Почему GLM 4.7 и Kimi K2 сходят с дистанции в автономном кодинге? Лайфхаки для многошаговых задач

Проблема: Почему автономные агенты теряют контекст?

Если вы экспериментировали с автономными coding agents на базе GLM 4.7 или Kimi K2, вы наверняка сталкивались с разочарованием: агент начинает задачу уверенно, но через несколько шагов "сходит с дистанции" — теряет контекст, повторяет действия или генерирует нерелевантный код. Это не баг, а фундаментальное архитектурное ограничение.

Архитектурные причины провала

В отличие от специализированных coding agents вроде Claude Code или Cursor, эти модели не имеют встроенного механизма "рабочей памяти" для многошаговых задач. Они пытаются удержать весь контекст в промпте, что приводит к деградации качества.

Решение: Архитектура Stateful Agent

Вместо того чтобы полагаться на встроенные возможности моделей, нужно построить внешнюю систему управления состоянием. Вот пошаговый план создания устойчивого coding agent.

1 Спроектируйте архитектуру памяти

Создайте трехуровневую систему памяти:

• Рабочая память — текущий шаг и контекст (хранится в оперативной памяти сессии)
• Краткосрочная память — последние 10-20 действий (сохраняется в Redis или аналогичном хранилище)
• Долгосрочная память — результаты выполненных задач, извлеченные уроки (векторная база данных)

# Пример архитектуры памяти на Python
from typing import Dict, List, Optional
import redis
from qdrant_client import QdrantClient

class AgentMemory:
    def __init__(self):
        self.working_memory: Dict = {}  # Текущий контекст
        self.redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
        self.qdrant_client = QdrantClient("localhost", port=6333)
    
    def store_step(self, task_id: str, step: Dict):
        """Сохранить шаг выполнения"""
        # В рабочую память
        self.working_memory['last_step'] = step
        
        # В краткосрочную память (Redis)
        self.redis_client.lpush(f"task:{task_id}:steps", str(step))
        self.redis_client.ltrim(f"task:{task_id}:steps", 0, 19)  # Храним 20 последних шагов
        
        # В долгосрочную память при завершении задачи
        if step.get('status') == 'completed':
            self._store_to_long_term(task_id, step)

2 Реализуйте механизм планирования

GLM 4.7 и Kimi K2 плохо справляются с разбивкой сложных задач на подзадачи. Добавьте отдельный модуль планирования:

class TaskPlanner:
    """Разбивает сложные задачи на атомарные шаги"""
    
    def decompose_task(self, task_description: str) -> List[Dict]:
        """Разложить задачу на подзадачи"""
        # Используем модель для декомпозиции
        prompt = f"""
        Разбей задачу на атомарные шаги:
        Задача: {task_description}
        
        Формат ответа JSON:
        {{
            "steps": [
                {{"id": 1, "description": "...", "depends_on": []}},
                {{"id": 2, "description": "...", "depends_on": [1]}}
            ]
        }}
        """
        
        # Здесь вызываем GLM 4.7 или Kimi K2
        response = call_llm_api(prompt)
        return parse_steps(response)

3 Настройте промпт-инженерию для многошаговых задач

Стандартные промпты не работают для автономного режима. Используйте шаблоны с явным указанием состояния:

MULTI_STEP_PROMPT_TEMPLATE = """
Ты — автономный coding agent. Текущее состояние задачи:

ЦЕЛЬ: {goal}
ВЫПОЛНЕННЫЕ ШАГИ:
{completed_steps}

ТЕКУЩИЙ ШАГ: {current_step_description}

ИНСТРУКЦИИ:
1. Выполни ТОЛЬКО текущий шаг
2. Не пытайся выполнять следующие шаги
3. После выполнения верни результат в формате:
   {{"output": "результат шага", "status": "completed|failed", "next_step_needed": true|false}}

Начни выполнение:
"""

Если вам интересно углубиться в промпт-инженерию для сложных задач, рекомендую наш бесплатный курс по разработке AI-агентов, где разбираются продвинутые техники.

Лайфхаки для практического применения

Лайфхак 1: Принудительная декомпозиция

Не позволяйте агенту работать с задачей целиком. Всегда разбивайте на подзадачи размером не более 2-3 действий:

# Плохо:
"Напиши микросервис для обработки платежей с Dockerfile, тестами и деплоем"

# Хорошо:
"1. Создай структуру проекта для микросервиса на FastAPI
2. Добавь эндпоинт /process_payment
3. Напиши Dockerfile для этого сервиса
4. Добавь unit-тесты для эндпоинта
5. Создай github-actions workflow для деплоя"

Лайфхак 2: Контрольные точки (checkpoints)

Встраивайте принудительные контрольные точки каждые 3-4 шага, где агент должен подтвердить корректность выполнения:

CHECKPOINT_PROMPT = """
Проверь корректность выполненных шагов:
{steps_summary}

Список файлов в проекте:
{file_list}

Есть ли ошибки или несоответствия? Ответь кратко.
"""

Лайфхак 3: Специализация агентов

Не используйте одну модель для всего. Создайте специализированных агентов:

Типичные ошибки и как их избежать

FAQ: Ответы на частые вопросы

Вопрос: Можно ли использовать GLM 4.7 для автономного кодирования вообще?

Ответ: Да, но только с правильной оберткой. Сама по себе модель не предназначена для этого, но с архитектурой Stateful Agent и принудительной декомпозицией можно добиться хороших результатов для задач средней сложности (до 10-15 шагов).

Вопрос: Kimi K2 лучше GLM 4.7 для coding tasks?

Ответ: Зависит от задачи. Kimi K2 лучше справляется с деталями и анализом существующего кода, но хуже — с планированием. GLM 4.7 имеет более стабильную цепочку рассуждений. Идеально — использовать их в тандеме.

Вопрос: Как интегрировать такие агенты в CI/CD?

Ответ: Создайте агента как сервис, который принимает задачи из очереди (RabbitMQ/Kafka). Каждый шаг должен быть идемпотентным. Для вдохновения посмотрите нашу статью про Multi-modal RAG 2024, где разбираются похожие архитектурные паттерны.

Вопрос: Есть ли готовые решения вместо кастомной разработки?

Ответ: Есть (например, AutoGPT, Smol Agents), но они часто перегружены функциональностью. Для продакшена обычно эффективнее создать минимальную обертку под свои конкретные нужды, используя описанные выше принципы.

Заключение: Реалистичные ожидания

GLM 4.7 и Kimi K2 — мощные модели, но они не являются готовыми автономными coding agents. Их сила — в понимании контекста и генерации кода, а не в долгосрочном планировании. Ключ к успеху — признать это ограничение и построить вокруг моделей правильную архитектуру.

Создавая Stateful Agent с внешней памятью, принудительной декомпозицией и специализацией, вы можете добиться от этих моделей результатов, сравнимых со специализированными coding agents, но с большей гибкостью и контролем.