Stesso modello, differente incasellamento: CUGA, Hermes e Deep Agents — Quando scegliere CUGA?
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IBM Research ha condotto un esperimento controllato che confronta tre harness per agenti — CUGA, Hermes e Deep Agents — utilizzando lo stesso modello GLM-5.3-flash su 90 attività di AppWorld. Lo studio ha rivelato che il cambio dell'harness ha avuto un impatto significativo sulle prestazioni, con tassi di completamento delle attività che variavano dal 30% per Deep Agents all'81% per CUGA. Sebbene Hermes e Deep Agents eccellano rispettivamente nell'assistenza personale e nella ricerca multi-step lunga, CUGA è progettato specificamente per ambienti aziendali che richiedono una rigorosa applicazione delle regole. CUGA raggiunge una maggiore coerenza integrando funzionalità come la scomposizione dei compiti, sandbox per l'esecuzione del codice e verifica pre-esecuzione. Fondamentalmente, sposta le regole aziendali dai prompt di sistema a politiche applicate in fase di runtime, garantendo la conformità indipendentemente dalle decisioni del modello. Questo approccio consente una distribuzione sicura all'interno di cloud sovrani o reti air-gapped, mantenendo controlli sui costi misurabili. L'articolo conclude che la scelta dell'harness giusto dipende dal carico di lavoro specifico, raccomandando CUGA per l'automazione aziendale complessa e vincolata da regole.
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