Статья: агенты без состояния обходят stateful-системы при бюджете до 1 млрд токенов

Работа Stateless Language Agents (Stanford, CMU, UW, SambaNova, Berkeley) показала, что агенты без сохранения диалога между вызовами достигают лучшего результата на задачах автоисследования. SLA обошла EvoX, CORAL и SwarmResearch на всех задачах, потратив 67,9 млн токенов против 986,3 млн у лучшего бейзлайна — сокращение на 93,1%.

• SLA достигла лучшего результата на всех задачах при бюджете до 1 млрд токенов
• На ядре Anthropic худший прогон SLA (1122 цикла) обошёл лучший бейзлайн (1191)
• Сокращение затрат токенов до целевого качества — 93,1% (84% с Claude Code)
• На FrontierSWE SLA проигрывала при 25% бюджета и побеждала при 100%