Нейросеть для агентов: хардкод дешевле reasoning-моделей

Закрытый бенчмарк PAC1 для AI-агентов показал, что дорогие reasoning-модели не всегда лучше: участник хакатона создал Zero-Cost Agent из простых алгоритмов, который обошёл их по цене и справился с задачами эффективнее.

Почему простой алгоритм обошёл ИИ модель по цене?

Жёсткие алгоритмы избегают типичных ошибок нейросетей в структурированных задачах — при работе с логами, файлами, письмами. Нейросети уязвимы к Indirect Prompt Injections, когда вредная инструкция спрятана внутри данных, в таких ловушках жёсткие правила работают надёжнее и дешевле.

Почему хардкод дешевле нейросетей?

Потому что не требует вызовов API дорогих reasoning-моделей и использует жёсткие алгоритмы для выполнения задач типа чтения логов, поиска файлов и отправки писем.