Методология интерпретируемого контекста (ICM) предлагает заменить оркестрацию AI-агентов через фреймворки вроде LangChain или CrewAI на управление структурой файловой системы. Процессы декомпозируются на последовательные этапы, где каждый шаг использует markdown и JSON-файлы для передачи контекста и инструкций.
Рабочее пространство организовано в иерархию из пяти слоев: от глобальной идентичности агента до конкретных артефактов работы. Такой подход позволяет агенту загружать только релевантные данные, ограничивая контекстное окно примерно 5,6 тыс. токенов против 42 тыс. токенов при монолитной архитектуре, что предотвращает деградацию производительности модели.
Система поддерживает принципы смешанной инициативы и прямого манипулирования: человек может проверять и редактировать промежуточные результаты на любом этапе. Пайплайны получаются моделенезависимыми, так как вся логика хранится в текстовых файлах, что также упрощает переиспользование отдельных шагов путем копирования директорий.
Метод подходит только для последовательных процессов и не предназначен для работы с циклическими многоагентными системами или одновременным доступом нескольких пользователей. Отладка ограничена: система позволяет определить этап возникновения ошибки, но не конкретную причину сбоя, оставляя вопрос логирования на усмотрение разработчика.
