Компания TinyFish представила архитектуру агентского поиска для ИИ-систем. Решение базируется на четырех компонентах: TinySearch, TinyFetch, TinyBrowser и TinyAgent. Система использует семифазный цикл управления, который отделяет логику рассуждений от исполнения задач, обеспечивая контроль над состоянием, вызовом инструментов и проверкой результатов.
На тестах OpenBenchmarks архитектура показала 79,0% успешных завершений задач по программированию при медианной стоимости $0,050 за задачу. В режиме поиска TinyFish продемонстрировала 59,3% завершений, в то время как показатели Perplexity, Firecrawl и Exa Fast составили 77,3%, 70,3% и 66,3% соответственно.
Разработчики отказались от использования отдельных планировщиков и под-агентов для каждого запроса в пользу единого цикла рассуждений в оркестраторе. Это позволило снизить задержки и накладные расходы на переключение контекста. Для оценки качества отчетов, их релевантности и достоверности цитирования была внедрена внутренняя система оценки на базе LLM.
Инженерные решения направлены на устранение проблем при поиске и оптимизацию управления контекстом. Архитектура включает механизмы повторных попыток с учетом типа ошибки и жесткие лимиты на использование токенов, время выполнения и количество вызовов инструментов. Это предотвращает дублирование действий и помогает агенту следовать заданным целям.
