MAKER в n8n: Как AI-агенты решают миллион шагов без единой ошибки скачать в хорошем качестве

MAKER в n8n: Как AI-агенты решают миллион шагов без единой ошибки

Метод MAKER — первая система, решающая задачи с 1 миллионом+ шагов LLM без единой ошибки. Показываю, как реализовать эту автоматизацию через n8n 🔥​ Что такое MAKER? Обычные AI-агенты ломаются после нескольких сотен шагов. MAKER (Maximal Agentic decomposition, first-to-ahead-by-K Error correction, Red-flagging) преодолевает это ограничение через три компонента:​ Максимальная декомпозиция — разбиение задач на минимальные подзадачи​ Голосование микроагентов — исправление ошибок через независимое голосование​ Красные флаги — автоматическое обнаружение ненадёжных ответов​ Главные достижения: ✓ Решена задача "Ханойские башни" с 20 дисками (1 048 575 шагов, 0 ошибок)​ ✓ Маленькие модели (GPT-4.1-mini) превзошли дорогие reasoning-модели​ ✓ Стоимость масштабируется логарифмически, а не экспоненциально​ Практическое применение: Реализация принципов MAKER в n8n для автоматизации масштабных бизнес-процессов и AI-агентских систем.​ Присоединяйтесь к сообществу, забирайте МАКЕТ ТУТ: https://t.me/Sprut_AI 🔥 Приобрести шаблон СПРУТа со всеми его агентами и инструментами: https://t.me/AlekseiUlianov Тайм-коды: Тайм-коды: 0:00 - Введение: исследование MAKER от 12 ноября 2025 0:24 - Что такое MAKER: микроагенты с инженерией знаний 0:54 - Три кита метода: атомарная декомпозиция задач 1:37 - Голосование и красные флаги в ответах агентов 2:49 - Новизна MAKER: структура вместо интеллекта 3:28 - Головоломка «Башня Ханоя»: тестирование метода 4:41 - Результат: 1.048.575 шагов без единой ошибки 5:07 - Первая автоматизация в n8n: повторение MAKER 6:04 - Агент декомпозиции: разбивка на микрозадачи 6:37 - Пять параллельных агентов и контролёр ответов 7:14 - Промпты микроагентов: минимализм и чёткость 7:47 - Температура моделей: от 0 до 0.2 8:20 - Сохранение результатов в Google Sheets 8:35 - Практический тест: план семейного горного похода 9:49 - Анализ ответов: совпадения и голосование 11:00 - Адаптация метода под реальные задачи 11:34 - Применимость в медицине и коммерции 12:18 - Качество через декомпозицию и параллельную обработку 13:26 - Опциональный Switch для строгого совпадения 14:02 - Результаты первой автоматизации в таблице 14:24 - Вторая автоматизация: три агента с разными ролями 15:21 - Метод MAKER и слабые модели: экономия ресурсов 16:27 - Человеческий подход: декомпозиция как в кайзен 17:23 - Применение в агентах SPRUT-AI 18:13 - Различие второго макета: агент вместо кода 18:23 - Три роли: юрист, маркетолог, учитель 19:30 - Главный редактор: синтез трёх стилей ответа 20:20 - Запуск второй автоматизации: тот же запрос 21:21 - Обработка семи пунктов тремя агентами 22:20 - Результаты в Google Sheets: три варианта ответа 23:13 - Финальный синтез: один качественный план 23:43 - Использование в агентах: Sub Workflow возможности 24:20 - Качественные ответы на слабых моделях 25:31 - Выводы и призыв к творческим автоматизациям 25:44 - Заключение: ссылки на макеты в Telegram #SPRUT #SPRUTAI #AI #LLM #MachineLearning #Automation #MAKER #MultiAgent #АИ #ИскусственныйИнтеллект #Автоматизация