Разработчик опубликовал AgentJIT: цепочка из 4 инструментов AI-агента теперь выполняется за 0,1 мс против 15-45 секунд в обычном режиме. Сжатие на пять порядков. Главная цифра: 98% успешность на каждом шаге, 8% вероятность отказа четырёхшаговой цепочки в стандартном варианте. Механика. JIT-компилятор трассирует динамические вызовы и собирает их в детерминированные Python AST-пайплайны. Повторяющиеся операции — парсинг ID, SQL-запросы — идут напрямую, минуя LLM-рассуждения. Более 90% таких вызовов идентичны по последовательности, это и есть цель оптимизации. Каждый шаг при этом работает с 98% успешностью: детерминированный код предсказуем, в отличие от нейросетевых рассуждений, которые на четырёхшаговой цепочке накапливают 8% отказов. Оговорка. Подход применим только к повторяющимся вызовам с идентичной последовательностью инструментов. Первый запуск — warmup — всё ещё требует трассировки, издержки на месте. Что это значит: AgentJIT убирает главный узел горла AI-агентов: накопление отказов на длинных цепочках. Если в вашем сценарии повторяющиеся операции занимают заметную долю — это решает проблему напрямую. Если цепочки всегда уникальны — нет.