Технічний контекст
Я б не став одразу записувати це в «особливість моделі». З того, що бачу в обговореннях, проблема більше схожа на ефект конфігурації агента: навички на кшталт superpowers, AGENTS.md, системні інструкції на кшталт «не помиляйся», плюс акцент на тестах і верифікації. У такій збірці Sol легко зривається у нескінченний цикл самоперевірок.
Для тих, хто займається AI-інтеграцією або будує автоматизацію з ШІ в продакшені, це знайома пастка. Модель не просто вирішує задачу, а починає обслуговувати власний процес контролю: пише тести, перевіряє тести, перебудовує план, відкочує кроки. І отут я зазвичай не звинувачую першою модель.
Що важливо: офіційно підтвердженого опису саме такого багу в Sol я не бачив. Натомість є користувацькі сигнали, що після видалення з конфігурації всього, що підштовхує агента до планування, верифікації та «ідеального» виконання, він починає працювати помітно рівніше і перестає витрачати час на синтетичні перевірки.
І так, тут є неприємний крайній випадок: агент може видалити або відкотити власну роботу, якщо вважатиме результат «недостатньо хорошим». Це вже не просто прискіпливість, а архітектурний ризик. Особливо якщо у вас надто широкі права на файлову систему або автозастосування змін без зупинки людиною.
Але картина не чорно-біла. Є й протилежні відгуки: Sol тримає довгі задачі, покроково мігрує проєкт десятки годин, багато перевіряє і в підсумку доводить роботу до 80-90% потрібного стану. Тобто та сама схильність до переперевірки в одному середовищі вбиває продуктивність, а в іншому дає майже хірургічну точність.
Бізнес і вплив на автоматизацію
Для бізнесу висновок дуже приземлений: не варто оцінювати агента за «сирою моделлю». Дивіться на зв'язку prompt + інструменти + дозволи + умови зупинки. Саме там вирішується, отримаєте ви корисну AI-реалізацію чи дорогий цикл самоперевірок.
Виграють команди, які обмежують свободу агента там, де вона не потрібна: ліміти на ітерації, окремі режими для перевірки та змін, обов'язковий контрольний пункт перед видаленням файлів. Програють ті, хто дає агенту загальний доступ і сподівається, що обережність сама по собі дорівнює якості.
Ми в Nahornyi AI Lab такі вузькі місця зазвичай лікуємо не «магією промпта», а нормальною збіркою контурів управління. Якщо у вас агент теж зависає на перевірках, відкочує код або нестабільно веде міграції, можна спокійно розібрати ваш сценарій і зібрати розробку AI-рішень так, щоб автоматизація з Sol реально економила час, а не створювала новий клас інцидентів.