Дал двум LLM поболтать без человека — и получил не «умный диалог», а странную петлю самоподкрутки.

Дал двум LLM поболтать без человека — и получил не «умный диалог», а странную петлю самоподкрутки.

Сценарий простой: модель A отвечает модели B, B — обратно A, и так по кругу. Если не жёстко фиксировать цель, контекст и критерии остановки, система быстро уезжает в:
- самоповторы,
- усиление собственных ошибок,
- «объяснения» без новых фактов,
- рост уверенности при падении качества.

Именно тут появляется интересный эффект: модель начинает не просто отвечать, а переразмечать собственный контекст — как будто внутри есть второй слой внимания, который следит не за задачей, а за тем, как задача интерпретируется. Это и похоже на зачаток «рефлексивного ядра» ⚙️

Практический вывод для всех, кто строит LLM-агентов: если у вас есть multi-turn loop, ставьте ограничители сразу.
Минимум:
1) лимит итераций,
2) проверка на новизну ответа,
3) внешний критерий качества,
4) reset/summary между циклами.

Без этого «самообсуждение» модели очень быстро превращается в дорогой генератор уверенных галлюцинаций.