ChatGPT-5 научился откатываться при ошибке посередине цепочки
Долгие последовательности действий часто завершаются ошибкой на последних шагах, требуя перезапуска с начала. ChatGPT-5 получил встроенный механизм отката: модель проверяет каждый результат и, если обнаруживает противоречие или логическую ошибку, возвращается на шаг назад и пробует альтернативный путь.
Для сложных задач это означает экономию 20–40% вычислений, так как повторяются только части цепи, а не весь процесс целиком. Агенты, собранные на базе этой модели, становятся резильентнее и меньше зависят от идеальной первой попытки.
Механика отката
Система помнит промежуточные состояния и может откатываться на несколько шагов, если требуется. При этом она не просто повторяет старый путь, а генерирует новый вариант на основе анализа ошибки.
Откаток не переводит задачу в человеческие руки — агент пробует решить её автономно, пока не исчерпает разумное количество попыток. Только после этого задача переходит на эскалацию.
На практике эта возможность особенно полезна в работе с кодом, анализом данных и многоступенчатыми расчётами, где ошибка на шаге 7 из 10 не должна обнулять результаты шагов 1–6.