Оглавление
Уровень оркестрации
Если модель — это мозг агента, а инструменты — его руки, то уровень оркестрации — это центральная нервная система, которая их соединяет. Это двигатель, который запускает цикл «Думай, действуй, наблюдать», состояние машины, которая управляет поведением агента, и место, где тщательно разработанная логика разработчика оживает. Этот уровень — не просто трубопровод; это дирижер всей симфонии агента, который решает, когда модель должна рассуждать, какой инструмент должен действовать и как результаты этого действия должны повлиять на следующее движение.
Основные варианты проектирования
Первое архитектурное решение — определение степени автономности агента. Выбор существует в широком диапазоне. С одной стороны, у вас есть детерминированные, предсказуемые рабочие процессы, которые вызывают LM в качестве инструмента для выполнения конкретной задачи — небольшое добавление ИИ для улучшения существующего процесса. С другой стороны, у вас есть LM в роли водителя, который динамически адаптируется, планирует и выполняет задачи для достижения цели.
Параллельный выбор — это метод реализации. Конструкторы без кода обеспечивают скорость и доступность, позволяя бизнес-пользователям автоматизировать структурированные задачи и быстро создавать простых агентов. Для более сложных, критически важных систем, такие фреймворки, как Agent Development Kit (ADK) от Google, обеспечивают глубокий контроль, настраиваемость и возможности интеграции, необходимые инженерам.
Независимо от подхода, необходим фреймворк производственного уровня. Он должен быть открытым, позволяя подключать любую модель или инструмент, чтобы избежать привязки к поставщику. Он должен обеспечивать точный контроль, позволяя использовать гибридный подход, при котором недетерминированное мышление LM регулируется жестко запрограммированными бизнес-правилами. Наиболее важно, что фреймворк должен быть построен с учетом наблюдаемости. Когда агент ведет себя непредсказуемо, вы не можете просто поставить точку останова в «мысли» модели. Надежный фреймворк генерирует подробные трассировки и журналы, раскрывая всю траекторию рассуждений: внутренний монолог модели, выбранный ею инструмент, сгенерированные ею параметры и наблюдаемый ею результат.
Инструктируйте с помощью знаний в области и персонажа
В рамках этой структуры самым мощным рычагом разработчика является обучение агента с использованием знаний в конкретной области и четкой персоны. Это достигается с помощью системного запроса или набора основных инструкций. Это не просто команда, это конституция агента.
Здесь вы говорите ему: «Ты — полезный агент службы поддержки клиентов Acme Corp…» и предоставляете ограничения, желаемую схему вывода, правила взаимодействия, конкретный тон голоса и четкие указания о том, когда и почему он должен использовать свои инструменты. Несколько примеров сценариев в инструкциях обычно очень эффективны.
Проверь свои знания в наших бесплатных тестах по ИИ! Пройди тест и узнай, насколько хорошо ты разбираешься в технологиях искусственного интеллекта!
Дополнение контекстом
«Память» агента организована в контекстном окне LM во время выполнения. Для более полного погружения в тему см. технический документ, посвященный памяти агента, в этой серии. Краткосрочная память — это активная «записная книжка» агента, в которой хранится история текущего разговора. Она отслеживает последовательность пар (действие, наблюдение) из текущего цикла, предоставляя моделью необходимый контекст для принятия решения о дальнейших действиях. Это может быть реализовано в виде абстракций, таких как состояние, афифакты, сессии или потоки.
Долговременная память обеспечивает постоянство между сессиями. С архитектурной точки зрения это почти всегда реализуется как еще один специализированный инструмент — система RAG, подключенная к векторной базе данных или поисковой системе. Оркестратор дает агенту возможность предварительно загружать и активно запрашивать свою собственную историю, позволяя ему «запоминать» предпочтения пользователя или результат аналогичной задачи, выполненной несколько недель назад, для обеспечения действительно персонализированного и непрерывного опыта.
Мультиагентные системы и принципы проектирования
По мере усложнения задач создание единого всемогущего «суперагента» становится неэффективным. Более эффективным решением является использование подхода «команды специалистов», который отражает человеческую организацию. Это ядро мультиагентной системы: сложный процесс разбиты на отдельные подзадачи, и каждая из них поручается специальному специализированному агенту ИИ. Такое разделение труда позволяет сделать каждого агента более простым, сфокусированным и легким в создании, тестировании и обслуживании, что идеально подходит для динамичных или длительных бизнес-процессов.
Архитекторы могут полагаться на проверенные шаблоны проектирования агентов, хотя возможности агентов и, следовательно, шаблоны быстро развиваются.Для динамических или нелинейных задач необходим шаблон «Координатор». Он вводит агента-«менеджера», который анализирует сложный запрос, сегментирует основную задачу и интеллектуально направляет каждую подзадачу соответствующему специализированному агенту (например, исследователю, писателю или программисту). Затем координатор агрегирует ответы каждого специалиста, чтобы сформулировать окончательный, исчерпывающий ответ.
Для более линейных рабочих процессов лучше подходит последовательный паттерн, действующий как цифровая сборочная линия, где выходные данные одного агента становятся прямыми входными данными для следующего. Другие ключевые паттерны сосредоточены на качестве и безопасности. Паттерн «Итеративное уточнение» создает цикл обратной связи, используя агента-«генератора» для создания контента и агента-«критика» для его оценки по стандартами качества. Для задач с высокими ставками критически важным является паттерн «Человек в цикле» (HITL), создающий намеренную паузу в рабочем процессе, чтобы получить одобрение от человека, прежде чем агент предпримет значительные действия.
