Эффективные ИИ-агенты: Как их создавать и применять

Введение

Anthropic предлагает глубокое исследование методов разработки эффективных ИИ-агентов, фокусируясь на простых и гибких подходах. Публикация подчёркивает, что успешные агентные системы строятся на базовых принципах, таких как правильная организация потоков (workflows) и адаптация моделей. Эти методы становятся основой для построения как автономных агентов, так и предопределённых рабочих процессов.

1. Определение агентов и рабочих потоков

Агенты vs. Workflows

Anthropic предлагает различать:

• Рабочие потоки (Workflows): Оркестрация задач через предопределённые пути кода, обеспечивающая предсказуемость.
• Агенты: Автономные системы, которые динамически планируют и выполняют задачи, управляя процессами на основе собственных решений.

Пример: агент может использовать инструменты для сбора данных, динамически адаптируясь к изменяющимся требованиям задачи.

2. Когда использовать агентов

Anthropic подчёркивает, что не всегда оправдано строить агентные системы, так как они могут увеличить сложность и затраты.

• Оптимизация: Для большинства приложений достаточно оптимизации вызовов LLM через примеры контекста или дополнения.
• Когда нужны агенты:
  • Для задач, требующих гибкости.
  • Когда масштабируемость и планирование являются ключевыми факторами.

3. Строительные блоки и рабочие потоки

3.1 Расширенная LLM (Augmented LLM)

Базовым строительным блоком является LLM, дополненная инструментами, функцией поиска и памятью. Это позволяет моделям:

• Создавать собственные поисковые запросы.
• Выбирать подходящие инструменты.
• Сохранять важную информацию.

3.2 Поток “цепочки подсказок” (Prompt Chaining)

Задача делится на несколько этапов, где каждая итерация LLM использует результаты предыдущей.

• Применение: Генерация текста, его перевод и проверка.
• Преимущество: Высокая точность за счёт деления на подзадачи.

3.3 Маршрутизация (Routing)

Классификация входных данных для направления их в разные подсистемы.

• Применение: Обработка запросов клиентской поддержки (вопросы, возвраты, техническая поддержка).

3.4 Параллелизация

Одновременная работа над несколькими аспектами задачи с последующей агрегацией результатов.

• Примеры:
  • Проверка кода на уязвимости с использованием разных подсказок.
  • Оценка содержания на соответствие этическим нормам.

3.5 Оркестратор-исполнители (Orchestrator-Workers)

Центральный LLM разбивает задачи и делегирует их рабочим LLM, а затем объединяет результаты.

• Пример: Анализ данных из нескольких источников с интеграцией полученных результатов.

3.6 Цикл “Оценщик-оптимизатор” (Evaluator-Optimizer)

LLM генерирует результат, а затем другой LLM оценивает и даёт обратную связь. Этот цикл повторяется до достижения нужного качества.

• Применение: Литературный перевод или поиск с несколькими раундами уточнений.

4. Агенты как новый уровень

Агенты становятся возможными благодаря зрелости LLM, которые:

• Понимают сложные входные данные.
• Надёжно используют инструменты.
• Учатся исправлять собственные ошибки.

Характеристики эффективных агентов:

• Автономность.
• Плавное взаимодействие с пользователями.
• Способность к адаптации и планированию.

Заключение

Anthropic подчёркивает, что ключ к успеху в создании агентов лежит в упрощении: начинать с простых решений, переходя к сложным только по мере необходимости. Автономные агенты и гибкие рабочие потоки открывают новые горизонты в разработке ИИ, предоставляя разработчикам мощные инструменты для решения сложных задач.

Прочитать оригинал можно здесь.