Как создать ИИ-агента: с чего начать и что не понадобится
Путь от задачи к работающему циклу без фреймворков: два-три инструмента, потолок шагов, журнал и подтверждение необратимого. И три вещи, которые в начале только мешают.
Агентные системы, оркестрация, границы ответственности и связка человека с агентом.
Путь от задачи к работающему циклу без фреймворков: два-три инструмента, потолок шагов, журнал и подтверждение необратимого. И три вещи, которые в начале только мешают.
Не «автоматизируем всё», а три конкретные формы задач, где агент окупается. И признак, по которому видно, что задача четвёртая — то есть не для агента.
Протокол подключения инструментов к модели. Разбираю, какую задачу он решает на самом деле, почему полезнее считать его границей доверия и когда он не нужен.
Через неделю вопрос будет не «что он сделал», а «почему он решил, что так можно». Разбираю, какие поля отвечают на второй вопрос и почему журналов нужно два.
Параллелизм окупается на независимом чтении и почти никогда на записи. Разбираю три условия, при которых он даёт выигрыш, и цену, которую платят за нарушение каждого.
Модель выбирает инструмент по описанию, а не по коду. Разбираю на реальном примере, из каких четырёх частей состоит описание, которое работает.
Без потолка агент не ошибается — он зацикливается, и счёт растёт молча. Разбираю, из чего складывается настоящий потолок и почему шагов всегда больше, чем кажется.
Пять шагов, из которых обычно реализуют четыре. Разбираю, что делает каждый, почему забывают последний и как выглядит цикл, который можно эксплуатировать.
Инструкции и данные едут в модель одной строкой, и различить их она не умеет. Разбираю, почему фильтры дают ложное спокойствие и что реально ограничивает ущерб.
Разбор travel-каталога, где нейросеть подбирает места и порядок обхода, но ни одного числа не считает: почему роли разделены именно так, чем доказывается фотография места, как проверяется вид транспорта на отрезке и что из этого ломалось на проде.
Что меняется, когда агент выходит из терминала на десктоп и получает доступ к файлам, командам и чужим окнам: по какому признаку делить права, чем эти права обеспечены на самом деле, что подтверждать и что журналировать. На примере Fabber — программы, которую я строю сам.
Судья совпадает с человеком примерно так же часто, как человек совпадает с человеком. Проблема не в проценте совпадений, а в том, что его ошибки систематические.
Модель не помнит прошлый разговор и не читает контекст равномерно. Разбираю, что она видит на самом деле и как из этого следуют вполне практические правила.
Ответственность не делится с инструментом. Разбираю рабочую модель: владелец результата, журнал действий, точка принятия — и что писать в регламенте, чтобы это не осталось словами.
Где ускорение от кодовых агентов реальное, где мнимое, почему граница проходит по стоимости приёмки и какой навык становится дефицитным.
Разница не в модели и не в интерфейсе, а в том, кто решает следующий шаг. У бота сценарий задан заранее, у агента — выбирается на ходу.
Подтверждение стоит пять секунд ожидания. Разбор последствий необратимой операции стоит вечер. Симметрии между ними нет и не будет.
Почему один хорошо написанный файл с правилами проекта даёт больший прирост качества, чем переход на модель поновее — и когда это перестаёт быть правдой.
Не «протокол для подключения инструментов», а место, где вы решаете, что агенту можно, а что нет — и почему такая рамка ускоряет принятие решений.
Нестандартный вход приходит не равномерно, а пачками после пауз. Отсюда следует, что тестировать контур на среднем дне бессмысленно.
Семантическая разметка перестала быть вопросом доступности и SEO: теперь по дереву доступности ходят агенты, и цена небрежности выросла.