Оглавление
* Почему классические рабочие процессы ИИ-агентов терпят неудачу
* 9 шаблонов агентских рабочих процессов на 2025 год
* Последовательный интеллект
* Параллельная обработка
* Интеллектуальная маршрутизация
* Самосовершенствующиеся системы
* Как эти шаблоны революционизируют ИИ-агентов
* Реальное влияние и лучшие практики внедрения
* Заключение
Почему классические рабочие процессы ИИ-агентов терпят неудачу
Большинство неудачных реализаций агентов основаны на «одношаговом мышлении» — ожидании, что один вызов модели решит сложные задачи, состоящие из нескольких частей. ИИ-агенты добиваются успеха, когда их интеллект организован в рамках многошаговых, параллельных, маршрутизируемых и самосовершенствующихся рабочих процессов.
Согласно Gartner, к 2028 году по крайней мере 33% корпоративного программного обеспечения будет зависеть от агентского ИИ, но преодоление 85%-го уровня неудач требует внедрения новых парадигм.
9 шаблонов агентских рабочих процессов на 2025 год
Последовательный интеллект
1. Цепочка запросов (Prompt Chaining): задачи разбиваются на пошаговые подцели, где вывод одной языковой модели (LLM) становится входом для следующего шага. Идеально подходит для сложных агентов поддержки клиентов, ассистентов и конвейеров, требующих сохранения контекста на протяжении многошаговых разговоров.
2. Планируй и выполняй (Plan and Execute): агенты автономно планируют многошаговые рабочие процессы, последовательно выполняют каждый этап, анализируют результаты и вносят коррективы по мере необходимости. Этот адаптивный цикл «планируй-делай-проверяй-действуй» жизненно важен для автоматизации бизнес-процессов и оркестрации данных, обеспечивая устойчивость к сбоям и предлагая детальный контроль над прогрессом.
Параллельная обработка
3. Параллелизация (Parallelization): разделение большой задачи на независимые подзадачи для одновременного выполнения несколькими агентами или LLM. Популярна для проверки кода, оценки кандидатов, A/B-тестирования и построения ограждений. Параллелизация значительно сокращает время до разрешения и повышает точность консенсуса.
4. Оркестратор-исполнитель (Orchestrator–Worker): центральный агент-оркестратор разбивает задачи, назначает работу специализированным «исполнителям», затем синтезирует результаты. Этот шаблон обеспечивает генерацию с учётом поиска (RAG), кодирование агентов и сложные мультимодальные исследования, используя специализацию.
Интеллектуальная маршрутизация
5. Маршрутизация (Routing): классификация входных данных решает, какой специализированный агент должен обрабатывать каждую часть рабочего процесса, обеспечивая разделение задач и динамическое назначение задач. Это основа многодоменной поддержки клиентов и систем дебатов, где маршрутизация обеспечивает масштабируемую экспертизу.
6. Оценщик-оптимизатор (Evaluator–Optimizer): агенты сотрудничают в непрерывном цикле: один генерирует решения, другой оценивает и предлагает улучшения. Это позволяет осуществлять мониторинг данных в реальном времени, итеративное кодирование и проектирование на основе обратной связи, повышая качество с каждым циклом.
Самосовершенствующиеся системы
7. Рефлексия (Reflection): агенты самостоятельно анализируют свою работу после каждого запуска, учась на ошибках, обратной связи и меняющихся требованиях. Рефлексия превращает агентов из статических исполнителей в динамических учащихся, что необходимо для долгосрочной автоматизации в средах, ориентированных на данные, таких как построение приложений или обеспечение соответствия нормативным требованиям.
8. Rewoo: расширения ReACT позволяют агентам планировать, заменять стратегии и сжимать логику рабочего процесса, снижая вычислительные затраты и способствуя тонкой настройке, особенно в областях глубокого поиска и многошаговых вопросов и ответов.
9. Автономный рабочий процесс (Autonomous Workflow): агенты непрерывно работают в циклах, используя обратную связь от инструментов и сигналов из окружающей среды для постоянного самосовершенствования. Это лежит в основе автономных оценок и динамических систем ограждений, позволяя агентам надёжно работать с минимальным вмешательством.
Как эти шаблоны революционизируют ИИ-агентов
Организованный интеллект: эти шаблоны объединяют отдельные вызовы моделей в интеллектуальные, контекстно-зависимые агентские системы, каждая из которых оптимизирована для различных структур задач (последовательных, параллельных, маршрутизируемых и самосовершенствующихся).
Решение сложных задач: коллаборативные рабочие процессы агентов решают задачи, с которыми не могут справиться отдельные агенты LLM, разделяя и побеждая сложность для достижения надёжных бизнес-результатов.
Постоянное улучшение: учась на обратной связи и ошибках на каждом шагу, агентские рабочие процессы развиваются, предлагая путь к истинному автономному, адаптивному интеллекту.
Масштабируемость и гибкость: агенты могут быть специализированными, добавлены или заменены, что позволяет создавать модульные конвейеры, масштабируемые от простой автоматизации до корпоративных оркестровок.
Реальное влияние и лучшие практики внедрения
* Проектирование с учётом модульности: создавайте агентов как компонуемые, специализированные сущности. Шаблоны оркестрации управляют временем, потоком данных и зависимостями.
* Использование интеграции инструментов: успех зависит от слаженного взаимодействия между агентами и внешними системами (API, облако, RPA), что позволяет динамически адаптироваться к меняющимся требованиям.
* Сосредоточьтесь на циклах обратной связи: рефлексивные и оптимизирующие рабочие процессы позволяют агентам совершенствоваться, повышая точность и надёжность в динамических средах, таких как здравоохранение, финансы и обслуживание клиентов.
Заключение
Агентские рабочие процессы больше не являются концепцией будущего — они являются краеугольным камнем ведущих команд ИИ сегодня. Освоив эти девять шаблонов, разработчики и архитекторы могут создавать масштабируемые, устойчивые и адаптивные системы ИИ, которые процветают в реальных производственных условиях. Переход от одношагового выполнения к организованному интеллекту знаменует собой рассвет корпоративной автоматизации, делая агентское мышление необходимым навыком в эпоху автономного ИИ.
Не стесняйтесь посетить нашу страницу на GitHub, чтобы ознакомиться с учебными пособиями, кодами и ноутбуками. Также подписывайтесь на нас в Twitter и присоединяйтесь к нашему сообществу в ML SubReddit с более чем 100 тысячами участников и подписывайтесь на нашу рассылку.
1. Какие проблемы классических рабочих процессов ИИ-агентов описаны в статье и как их решают новые шаблоны?
В статье говорится, что классические рабочие процессы ИИ-агентов терпят неудачу из-за «одношагового мышления» — ожидания, что один вызов модели решит сложные задачи, состоящие из нескольких частей. Новые шаблоны, такие как последовательный интеллект, параллельная обработка, интеллектуальная маршрутизация и самосовершенствующиеся системы, позволяют организовать интеллект в рамках многошаговых, параллельных, маршрутизируемых и самосовершенствующихся рабочих процессов.
2. Какие примеры использования шаблонов агентских рабочих процессов приведены в статье?
В статье приведены следующие примеры использования шаблонов:
* Последовательный интеллект: задачи разбиваются на пошаговые подцели, где вывод одной языковой модели (LLM) становится входом для следующего шага. Это идеально подходит для сложных агентов поддержки клиентов, ассистентов и конвейеров, требующих сохранения контекста на протяжении многошаговых разговоров.
* Параллельная обработка: разделение большой задачи на независимые подзадачи для одновременного выполнения несколькими агентами или LLM. Это популярно для проверки кода, оценки кандидатов, A/B-тестирования и построения ограждений.
* Интеллектуальная маршрутизация: классификация входных данных решает, какой специализированный агент должен обрабатывать каждую часть рабочего процесса. Это основа многодоменной поддержки клиентов и систем дебатов.
3. Какие преимущества предлагают новые шаблоны агентских рабочих процессов?
Новые шаблоны агентских рабочих процессов предлагают следующие преимущества:
* Организованный интеллект: объединение отдельных вызовов моделей в интеллектуальные, контекстно-зависимые агентские системы, каждая из которых оптимизирована для различных структур задач.
* Решение сложных задач: коллаборативные рабочие процессы агентов решают задачи, с которыми не могут справиться отдельные агенты LLM.
* Постоянное улучшение: агенты учатся на обратной связи и ошибках на каждом шагу, развиваясь и предлагая путь к истинному автономному, адаптивному интеллекту.
* Масштабируемость и гибкость: агенты могут быть специализированными, добавлены или заменены, что позволяет создавать модульные конвейеры, масштабируемые от простой автоматизации до корпоративных оркестровок.
4. Какие лучшие практики внедрения агентских рабочих процессов описаны в статье?
В статье описаны следующие лучшие практики внедрения агентских рабочих процессов:
* Проектирование с учётом модульности: создание агентов как компонуемых, специализированных сущностей.
* Использование интеграции инструментов: успех зависит от слаженного взаимодействия между агентами и внешними системами (API, облако, RPA).
* Сосредоточьтесь на циклах обратной связи: рефлексивные и оптимизирующие рабочие процессы позволяют агентам совершенствоваться, повышая точность и надёжность в динамических средах.
5. Почему освоение шаблонов агентских рабочих процессов важно для разработчиков и архитекторов?
Освоение шаблонов агентских рабочих процессов важно для разработчиков и архитекторов, потому что это позволяет им создавать масштабируемые, устойчивые и адаптивные системы ИИ, которые процветают в реальных производственных условиях. Переход от одношагового выполнения к организованному интеллекту знаменует собой рассвет корпоративной автоматизации, делая агентское мышление необходимым навыком в эпоху автономного ИИ.