– Используется для создания reasoning loops с inner reward shaping, где качество промежуточного вывода влияет на поведение в следующем шаге.
– Повышает надёжность и интерпретируемость ИИ-продуктов, что критично для product-grade решений.
Где применяется в продукте / агенте
– Аудиторские, юридические и стратегические ИИ-системы с фазой самопроверки
– Reasoning-агенты с функцией саморефлексии
– MAS, где один агент может запускать рефлексию на действия других
– Образовательные ИИ-системы, обучающие через самонаблюдение
Индивидуальный диалог с ИИ
Русский язык:
«Вот твой предыдущий ответ. Прочитай его и оцени:
– какие в нём есть сильные и слабые стороны,
– насколько он соответствует цели,
– что ты бы изменил или дополнил.
После этого предложи улучшенную версию.»
English:
“Here’s your previous answer. Review it and evaluate:
– its strengths and weaknesses,
– how well it meets the goal,
– what you would revise or expand.
Then provide an improved version.”
→ Такая практика развивает у пользователя навык постанализа и вовлекает ИИ в итеративное улучшение.
Применение в ИИ-агенте
Русский:
После генерации бизнес-идеи агент запускает модуль reflexion:
– выявляет, какие аспекты были недостаточно проработаны,
– уточняет, какие допущения могли быть ложными,
– генерирует вторую, уточнённую версию.
English:
