Когнитивный пайплайн. Часть I - страница 6

– Документирует вывод → Reverse prompting

– Предлагает следующий шаг → Next-step selection

Каждый шаг можно делегировать подагенту.

Или встроить в один reasoning-loop.

Но во всех случаях – это пошаговая модель рассуждения, которую можно наблюдать, объяснить и повторить.

Пример 3: MAS (Multi-Agent System), решающая кейс для B2B-клиента

Planner-агент формирует roadmap на основе запроса клиента

Executor-агент проводит ресёрч с API-инструментами и web search

Critic-агент проводит Friction Test и указывает на нестыковки

Facilitator-агент собирает мнения и инициирует фазу согласования (emergent consensus)

Reporter-агент оформляет результат и объясняет, как система к нему пришла

Все вместе – это распределённый когнитивный пайплайн, управляемый оркестратором.

Почему это важно?

Потому что LLM хороша в том, что у неё богатый словарь и огромная обученность,

но плоха в том, что у неё нет собственной структуры мышления – пока вы её не зададите.

Один промпт – это лотерея.

Когнитивный пайплайн – это прозрачный и воспроизводимый reasoning-процесс.

Он:

– снижает вероятность галлюцинаций,

– делает работу ИИ-ассистента объяснимой,

– позволяет внедрить контрольные точки,

– и открывает возможность делегирования задач в MAS.

Что даёт эта книга

В этой книге я собрал юнит-за-юнитом строительные блоки, из которых можно проектировать такие пайплайны:

– от простых фаз (анализ → проверка → адаптация),

– до сложных структур с ролями, обратной связью и реальными действиями (подключение API, анализ данных, автономные циклы).

Вы можете использовать эти юниты как:

– шаблоны рассуждения,

– интерфейсы для подагентов,

– логические блоки в MAS,

– когнитивные фильтры в продукте,

– или как инструменты самопроверки при принятии решений.

Когнитивный пайплайн – это новая инженерная единица, с которой мы постоянно будем иметь дело при разработке ИИ-продуктов и мультиагентных систем.

I. Мышление и стратегии диалога

1. Пошаговые подсказки. Step-back Prompting

Цель

Выйти из тупика диалога, расширить пространство мышления модели и предложить новый взгляд на проблему. Используется для «перезагрузки» или нахождения более качественного подхода.

Когда применять

– Модель даёт однотипные или поверхностные ответы

– Требуется нестандартный взгляд или альтернативный путь решения

– Ответ зациклился или ходит по кругу

– Не удаётся продвинуться дальше в размышлении

– Нужно выйти из «локального минимума» в рассуждениях

Пример промпта

Прежде чем продолжать, давай сделаем шаг назад и посмотрим на задачу шире.

Какие альтернативные подходы мы могли бы рассмотреть, если бы не были ограничены текущими условиями?

Step back. Re-evaluate the system architecture from first principles.

What assumptions are we making, and which of them could be relaxed?

Механизм работы