Создание эффективных AI-агентов
За последний год мы сотрудничали с десятками команд, создающими агентов на основе больших языковых моделей (LLM) в различных отраслях. Самые успешные реализации использовали не сложные фреймворки или специализированные библиотеки, а простые и гибкие паттерны.
В этом посте мы поделимся опытом работы с нашими клиентами и расскажем, как разработчики могут создавать эффективных агентов на практике.
Что такое агенты?
"Агент" может иметь разные определения. Некоторые команды понимают под агентами полностью автономные системы, которые используют различные инструменты для выполнения сложных задач. Другие описывают агентов как системы, следующие заранее заданным сценариям. В Anthropic мы классифицируем все такие системы как агентные, разделяя их на два типа:
- Workflows (рабочие процессы): LLM и инструменты работают по заранее определенным сценариям.
- Agents (агенты): LLM динамически управляют своим процессом и выбором инструментов.
Когда (и когда не) стоит использовать агентов
При создании приложений с LLM лучше стремиться к простым решениям и увеличивать сложность только по мере необходимости. Агентные системы часто обменивают время отклика и стоимость на лучшее качество выполнения задач. Выбирайте сложность, когда это действительно оправдано.
- Workflows подходят для предсказуемых задач, обеспечивая стабильность и предсказуемость.
- Agents лучше справляются с гибкими и масштабируемыми задачами, требующими принятия решений на основе модели.
Использование фреймворков
Существуют различные фреймворки для создания агентов:
- LangGraph от LangChain
- Amazon Bedrock AI Agent
- Rivet — GUI для создания LLM-воркфлоу
- Vellum — инструмент для создания и тестирования сложных воркфлоу
Эти инструменты упрощают старт, но могут усложнить отладку из-за дополнительного уровня абстракции. Мы рекомендуем начинать с прямого использования API LLM.
Основные паттерны для создания агентов
1. Augmented LLM
Базовый блок агентной системы — это LLM, дополненный возможностями: поиск, инструменты, память. Такие модели могут самостоятельно генерировать поисковые запросы, выбирать инструменты и сохранять важную информацию.
2. Prompt Chaining (цепочки запросов)
Этот паттерн разбивает задачу на последовательность шагов, где каждый следующий запрос обрабатывает результат предыдущего.
3. Routing (маршрутизация)
Этот паттерн направляет запросы в разные процессы в зависимости от их типа. Например, маршрутизация клиентских обращений в службу поддержки.
4. Parallelization (параллелизация)
Разделение задачи на независимые подзадачи, которые выполняются параллельно, или получение нескольких ответов для повышения точности.
5. Orchestrator-Workers
В этом паттерне центральная модель распределяет задачи между другими моделями и объединяет их результаты. Это подходит для сложных задач с непредсказуемыми подзадачами.
6. Evaluator-Optimizer
Одна модель генерирует ответ, другая его оценивает и дает обратную связь в цикле. Подходит для задач, требующих итеративного улучшения.
Когда использовать агентов
Агенты лучше подходят для открытых задач, где невозможно предсказать количество шагов и фиксированный сценарий. Они могут масштабировать задачи в доверенных средах, но требуют тестирования и защитных механизмов.
- Кодинг-агенты для решения сложных задач в разработке.
- Автоматизированные системы поиска и анализа информации.
Заключение
Успех в разработке LLM-агентов заключается не в создании самых сложных систем, а в создании правильных систем для конкретных нужд. Начинайте с простых решений, оптимизируйте их, добавляйте сложность только при необходимости.
Основные принципы:
- Сохраняйте простоту дизайна.
- Обеспечивайте прозрачность действий агента.
- Внимательно проектируйте интерфейс агент-инструмент.
Фреймворки могут помочь на старте, но не бойтесь упрощать систему по мере выхода в продакшн.