Введение: AI-агенты на стыке контроля и гибкости
В последние годы быстрого развития искусственного интеллекта внимание исследователей и инженеров привлекают агентные архитектуры. Эти системы, использующие LLM (языковые модели), координируют работу внутренних инструментов и других моделей. Данная статья рассматривает два основных подхода к построению агентных систем: недекларативный (code-first) и декларативный (graph-first). Каждый из этих подходов имеет свои преимущества и недостатки, что делает выбор между ними особенно актуальным для бизнеса и разработчиков.
Недекларативный подход: свобода действий в AI
Недекларативный подход сразу вызывает ассоциации с идеей «универсального агента», способного справляться с любыми задачами пользователя. Философия данного метода строится на предпосылке, что невозможно предугадать алгоритм для каждого сценария, поэтому LLM должна иметь относительную свободу в принятии решений. В контексте одиночного агента недекларативный подход обычно реализуется через использование методов ReAct (Reason + Act) или их производных.
В этой модели LLM динамически выбирает инструменты, настраивает параметры и анализирует результаты, определяя приоритеты действий. Гибкость достигается благодаря мультиагентным паттернам, что позволяет более эффективно адаптироваться к изменяющимся требованиям.
Недостатки недекларативного подхода: надежности не хватает
Хотя сторонники недекларативного подхода, такие как OpenAI, настаивают на его преимуществах для решения сложных задач, этот метод не лишен недостатков. При автоматизации бизнес-процессов возникают проблемы, если не следовать строгой методологии. Кроме того, существует риск появления ошибок в системе из-за эффекта пропагирования галлюцинаций, что может привести к негативным последствиям.
Декларативный подход: надежность через графы и контроль
Сравнительно с недекларативным, декларативный подход ограничивает свободу модели, но и обеспечивает большую предсказуемость и контроль. В таких системах разработчик создает граф, где узлы представляют собой агентов или этапы, а рёбра — возможные переходы между ними. Это позволяет заранее определить структуру взаимодействий и пути данных, минимизируя риски.
Гибридные системы: лучший из двух миров
В мире современных фреймворков выбор подхода часто оказывается не таким однозначным. Не все системы попадают в четкие рамки декларативного или недекларативного подхода. Оптимальный выбор зависит от задачи: чем она абстрактнее и меньше имеет известных сценариев, тем больше свободы требуется. На практике же многие разработчики находят, что именно гибридные схемы показывают максимальную эффективность. Они позволяют задать определенную структуру, но при этом сохраняют пространство для динамики внутри узлов.
Заключение: важность баланса между подходами
Вопрос о том, какой из подходов является лучшим, не имеет однозначного ответа. Практика показывает, что в крупных агентных системах наиболее эффективным решением оказывается комбинация методов. Важно в каждом конкретном случае находить баланс между контролем и гибкостью, выбирая тот подход, который наилучшим образом соответствует поставленным задачам.