На изображении представлена структура “AI Agent Patterns”, описывающая различные паттерны (модели) взаимодействия и работы AI-агентов. 1. Expert Pattern (Экспертный паттерн) Описание: Этот паттерн используется, когда AI-агент выполняет роль эксперта, предоставляя решения на основании запросов от пользователя. Процесс: • Пользователь задает вопрос или отправляет задачу. • AI-агент обрабатывает запрос. • Агент возвращает готовый результат. Применение: • Ответы на вопросы. • Решение специализированных задач, например, в юридической или медицинской сфере. 2. Validation Pattern (Паттерн проверки) Описание: В этом паттерне добавляется дополнительный уровень проверки результата через валидирующего агента. Процесс: • Пользователь отправляет запрос. • Эксперт-агент выдает ответ. • Валидатор-агент проверяет корректность результата. • Только валидированный результат возвращается пользователю. Применение: • Сценарии, где критична высокая точность, например, финансовые расчеты. 3. Task Splitting Pattern (Паттерн разбиения задач) Описание: Используется для разбиения большой задачи на несколько подзадач, которые выполняются разными агентами. Процесс: • Пользователь отправляет запрос. • Агент 1 делит задачу на подзадачи и передает их агентам 2.1 и 2.2. • После выполнения подзадач результаты объединяются и передаются обратно пользователю. Применение: • Обработка сложных или масштабных задач. • Многошаговые проекты. 4. Delegation Pattern (Паттерн делегирования) Описание: AI-агенты делегируют выполнение задач друг другу, а результаты обобщаются супервайзером. Процесс: • Пользователь отправляет запрос. • Супервайзер-агент распределяет задачу между несколькими агентами. • Результаты от всех агентов обрабатываются и обобщаются супервайзером, который возвращает итоговый результат. Применение: • Командная работа агентов для комплексных задач. • Ситуации, требующие обобщения данных. 5. Human-in-the-Loop Pattern (Паттерн человека в цикле) Описание: Этот паттерн включает пользователя на каждом этапе процесса для контроля действий агентов. Процесс: • Человек одобряет использование памяти, инструментов или дополнительных агентов. • Агент 1 взаимодействует с агентом 2 только после одобрения человека. • Результат передается пользователю через человека. Применение: • Контроль рисков. • Введение человеческой экспертизы в критически важных задачах. 6. RAG Pattern (Retrieval-Augmented Generation, паттерн с расширенным извлечением) Описание: Используется для поиска и использования внешней информации в процессе выполнения задачи. Процесс: • AI-агент действует как маршрутизатор для извлечения информации из различных источников. • Результат собирается и обрабатывается агентом, передается пользователю. Применение: • Работа с большими объемами данных. • Контекстуальные запросы, требующие дополнительных данных. Вывод Каждый из паттернов решает свои уникальные задачи: • Expert Pattern — для быстрых решений. • Validation Pattern — для задач с высокой степенью ответственности. • Task Splitting Pattern — для разбиения больших задач. • Delegation Pattern — для распределения задач в многозадачных процессах. • Human-in-the-Loop Pattern — для задач, требующих человеческого контроля. • RAG Pattern — для извлечения и обработки данных. Эти паттерны можно комбинировать для построения гибких систем под разные бизнес-процессы.