9 агентных AI-паттернов рабочих процессов, которые изменят агенты ИИ в 2025 году

Почему одного вызова модели уже недостаточно

Раньше было достаточно сделать один вызов к языковой модели и получить ответ. Сегодня для продакшн-решений требуется координация нескольких моделей, инструментов и обратных связей. Одноступенчатое мышление не справляется с многоэтапными задачами, восстановлением после ошибок и долгосрочной адаптацией. Агентные рабочие процессы превращают отдельные вызовы модели в модульные, оркестрованные процессы.

Девять паттернов рабочих процессов, определяющих 2025 год

Последовательный интеллект

Prompt Chaining

Разбивайте сложные задачи на упорядоченные подцели, где вывод одной модели становится входом для следующей. Это сохраняет контекст в длинных взаимодействиях и подходит для многопользовательской поддержки, многоэтапных трансформаций данных и направленных помощников.

Plan and Execute

Агенты самостоятельно строят, выполняют и проверяют многоэтапные планы. Цикл plan–do–check–act помогает системам восстанавливаться после сбоев, перестраивать план в процессе выполнения и поддерживать контроль за прогрессом. Применимо для автоматизации бизнес-процессов и устойчивых конвейеров данных.

Параллельная обработка

Parallelization

Разделяйте большую задачу на независимые подзадачи и выполняйте их параллельно на разных агентах или моделях. Это снижает задержки и повышает надежность для таких задач, как ревью кода, оценка кандидатов, A/B-проверки и ансамблевые решения.

Orchestrator–Worker

Центральный оркестратор дробит работу, распределяет её специализированным работникам и синтезирует результаты. Этот паттерн пригоден для RAG, мульти-модальных исследований и сложных кодовых агентов, где важна специализация и контролируемая агрегация.

Интеллектуальная маршрутизация

Routing

Классификация входа направляет части потока задач к наиболее подходящему специализированному агенту. Маршрутизация масштабирует мультидоменную поддержку, дискуссионные платформы и любые сценарии, где разделение ответственности повышает точность и поддерживаемость.

Evaluator–Optimizer

Соединяйте генератор с оценщиком: один агент предлагает решения, другой оценивает и предлагает улучшения. Этот непрерывный цикл полезен для итеративного кодирования, мониторинга и оптимизации в реальном времени, когда качество повышается с каждой итерацией.

Самоусовершенствующиеся системы

Reflection

После выполнения агенты анализируют свои результаты и ошибки, чтобы корректировать поведение в будущем. Reflection превращает агентов в обучающиеся системы, которые улучшают эвристики, обновляют шаблоны и адаптируют политики под обратную связь и новые требования.

Rewoo

Расширения в духе ReACT позволяют агентам планировать, менять стратегии и сжимать логику рабочих процессов, снижая вычислительные затраты при сохранении эффективности. Это важно для глубокого поиска, многоэтапных Q&A и сценариев, где важна оптимизация и донастройка.

Autonomous Workflow

Агенты работают в замкнутых циклах, используя обратную связь от инструментов и сигналы окружения для непрерывного развития. Автономные рабочие процессы лежат в основе постоянных оценок, динамических ограждений и длительной автоматизации с минимальным вмешательством человека.

Как эти паттерны меняют дизайн агентов

Оркестрованный интеллект объединяет разрозненные вызовы моделей в контекстно-осведомленные системы, оптимизированные под структуру задач. Сочетание последовательных, параллельных, маршрутизируемых и самообучающихся паттернов позволяет решать проблемы, неподвластные одиночным агентам, обеспечивая более надежные бизнес-результаты.

Встраивание обратной связи и оценки на каждом этапе обеспечивает непрерывное улучшение и адаптивность. Модульный дизайн и специализация упрощают масштабирование и сопровождение систем, позволяя организациям комбинировать агентов для конкретных обязанностей.

Практические рекомендации

Проектируйте агентов как модульные, заменяемые и ориентированные на одну ответственность компоненты. Раннее интегрируйте инструменты и внешние системы, чтобы агенты могли оперировать реальными данными и сигналами. Делайте приоритет на циклах обратной связи: evaluator и reflection ускоряют обучение и повышают надежность в критичных областях, таких как здравоохранение, финансы и служба поддержки.

Агентные рабочие процессы уже применимы. Команды, которые освоят эти девять паттернов, смогут перейти от хрупких одиночных решений к устойчивой, адаптивной автоматизации, масштабируемой для задач уровня предприятия.

Не забудьте посетить нашу страницу на GitHub с туториалами, кодами и ноутбуками. Также присоединяйтесь к нашему 100k+ ML SubReddit, подписывайтесь на рассылку и следите за нами в Twitter.