5 агентных паттернов ИИ, которые делают агенты умнее
По мере того как ИИ-агенты выходят за рамки простых чат-ботов, инженеры стали использовать несколько агентных паттернов, которые определяют, как агенты думают, действуют и сотрудничают. Эти подходы помогают агентам рассуждать, обращаться к внешним инструментам, писать и выполнять код, самокорректироваться и взаимодействовать в командах для решения реальных задач.
ReAct агент
ReAct агент построен по принципу ‘reasoning and acting’ — чередования рассуждений и действий. Агент поочередно думает о задаче, выполняет действие (например, поиск или запуск инструмента), наблюдает результат и корректирует дальнейшие шаги. Такой цикл мысль — действие — наблюдение позволяет агенту адаптироваться и справляться со сложными задачами.
В архитектуре ReAct агент обычно имеет доступ к набору инструментов и самостоятельно решает, когда их использовать. Условные ветки позволяют пропускать вызов инструмента, если он не нужен, и подключать его по необходимости.
CodeAct агент
CodeAct агент предназначен для генерации, выполнения и доработки кода на основе естественноязычных инструкций. Он не ограничивается созданием текста: агент запускает код в контролируемом окружении, анализирует результаты выполнения и итеративно улучшает решение.
Ключевые компоненты включают среду выполнения кода, оркестрацию рабочих процессов, prompt engineering и управление памятью. Примером служит Manus AI: агент последовательно анализирует запрос пользователя, выбирает инструменты или API, выполняет команды в безопасном Linux-песочнице, проверяет вывод и повторяет шаги до завершения задачи.
Саморефлексия
Агенты с рефлексией оценивают собственные результаты, находят ошибки и улучшают ответ через итерации. Сначала агент генерирует исходный результат (текст или код), затем анализирует его, выявляет недостатки и вносит правки. Цикл повторяется до достижения требуемого качества.
Саморефлексия особенно полезна для задач, где нужна проверка, внимательное рассуждение или экспертная доработка. Такие агенты надёжнее однопроходных генераторов, поскольку способны самостоятельно обнаруживать и исправлять ошибки.
Мультиагентные рабочие процессы
Мультиагентные системы разбивают проблему на специализированные роли, которые выполняются разными агентами параллельно или последовательно. Вместо одного универсального агента каждый участник сосредоточен на своей задаче — например, исследование, кодирование и проверка — что повышает точность и эффективность.
Преимущества этого подхода: можно адаптировать промпты под каждого агента, использовать специализированные или дообученные модели, и независимо улучшать компоненты системы. Разделение на части делает сложные рабочие процессы более масштабируемыми и простыми в сопровождении.
Agentic RAG
Agentic RAG расширяет традиционный RAG, применяя автономных агентов для активного поиска, оценки, генерации и запоминания информации. В отличие от статического конвейера ‘retrieve then generate’, Agentic RAG динамически управляет процессом поиска и синтеза, а также сохраняет полезные находки для будущих запросов.
Архитектура обычно включает три слоя: систему извлечения (индексация и обработка запросов с использованием BM25 или плотных эмбеддингов), модель генерации, формирующую связные ответы на основе найденных данных, и агентный слой, координирующий этапы и обеспечивающий память. В итоге Agentic RAG даёт более контекстные и точные ответы, чем традиционные RAG-системы.
Каждый из этих пяти паттернов — ReAct, CodeAct, саморефлексия, мультиагентные рабочие процессы и Agentic RAG — представляет собой отдельную стратегию для создания более способных и автономных ИИ-агентов. Инженеры могут комбинировать эти подходы в зависимости от сложности задач, требований к автономии и безопасности.