Автор: Денис Аветисян
В этой статье представлен практический подход к созданию и внедрению надежных систем искусственного интеллекта, способных выполнять сложные задачи автономно.
Практическое руководство по проектированию, разработке и развертыванию производственных рабочих процессов на основе агентного ИИ, с акцентом на модульность, детерминированное выполнение и принципы ответственного ИИ.
Несмотря на растущий интерес к автономным системам, разработка надежных и масштабируемых рабочих процессов на основе агентного ИИ остается сложной задачей. В работе ‘A Practical Guide for Designing, Developing, and Deploying Production-Grade Agentic AI Workflows’ представлен практический подход и инженерная база для создания рабочих процессов агентного ИИ производственного уровня, акцентируя внимание на модульном дизайне, детерминированном выполнении и принципах ответственного ИИ. Авторы демонстрируют эти принципы на примере мультимодального рабочего процесса анализа новостей и генерации медиа-контента, предлагая набор лучших практик для повышения надежности и расширяемости. Сможем ли мы с помощью подобных подходов преодолеть ограничения существующих систем и раскрыть весь потенциал агентного ИИ в реальных приложениях?
За пределами языка: Рождение деятельного ИИ
Традиционные большие языковые модели, несмотря на впечатляющую способность генерировать текст, демонстрируют ограниченность в решении задач, требующих последовательных, многоступенчатых рассуждений и действий. Их архитектура, оптимизированная для предсказания следующего слова в последовательности, не позволяет эффективно планировать и выполнять сложные операции, выходящие за рамки обработки текста. Например, при попытке решить математическую задачу, требующую нескольких этапов вычислений, или организовать логистическую цепочку, такие модели часто допускают ошибки или не могут завершить задачу вообще. Эта проблема связана с тем, что они оперируют исключительно с информацией, содержащейся в обучающих данных, и не обладают механизмом для активного взаимодействия с внешним миром или проведения логических выводов, выходящих за рамки статистических закономерностей. В результате, для решения сложных проблем требуется принципиально новый подход, выходящий за рамки простой генерации текста.
Деятельный искусственный интеллект знаменует собой фундаментальный сдвиг парадигмы в области ИИ. Если традиционные языковые модели ограничиваются пассивным завершением текста, то деятельные системы способны к автономным действиям и координации сложных процессов. Вместо простого генерирования ответа на запрос, они способны самостоятельно ставить цели, планировать шаги для их достижения и взаимодействовать с внешними инструментами и системами для реализации этих планов. Этот переход от пассивного ответа к активному действию открывает возможности для создания ИИ, способного решать задачи, требующие не только знаний, но и инициативы, адаптивности и умения оркестрировать различные ресурсы для достижения поставленных целей. Фактически, деятельный ИИ стремится к созданию систем, которые не просто реагируют на входные данные, а действуют в окружающем мире.
Современные языковые модели, несмотря на свою мощь, ограничены в способности к самостоятельному выполнению сложных задач, требующих взаимодействия с внешним миром. Для преодоления этих ограничений, активно развивается концепция оснащения LLM инструментами и возможностью взаимодействия с внешними системами. Это предполагает, что модель получает доступ к различным API, базам данных и другим сервисам, позволяя ей не просто генерировать текст, но и предпринимать конкретные действия, например, бронировать билеты, отправлять электронные письма или анализировать данные. Такая интеграция значительно расширяет сферу применения искусственного интеллекта, позволяя создавать системы, способные автономно решать задачи в реальном времени и адаптироваться к меняющимся условиям.
Эффективная реализация деятельных агентов искусственного интеллекта невозможна без модульной структуры и специализации функциональных возможностей. Вместо создания единой, всеобъемлющей модели, современные подходы делают акцент на разделении задач на отдельные, независимые компоненты. Каждый модуль отвечает за конкретную функцию — например, поиск информации, анализ данных или выполнение действий в цифровой среде. Такая специализация позволяет повысить эффективность и надежность системы, поскольку каждый модуль оптимизирован для своей задачи. Более того, модульность упрощает процесс разработки и обновления, позволяя добавлять новые возможности или улучшать существующие без необходимости переписывать всю систему. Это способствует более быстрой адаптации к меняющимся условиям и требованиям, обеспечивая долгосрочную устойчивость и конкурентоспособность агента.
Оркестровка интеллекта: Рабочий процесс деятельного ИИ
Архитектура рабочего процесса, основанного на деятельных агентах искусственного интеллекта (ИИ), предполагает разделение задач на отдельные, специализированные агенты, каждый из которых отвечает за выполнение конкретной, чётко определённой функции. Такой подход к организации работы позволяет добиться более высокой эффективности и надёжности, поскольку каждый агент сконцентрирован на решении узкой задачи, что упрощает его разработку, тестирование и масштабирование. Вместо одного сложного агента, выполняющего множество операций, система состоит из множества простых агентов, координирующих свои действия для достижения общей цели. Это способствует модульности и облегчает внесение изменений или добавление новых функциональных возможностей без влияния на другие части системы.
Эффективные рабочие процессы с использованием ИИ-агентов используют механизм “Tool Calls” для взаимодействия с внешними системами и сервисами. Этот механизм позволяет агентам выходить за рамки простой обработки текста и выполнять действия, такие как поиск информации в интернете, выполнение вычислений, доступ к базам данных, отправка электронных писем или взаимодействие с API сторонних приложений. В отличие от замкнутых систем, полагающихся исключительно на внутренние знания, “Tool Calls” значительно расширяют функциональные возможности агентов, позволяя им динамически получать актуальную информацию и выполнять сложные задачи, требующие взаимодействия с реальным миром. Формат “Tool Call” обычно включает в себя название инструмента, необходимые параметры и результат его выполнения, что позволяет агенту адаптировать свое поведение в зависимости от полученных данных.
Стабильность и масштабируемость рабочего процесса значительно повышаются за счет контейнеризации с использованием Docker и оркестрации посредством Kubernetes. Docker позволяет упаковать каждый агент и все его зависимости в изолированный контейнер, гарантируя предсказуемое поведение в различных средах. Kubernetes, в свою очередь, автоматизирует развертывание, масштабирование и управление этими контейнерами, обеспечивая высокую доступность и эффективное использование ресурсов. Это особенно важно для сложных рабочих процессов, состоящих из множества взаимодействующих агентов, поскольку Kubernetes упрощает управление их жизненным циклом и адаптацию к меняющимся нагрузкам. Использование Docker и Kubernetes минимизирует проблемы, связанные с конфликтами зависимостей и несовместимостью сред, что существенно повышает надежность и воспроизводимость системы.
Для обеспечения ясности и воспроизводимости в системах на основе ИИ, инструкции, определяющие поведение агентов, выделяются в отдельные, внешние файлы — “внешние промпты”. Этот подход позволяет отделить логику управления от самого кода приложения, что упрощает внесение изменений в инструкции без необходимости модификации кода, а также обеспечивает возможность версионирования и повторного использования промптов в различных контекстах. Внешние промпты, как правило, хранятся в форматах, удобных для чтения и редактирования, таких как YAML или JSON, и загружаются в систему во время выполнения, что гарантирует согласованность и предсказуемость поведения агентов.
От RSS до подкаста: Реальная реализация
Автоматизированный конвейер генерации подкастов демонстрирует возможности деятельного ИИ, реализуя полный цикл создания подкаста, начиная от сбора новостных материалов. Процесс включает в себя автоматический поиск релевантных статей из RSS-каналов, фильтрацию тем для обеспечения соответствия контента, извлечение необходимой информации с веб-сайтов и последующую генерацию сценариев подкаста с использованием различных больших языковых моделей (LLM), таких как Llama, OpenAI и Gemini. Использование нескольких LLM позволяет оптимизировать качество и разнообразие генерируемого контента, а агент рассуждения обеспечивает когерентность и фактическую точность итогового сценария перед его преобразованием в аудио- или видеоформат.
Агент поиска RSS-каналов собирает релевантные статьи из различных источников, используя заданные ключевые слова и параметры поиска. После сбора данных, агент фильтрации тем обеспечивает соответствие контента заданным критериям и тематике. Этот агент использует алгоритмы классификации текста и семантического анализа для отбора статей, которые наиболее точно соответствуют целевой теме, отбрасывая нерелевантный или устаревший контент. Процесс фильтрации позволяет значительно сократить объем обрабатываемой информации и повысить точность генерируемого контента.
Агент веб-скрейпинга извлекает необходимые данные из источников, после чего они передаются на обработку нескольким агентам генерации сценариев подкастов. Для создания сценариев используются различные большие языковые модели (LLM), включая Llama, OpenAI и Gemini, что позволяет оценить и сравнить их эффективность. Параллельное использование нескольких LLM обеспечивает разнообразие подходов к генерации контента и позволяет выбрать наиболее подходящий вариант, оптимизированный по критериям связности, точности и стилистической выдержанности.
Агент рассуждений выполняет консолидацию черновиков сценариев, полученных от различных агентов генерации текста, обеспечивая логическую связность и фактическую точность перед передачей на этап генерации аудио- и видео-сценариев. Этот процесс включает в себя проверку на противоречия, устранение повторов и приведение структуры текста к единому стандарту. Агент использует алгоритмы анализа семантической близости и логического вывода для обеспечения когерентности повествования и достоверности представленной информации, что критически важно для поддержания качества и авторитетности генерируемого подкаста.
Финальная полировка и публикация: Завершение цикла
Для создания привлекательного медиаконтента используется комплекс технологий преобразования текста в речь (TTS) и текста в видео (Veo-3). TTS позволяет генерировать реалистичную озвучку, придавая контенту более человечный отклик, в то время как Veo-3 преобразует текстовые описания в динамичные видеоролики. Сочетание этих технологий открывает возможности для создания мультимедийных материалов без участия человека, обеспечивая высокое качество и адаптивность генерируемого контента к различным информационным запросам и предпочтениям аудитории. Использование этих технологий позволяет не только ускорить процесс создания контента, но и значительно снизить затраты, делая информацию более доступной и привлекательной.
Автоматизированный процесс завершается созданием специализированного агента, который собирает сгенерированные аудио- и видеоматериалы и публикует их в виде pull request на GitHub. Этот агент не просто объединяет активы, но и формирует корректные JSON-запросы, необходимые для работы с Google Veo-3, обеспечивая тем самым возможность автоматической генерации видеоконтента на основе текстовых подсказок. Такая интеграция позволяет полностью автоматизировать цикл создания и публикации мультимедийных материалов, от исходного текста до готового видео, значительно повышая эффективность и скорость работы с информацией.
Полная автоматизация процесса создания контента, от генерации текста до публикации видео, значительно снижает потребность в ручном труде и, как следствие, минимизирует вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором. Более того, подобный подход обеспечивает строгую последовательность в стиле и содержании генерируемых материалов, что особенно важно для поддержания единого информационного потока. В отличие от традиционных методов, где каждый этап требует индивидуального контроля, автоматизированная система позволяет легко масштабировать производство контента, адаптируясь к изменяющимся потребностям и объемам информации без потери качества и согласованности. Эта гибкость открывает новые возможности для оперативного реагирования на текущие события и создания персонализированного контента для широкой аудитории.
Автоматизация процесса создания контента открывает беспрецедентные возможности для гиперперсонализации и оперативного реагирования на динамично меняющуюся информационную среду. Благодаря этому подходу, контент может быть адаптирован под индивидуальные предпочтения и потребности аудитории в режиме реального времени, обеспечивая максимальную релевантность и вовлеченность. Возможность мгновенной генерации и публикации материалов позволяет оперативно освещать события, отвечать на запросы пользователей и поддерживать актуальность предоставляемой информации, что особенно важно в условиях постоянно растущего потока данных и необходимости быстрого принятия решений. Такой подход значительно расширяет возможности коммуникации и позволяет создавать контент, который действительно находит отклик у целевой аудитории.
К ответственному автоматизму: Будущее деятельного ИИ
По мере усложнения систем автономного искусственного интеллекта, принципы ответственного ИИ становятся первостепенными. Это обусловлено тем, что возрастающая способность агентов к самостоятельным действиям требует особого внимания к этическим аспектам их функционирования. Необходимо обеспечивать соответствие разрабатываемых алгоритмов общепринятым нормам и ценностям, а также учитывать потенциальные социальные последствия их применения. Повышенное внимание к прозрачности, справедливости и подотчетности в процессах разработки и внедрения автономных систем позволит избежать непредвиденных негативных эффектов и гарантировать, что технологии служат на благо общества. В конечном счете, приоритет ответственного подхода к созданию и использованию автономных агентов является залогом их успешной интеграции в повседневную жизнь и раскрытия всего потенциала этой перспективной области.
Особое внимание при развитии автономных агентов необходимо уделить вопросам предвзятости данных и алгоритмов, прозрачности процесса принятия решений и защите конфиденциальности пользователей. Неточности или искажения в обучающих данных могут привести к формированию дискриминационных моделей, что требует тщательного анализа и корректировки. Прозрачность алгоритмов, позволяющая понять логику, лежащую в основе решений, критически важна для выявления и устранения потенциальных ошибок. Кроме того, надежная защита персональных данных пользователей, обрабатываемых автономными агентами, является не только этической необходимостью, но и юридическим требованием. Именно комплексный подход к этим аспектам позволит создать надежные и ответственные системы искусственного интеллекта, пользующиеся доверием общества.
Перспективные исследования все больше внимания уделяют разработке надежных механизмов мониторинга и контроля автономных агентов. Ключевая задача заключается в создании систем, способных отслеживать действия агентов в реальном времени, выявлять потенциальные отклонения от заданных параметров и, при необходимости, вмешиваться для предотвращения нежелательных последствий. Разрабатываются методы, использующие как внутренние самодиагностические инструменты агентов, так и внешние системы аудита, основанные на анализе логов и поведенческих паттернов. Особое внимание уделяется созданию “аварийных выключателей” и протоколов безопасного отключения, позволяющих оперативно остановить агента в критических ситуациях. Помимо этого, исследуются подходы к формированию “объяснимого ИИ”, позволяющие понимать логику принятия решений агентом и, таким образом, повысить доверие к его действиям и упростить процесс контроля.
Проактивное решение этических вопросов, связанных с развитием автономных агентов, является ключевым фактором для раскрытия всего потенциала искусственного интеллекта и одновременного снижения сопутствующих рисков. Внедрение принципов ответственного ИИ, таких как минимизация предвзятости в данных и алгоритмах, обеспечение прозрачности процессов принятия решений и защита конфиденциальности пользователей, позволит создать системы, которые не только эффективны, но и надежны и заслуживающие доверия. Исследования в этой области должны быть направлены на разработку механизмов контроля и мониторинга, гарантирующих соответствие действий автономных агентов этическим нормам и общественным ценностям, что, в свою очередь, способствует широкому внедрению и принятию этих технологий.
В представленной работе акцент на модульность и детерминированное выполнение агентских AI-систем не случайно. Подобный подход к построению рабочих процессов позволяет достичь предсказуемости и надежности, что критически важно для внедрения в производственную среду. Клод Шеннон однажды заметил: «Теория коммуникации измеряет, что, по существу, является количеством свободы выбора, которое имеет передатчик». Эта мысль находит отражение в необходимости четкой организации потока информации внутри агентской системы, где каждый модуль должен иметь определенную функцию и предсказуемый результат. Стремление к упрощению и удалению избыточности, характерное для данной работы, перекликается с идеей компрессии без потерь — элегантным решением, позволяющим сохранить всю необходимую информацию, избавившись от лишнего.
Что дальше?
Представленный материал — не столько завершение, сколько обозначение точки, где инженерная ясность сталкивается со сложностью автономных систем. Стремление к детерминированному выполнению, безусловно, ценно, однако вопрос о масштабируемости таких систем в условиях непредсказуемости реального мира остаётся открытым. Настоящая сложность, вероятно, заключается не в оркестровке больших языковых моделей, а в управлении неопределенностью, присущей самим данным и задачам.
Особое внимание следует уделить разработке инструментов, позволяющих не просто строить агентские системы, но и понимать их поведение — не постфактум, анализируя логи, а предвосхищая возможные ошибки и нежелательные последствия. Принципы ответственного ИИ — не декларация благих намерений, а необходимость, диктуемая самой природой автономных систем. Иначе, усилия по автоматизации рискуют создать лишь более сложные и непрозрачные источники ошибок.
Возможно, истинный прогресс заключается не в создании все более «умных» агентов, а в разработке инструментов, позволяющих людям эффективно сотрудничать с ними, делегируя рутинные задачи, но сохраняя контроль над критическими решениями. Или, проще говоря, в осознании того, что иногда лучшее решение — это не автоматизация, а отказ от нее.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.08769.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-12-11 04:00