Чтобы агенты ИИ были по-настоящему эффективными и целеустремлёнными, им нужно не только умение обрабатывать информацию или пользоваться инструментами; им необходим чёткий ориентир и способ понять, действительно ли они достигают успеха. Здесь вступает в действие паттерн «Постановка целей и мониторинг». Речь идёт о том, чтобы задать агентам конкретные задачи для выполнения и снабдить их средствами отслеживания прогресса, позволяющими определить, достигнуты ли эти цели.
Представьте себе планирование поездки. Вы не оказываетесь в пункте назначения спонтанно. Сначала вы решаете, куда хотите поехать (целевое состояние), определяете, откуда начинаете (начальное состояние), рассматриваете доступные варианты (транспорт, маршруты, бюджет), а затем составляете последовательность шагов: покупка билетов, сбор вещей, дорога в аэропорт или на вокзал, посадка на транспорт, прибытие, поиск жилья и так далее. Этот пошаговый процесс, учитывающий зависимости и ограничения, по сути и есть то, что мы называем планированием в агентных системах.
В контексте ИИ-агентов планирование обычно означает, что агент берёт высокоуровневую задачу и самостоятельно или полуавтоматически генерирует ряд промежуточных шагов или подцелей. Эти шаги затем могут выполняться последовательно или в более сложном порядке, что может включать использование других паттернов — таких как работа с инструментами, маршрутизация или взаимодействие нескольких агентов.
Механизм планирования может включать сложные алгоритмы поиска, логическое рассуждение или, всё чаще, использование возможностей больших языковых моделей (LLM) для генерации правдоподобных и эффективных планов на основе их обучающих данных и понимания задач.
Хорошая способность к планированию позволяет агентам решать задачи, которые не сводятся к простым одношаговым запросам. Она даёт им возможность выполнять многогранные поручения, адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам путём перепланирования и организовывать сложные рабочие процессы. Это базовый паттерн, лежащий в основе многих продвинутых агентных поведений, превращающий простую реактивную систему в систему, которая может активно двигаться к поставленной цели.
Паттерн «Постановка целей и мониторинг» является ключевым для создания агентов, которые способны автономно и надёжно работать в сложных, реальных условиях. Вот несколько практических примеров:
Автоматизация поддержки клиентов:
Цель агента может звучать как «разрешить вопрос клиента по биллингу». Он отслеживает ход разговора, проверяет записи в базе данных и использует инструменты для корректировки выставленных счетов. Успех определяется подтверждением внесённых изменений и получением положительной обратной связи от клиента. Если проблема не решена, агент инициирует эскалацию.
Персонализированные обучающие системы:
Цель обучающего агента может быть «улучшить понимание алгебры у студентов». Он отслеживает прогресс ученика в упражнениях, адаптирует учебные материалы и контролирует показатели успеваемости, такие как точность и время выполнения, корректируя подход, если ученик испытывает трудности.
Ассистенты по управлению проектами:
Агенту можно поручить задачу «обеспечить выполнение проектного этапа X к дате Y». Он контролирует статус задач, коммуникации в команде и доступность ресурсов, отмечает задержки и предлагает корректирующие действия, если цель находится под угрозой.
Автоматизированные торговые боты:
Цель торгового агента может быть «максимизировать прибыль портфеля, оставаясь в пределах допустимого уровня риска». Он непрерывно анализирует рыночные данные, текущую стоимость портфеля и показатели риска, совершает сделки при совпадении условий с целями и корректирует стратегию при превышении порогов риска.
Робототехника и автономные транспортные средства:
Главная цель автономного автомобиля — «безопасно доставить пассажиров из пункта А в пункт Б». Он постоянно отслеживает окружение (другие машины, пешеходы, светофоры), собственное состояние (скорость, уровень топлива) и прогресс по маршруту, адаптируя поведение вождения для безопасного и эффективного достижения цели.
Модерация контента:
Цель агента может заключаться в том, чтобы «выявлять и удалять вредоносный контент с платформы X». Он отслеживает входящий контент, применяет классификационные модели и контролирует такие метрики, как количество ложных срабатываний и пропусков, корректируя критерии фильтрации или передавая сомнительные случаи на рассмотрение человеку.
Этот паттерн является фундаментальным для агентов, которым необходимо надёжно работать, достигать конкретных результатов и адаптироваться к динамическим условиям, обеспечивая необходимую основу для интеллектуального самоуправления.
Чтобы проиллюстрировать паттерн «Постановка целей и мониторинг», рассмотрим пример с использованием LangChain и OpenAI API. Этот Python-скрипт описывает автономного агента ИИ, предназначенного для генерации и доработки кода на Python. Его основная функция заключается в том, чтобы создавать решения для заданных задач, гарантируя соответствие установленным пользователем критериям качества.
Он реализует паттерн «постановки целей и мониторинга», при котором агент не ограничивается единоразовой генерацией кода, а вступает в итеративный цикл создания, самооценки и улучшения. Успех агента измеряется его собственной, управляемой ИИ, оценкой того, насколько сгенерированный код удовлетворяет исходным целям.