104: Концепция / Скрытое

Введение

Концепция Скрытого является фундаментальной для архитектуры системы, охватывая как процесс (Скрытое Исполнение), так и источник знаний (Скрытое Пространство). Это основной метод вычислений в системе, который использует большую языковую модель (LLM) в качестве универсального интерпретатора. Этот подход позволяет системе преодолеть разрыв между входными данными Идеи (context) и её выходными данными (solution), ориентируясь в огромном объёме внутренних знаний LLM и организуя их.

Этот подход является основой гибкости системы, позволяя создавать и выполнять рабочие процессы, даже если для составляющих их задач не написан явный, детерминированный код.

Скрытое Пространство: Океан Знаний

Скрытое Пространство — это обширное, многомерное представление знаний, закономерностей и взаимосвязей, которое LLM усваивает во время своего обучения. Это не база данных фактов, а сложная карта концепций, где близость и направление определяют смысловые отношения. Большие языковые модели сильны именно благодаря богатству этого пространства, но их знания полезны только в том случае, если к ним можно получить доступ и эффективно их направить.

Основная проблема заключается не в наличии этих знаний, а в способности ориентироваться в них. Система решает эту задачу, предоставляя правильные вопросы и, что особенно важно, правильный контекст, чтобы направить LLM к нужным областям её скрытого пространства.

Скрытое Исполнение: Активация Скрытого Пространства

Скрытое Исполнение — это процесс активации скрытого пространства для выполнения задачи. Оно происходит, когда система по умолчанию использует LLM, потому что для обработки Вызова не зарегистрировано явного, детерминированного кода (Действия).

Процесс выглядит следующим образом:

1. Происходит Вызов к Инструменту или Идее.
2. Система определяет, что для этого Вызова не зарегистрировано ни одного Действия.
3. Система предоставляет LLM полный контекст и схему для желаемого _output.
4. Задача LLM — сориентироваться в своём скрытом пространстве, используя предоставленный контекст как ориентир, и сгенерировать решение, соответствующее схеме вывода.

Это превращает LLM из простого генератора текста в динамический движок исполнения, способный на лету реализовывать новые интерфейсы.

Управление Контекстом: Организация Скрытого Пространства

Важнейшая функция системы — оптимизировать организацию скрытого пространства в рамках одного запроса. Она делает это с помощью продвинутого управления контекстом, используя различные «инструментальные хитрости» для фокусировки внимания LLM и направления её рассуждений.

• Насыщенный Контекст: Предоставляя структурированную историю сообщений, объектов состояния и запросов пользователя, система подготавливает LLM, давая ей необходимую фоновую информацию для понимания задачи.
• Рассуждение на основе Схемы: JSON Schema используется не только для проверки конечного результата, но и для направления самого процесса генерации. Она предоставляет чертёж для желаемого решения, заставляя LLM структурировать свои рассуждения и ограничивать свой путь в скрытом пространстве.
• Инструкции и Инструменты: Инструкции и Инструменты действуют как мощные линзы, фокусируя LLM на определённой возможности или схеме рассуждений. Это «хитрости», которые помогают выбрать наиболее подходящий подраздел скрытого пространства для данной задачи.

Эффективное управление контекстом — это то, что делает скрытое исполнение надёжным. Именно так система превращает огромный, недифференцированный океан знаний LLM в точный и полезный инструмент.

Стандарт для Оптимистичной Композиции

Скрытое Исполнение — это не исключение, а поведение по умолчанию. Система работает по «оптимистичному» принципу: она предполагает, что любой определённый интерфейс может быть реализован путём правильной организации скрытого пространства. Действие с детерминированным кодом рассматривается как постепенное улучшение — оптимизация для задач, требующих скорости, надёжности или доступа к внешним API.

Такой подход по умолчанию оказывает огромное влияние на разработку:

• Быстрое Прототипирование: Разработчики могут определять и связывать в цепочку несколько Инструментов и Идей в сложный План, не написав ни единой строчки кода для их реализации. LLM выполняет весь рабочий процесс в скрытом режиме.

• Бесшовная Композиция: Это позволяет комбинировать Идеи и Инструменты от разных авторов и из разных источников, даже если их внутренние реализации недоступны.

• Эта концепция подробнее рассматривается в Акте 303: Идеатор/Реактор.

  Постепенная Кристаллизация: Рабочий процесс может начать свою жизнь полностью в скрытом пространстве. По мере развития системы узкие места в производительности или критически важные процессы могут быть выборочно «кристаллизованы» в Действия с явным кодом, не изменяя общей структуры рабочего процесса.

Делая скрытое исполнение поведением по умолчанию, система ставит в приоритет гибкость и скорость итераций, позволяя создавать сложное агентское поведение с первого дня.

Двигатель ИИ-центричной Архитектуры

Принцип скрытого исполнения — это не просто особенность, это двигатель, который приводит в движение всю парадигму ИИ-центричности. Способность прототипировать, компоновать и выполнять сложные рабочие процессы без предварительного написания детерминированного кода является ключевым фактором, обеспечивающим гибкость и устойчивость, необходимые ИИ-центричной системе. Именно это позволяет ИИ действовать как архитектор, планировщик и исполнитель своих собственных процессов.

Эта концепция — ключ к переходу от систем, которые просто используют ИИ как инструмент, к системам, которые фундаментально построены в среде ИИ.

Следующий документ, 105: Концепция/ИИ-центричность, подробно рассматривает этот архитектурный сдвиг.