001: Агент/Запрос

Запрос — это главный «кирпичик», из которого работает система агента. Он похож на хорошо организованный конвейер для общения с ИИ, который превращает подробную информацию и понятные правила в точный, структурированный ответ. В отличие от обычной просьбы к чат-боту, Запрос — это полностью самостоятельная задача. Он как мотор, который приводит в движение все более сложные способности агента.

Контекст: Поток сообщений

В основе каждого Запроса лежит его контекст — это как стопка карточек с сообщениями. На каждой карточке есть роль (кто говорит: «система», «пользователь» или «помощник») и содержание. Такая стопка карточек позволяет показать ИИ целый разговор со всеми деталями.

В обычном чате сообщения просто добавляются одно за другим. Здесь же контекст для каждого Запроса — это отдельный, тщательно подготовленный пакет информации. Его собирают для конкретной задачи, и в нём нет ничего лишнего из прошлых разговоров. Ответы ИИ не добавляются обратно автоматически; для каждой новой задачи контекст создаётся заново. Это гарантирует, что ИИ всегда получит именно ту информацию, которая нужна, и ничего важного не «забудет».

Этот управляемый контекст — главный способ передать ИИ подсказки, данные и инструкции. Всё, что нужно для работы, кроме правил для ответа (схемы), находится в этих сообщениях.

Простой набор сообщений может выглядеть так:

[
  { "role": "system", "content": "Ты — полезный помощник." },
  { "role": "user", "content": "Какая столица Франции?" }
]

Наша система идёт дальше: в поле content может быть не только текст, но и специальные объекты, которые мы называем пользовательскими типами контента. Например, вместо простого текста там может быть объект вроде { "type": "input", "input": { ... } }.

Эта возможность делает контекст главным элементом для расширения системы.

Для каждого такого особого типа контента есть свой «обработчик». Перед отправкой Запроса к ИИ, эти обработчики выстраиваются в очередь и поочерёдно проверяют каждое сообщение. Обработчик может на лету изменять главные части Запроса:

• Настройки ИИ: менять модель, «температуру» (креативность) и другие параметры.
• Схему: изменять правила (JSON-схему), которым должен соответствовать итоговый ответ.
• Контекст: менять сам список сообщений для ИИ. Например, превратить специальный объект в понятный для ИИ текст или добавить новые сообщения.

Этот мощный механизм позволяет агенту работать со сложными, структурированными идеями, каждый раз создавая идеальное задание для ИИ.

Схема: Указываем путь к решению

Схема — это набор правил (в формате JSON Schema), который точно описывает, как должно выглядеть желаемое решение. Это очень мощный инструмент, который позволяет описать любые данные: от простого текста до сложных, вложенных друг в друга объектов. ИИ обязан создать решение, которое строго следует этой схеме. Это гарантирует, что ответ всегда будет аккуратным и предсказуемым.

Чем сложнее схема, тем лучше она может направлять не только результат, но и сам процесс «мышления» ИИ. Например, в схему можно добавить поля для самих данных и отдельные поля, где ИИ должен описать свои рассуждения, шаги или уверенность в ответе. Так схема становится активным инструментом, который формирует процесс работы ИИ.

Главный принцип этой системы — составление схем из готовых блоков. Более сложные возможности строятся путём объединения простых, многоразовых частей схем. Это позволяет создавать знания и способности агента как из конструктора.

Выполнение и Решение

После обработки контекста, финальный список сообщений и схема отправляются к ИИ в одном запросе. Ответ ИИ — это и есть решение: структурированный JSON-документ, который точно соответствует заданной схеме.

Этот процесс можно сравнить с написанием короткого рассказа. Поскольку ИИ предсказывает следующее слово, он создаёт решение сверху вниз, следуя структуре схемы. Порядок и устройство полей в схеме напрямую влияют на «рассказ», который создаёт ИИ.

Например, если схема сначала требует поле для рассуждений (например, "мыслительный_процесс"), а уже потом — поле для ответа ("данные"), то ИИ будет вынужден сначала объяснить свою логику, и только потом дать ответ. Эти рассуждения становятся частью контекста, который влияет на финальный результат. Это мощный механизм, который позволяет нам направлять «мысли» ИИ, получая контроль над результатом.

От структурированного ответа к действиям

Запрос — это надёжный способ получить один структурированный ответ по заданным правилам. Но чтобы строить по-настоящему умных агентов, нам нужно больше. Нам нужен способ предложить ИИ целое «меню» возможностей — разных действий, из которых он может выбирать для достижения цели. Для этого нужна система, которая описывает эти действия как отдельные, выбираемые элементы.

Следующий документ, 002: Агент/Инструмент, рассказывает, как определяются эти возможности.