104: Концепция/Скрытое

Введение

Понятие «Скрытое» — это основа всей нашей системы. Оно включает в себя и процесс (Скрытое Исполнение), и источник знаний (Скрытое Пространство). Это основной способ работы системы, который полагается на большую языковую модель (LLM) как на универсального переводчика. Такой подход позволяет системе соединить «ввод» (контекст) и «вывод» (решение) для любой Идеи, находя и упорядочивая информацию в огромном хранилище знаний LLM.

Представь себе очень умного библиотекаря в гигантской библиотеке. Ты задаёшь ему сложный вопрос, не говоря, какие именно книги читать. А он, основываясь на своих знаниях всей библиотеки, находит нужную информацию, связывает её воедино и даёт тебе готовый ответ. Вот так и работает «скрытое исполнение».

Этот подход делает систему невероятно гибкой. Он позволяет ей выполнять задачи, даже если для них не написан специальный, пошаговый код.

Скрытое Пространство: Океан Знаний

Скрытое Пространство — это как мозг LLM. Это не просто база данных с фактами, а огромная и сложная карта понятий, где всё связано друг с другом. Например, слова «король» и «королева» на этой карте находятся близко, а вот «король» и «капуста» — далеко.

Главная трудность не в том, что этих знаний много, а в том, как правильно по этому «океану» плыть. Наша система решает эту проблему, задавая LLM правильные вопросы и, что важнее всего, давая ей правильный контекст (подсказки), чтобы направить её в нужную область этого океана знаний.

Скрытое Исполнение: Как заставить Океан работать

Скрытое Исполнение — это процесс, когда мы «активируем» скрытое пространство для выполнения задачи. Это происходит, когда система получает команду (Вызов), но не находит для неё готовой, заранее написанной инструкции (Действия).

Процесс выглядит так:

1. Поступает Вызов к какому-то Инструменту или Идее.
2. Система проверяет и видит, что для этого Вызова нет готового кода (Действия).
3. Тогда система даёт LLM весь контекст задачи и «чертёж» (схему) того, какой результат (_output) она хочет получить.
4. Задача LLM — «проплыть» по своему океану знаний (скрытому пространству), используя контекст как карту, и создать решение, которое точно соответствует заданному «чертежу».

Так LLM превращается из простого генератора текста в умный движок, который может выполнять новые задачи «на лету».

Управление Контекстом: Как проложить курс в Океане

Самая важная задача системы — правильно подготовить LLM к работе, то есть идеально настроить её «внутреннюю карту» знаний для конкретного запроса. Для этого она использует разные хитрости, чтобы сфокусировать внимание LLM.

Представь, что ты отправляешь исследователя в джунгли. Чтобы он не заблудился, ты даёшь ему:

• Подробную карту и историю (Контекст): Система передаёт LLM всю историю переписки, текущее состояние дел и запросы пользователя. Это помогает LLM понять, с чего всё началось и что происходит сейчас.
• Чертёж цели (Схема): Используя формат JSON Schema, система не просто проверяет финальный ответ, а даёт LLM точный план того, как должен выглядеть результат. Это как дать исследователю чертёж дома, который он должен найти.
• Специальное снаряжение (Инструкции и Инструменты): Эти элементы работают как компас или бинокль, помогая LLM сфокусироваться на конкретной задаче или способе мышления. Они помогают выбрать нужный участок «джунглей» для исследования.

Хорошее управление контекстом — вот что делает скрытое исполнение надёжным. Так система превращает огромный, хаотичный океан знаний LLM в точный и полезный инструмент.

Стандартный режим для быстрого творчества

Скрытое исполнение — это не исключение, а правило по умолчанию. Система работает по принципу «сначала попробуем по-умному»: она предполагает, что любую задачу можно выполнить, если правильно организовать знания LLM. А написание обычного кода (Действия) — это уже улучшение, которое добавляют позже для тех задач, где нужна высокая скорость, надёжность или доступ к внешним сайтам.

Это сильно меняет подход к разработке:

• Быстрое создание прототипов: Разработчики могут соединять разные Инструменты и Идеи в сложный план, не написав ни строчки кода для их выполнения. LLM сама выполнит всю цепочку действий.
• Лёгкое комбинирование: Можно смешивать Идеи и Инструменты от разных авторов, даже не зная, как они устроены внутри. Система сама разберётся, как их связать.

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

Постепенное улучшение: Можно начать с процесса, который полностью работает на «скрытом исполнении». Если какая-то его часть работает медленно или требует особой точности, её можно «укрепить», написав для неё конкретный код, но не меняя общую структуру.

Делая скрытое исполнение стандартом, система ставит на первое место гибкость и скорость создания нового. Это позволяет с самого начала строить сложные системы, которые ведут себя как умные агенты.

Двигатель ИИ-центричной архитектуры

Принцип скрытого исполнения — это не просто функция, а двигатель, который приводит в движение всю нашу ИИ-центричную систему. Возможность создавать, комбинировать и выполнять сложные задачи без написания кода — это то, что даёт системе гибкость и устойчивость. Именно это позволяет искусственному интеллекту самому быть для себя архитектором, планировщиком и исполнителем.

Это ключ к переходу от систем, которые просто используют ИИ как инструмент, к системам, которые построены из ИИ, как из основного материала.

Следующий документ, 105: Концепция/ИИ-центричность, подробно разбирает этот новый архитектурный подход.