Краткое содержание: Оркестрация (Orchestration)

Основные тезисы

1. Введение в оркестрацию

Оркестрация — это процесс координации инструментов для решения реальных задач. Она включает:

• Решение о том, какие инструменты вызывать и когда
• Построение правильного контекста для каждого вызова модели
• Планирование, извлечение из памяти и динамическую сборку контекста

Цель: Обеспечить эффективные, обоснованные действия для выполнения сложных многошаговых задач.

2. Типы агентов

Рефлекс-агенты (Reflex Agents)

• Характеристики: Прямое отображение ввода к действию, правила "если-то"
• Преимущества: Миллисекундные ответы, предсказуемая производительность
• Недостатки: Нет многошагового рассуждения
• Применение: Маршрутизация по ключевым словам, простые поиски

ReAct-агенты

• Характеристики: Чередование Рассуждения и Действия в итеративном цикле
• Варианты: ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
• Преимущества: Гибкость, адаптация на лету, прозрачность (цепочка мыслей)
• Недостатки: Высшая задержка и стоимость
• Применение: Исследовательские рабочие процессы, устранение неполадок

Планировщик-исполнитель (Planner-Executor)

• Характеристики: Разделение на фазы планирования и выполнения
• Преимущества: Четкая декомпозиция, отлаживаемость, эффективность затрат
• Применение: Сложные многошаговые процессы

Агенты декомпозиции запросов (Query-Decomposition)

• Характеристики: Итеративное разбиение вопроса на подвопросы
• Паттерн: "self-ask with search"
• Преимущества: Точность обоснованного извлечения
• Применение: Исследования, вопросы на основе фактов

Агенты рефлексии (Reflection Agents)

• Характеристики: Просмотр прошлых шагов, исправление ошибок
• Преимущества: Раннее обнаружение ошибок, защита от распространения ошибок
• Недостатки: Добавленные вычисления и задержка
• Применение: Задачи с высокими ставками, критичные для безопасности

Агенты глубокого исследования (Deep Research Agents)

• Характеристики: Комбинация множественных паттернов для сложных расследований
• Преимущества: Управление многоэтапными адаптивными расследованиями
• Недостатки: Очень высокие затраты и задержка
• Применение: Длинные обзоры литературы, техническая проверка

3. Выбор инструментов

Стандартный выбор инструментов

• Процесс: Инструменты предоставляются модели, модель выбирает наиболее подходящий
• Преимущества: Простота реализации, не требует дополнительной инфраструктуры
• Недостатки: Задержка (дополнительный вызов модели), плохо масштабируется
• Ключевые факторы: Качество описаний инструментов, итеративное тестирование

Семантический выбор инструментов

• Процесс:
  1. Встраивание инструментов в векторы
  2. Индексация в векторной базе данных
  3. Семантический поиск релевантных инструментов
  4. Выбор модели из меньшего набора
• Преимущества: Очень масштабируем, обычно низкая задержка
• Недостатки: Часто хуже точность из-за семантических коллизий
• Рекомендация: Наиболее распространенный паттерн для большинства случаев использования

Иерархический выбор инструментов

• Процесс:
  1. Организация инструментов в группы
  2. Выбор группы (первый вызов)
  3. Выбор инструмента из группы (второй вызов)
• Преимущества: Очень масштабируем, часто выше точность
• Недостатки: Медленнее (множественные вызовы), требует поддержки групп
• Применение: Большое число инструментов, семантически похожих

4. Выполнение инструментов

Параметризация:

• Определение и установка параметров для инструмента
• Включение текущего состояния агента в контекст
• Валидация входных данных базовым парсером

Выполнение:

• Локальное или удаленное (через API)
• Взаимодействие с API, базами данных, другими инструментами
• Настройка таймаутов и логики повторов

5. Топологии инструментов

Выполнение одного инструмента

• Характеристики: Простейший паттерн, один инструмент на задачу
• Рабочий процесс: Запрос → выбор инструмента → выполнение → ответ
• Применение: Базовые случаи использования, первые агентные системы

Параллельное выполнение

• Характеристики: Множественные инструменты выполняются одновременно
• Процесс:
  1. Семантический поиск топ-K инструментов
  2. Фильтрация до необходимых
  3. Параллельное выполнение
  4. Интеграция результатов
• Преимущества: Эффективный сбор информации из множественных источников
• Применение: Задачи, требующие данных из разных источников

Цепочки (Chains)

• Характеристики: Последовательное выполнение с зависимостями
• Реализация: LangChain Expression Language (LCEL)
• Преимущества: Уменьшение шаблонного кода, продвинутые функции
• Рекомендации: Установить максимальную длину цепочки
• Применение: Линейные рабочие процессы, пошаговые процессы

Графы (Graphs)

• Характеристики: Нелинейные потоки с условными и консолидационными ребрами
• Реализация: LangGraph с StateGraph
• Компоненты: Узлы (шаги), условные ребра, консолидация
• Преимущества: Максимальная гибкость для сложных рабочих процессов
• Недостатки: Больше вызовов LLM, более высокая сложность
• Рекомендации:
  • Начинать с цепочек для линейных задач
  • Использовать графы только когда необходимы ветвление и консолидация
  • Ограничивать глубину и фактор ветвления
  • Тестировать каждый маршрутизатор

6. Инженерия контекста

Определение: Динамическая сборка всех входов в структурированное, эффективное по токенам окно контекста.

Компоненты контекста:

• Пользовательские сообщения
• Извлеченные знания из памяти/баз знаний
• Резюме прошлых разговоров
• Системные инструкции
• Состояние рабочего процесса

Ключевые практики:

1. Приоритизация релевантности: Извлекать только полезную информацию
2. Поддержание ясности: Структурированное форматирование (например, MCP)
3. Суммаризация: Сжатие длинных историй в краткие представления
4. Динамическая сборка: Контекст собирается на каждом шаге вывода

Важность: Хорошо спроектированный контекст разблокирует потенциал даже скромных моделей, плохой контекст подрывает производительность продвинутых систем.

Ключевые выводы

1. Выбор типа агента критичен: Влияет на производительность, стоимость и возможности системы.

2. Масштабируемость выбора инструментов:

   • Стандартный → Семантический → Иерархический
   • Зависит от числа инструментов и требований к точности

3. Топологии инструментов: От простого к сложному

   • Один инструмент → Параллельное → Цепочки → Графы
   • Выбирать самую простую, подходящую для задачи

4. Инженерия контекста: Критична для эффективности агентов, связывает планирование и выполнение.

5. Компромиссы:

   • Задержка vs. Точность
   • Простота vs. Гибкость
   • Стоимость vs. Возможности

Лучшие практики

1. Начинать с малого: Простые подходы для первых систем
2. Итеративно усложнять: По мере необходимости на основе случая использования
3. Тестировать репрезентативные случаи: Для оценки различных подходов
4. Выбирать простейший подход: Который удовлетворяет требованиям
5. Учитывать компромиссы: Задержка, точность, стоимость, сложность

Следующие шаги

После изучения оркестрации следующая глава рассматривает память — как агенты могут вспоминать знания, поддерживать контекст и выполнять задачи с большим интеллектом.