ai-assistants

[Перевод] Строим продвинутый каркас для ИИ-агента

В основе базового agentic harness — простой цикл: LLM получает задачу, выбирает и вызывает инструмент, результат возвращается в контекст, после чего модель решает, какое действие выполнить следующим. Цикл продолжается, пока модель не решит, что задача выполнена. Этот цикл корректен, но наивен. Один пилот на хорошем истребителе вполне может выиграть воздушный бой, но никто не ведёт так целую воздушную операцию. В реальных операциях есть планировщики миссий, которые ещё до взлёта определяют, какие вылеты предстоит выполнить; эскадрильи, параллельно выполняющие независимые задачи; топливные лимиты и сигнал bingo fuel, после которого нужно возвращаться на базу; бортовые самописцы, позволяющие восстановить ход каждого вылета; наконец, разборы после выполнения, на которых определяют, была ли миссия действительно успешной. Ничто из этого не заменяет пилота.