Как строить AI-агентов, чтобы они реально работали

Адаптированная русская версия по мотивам статьи Anthropic «Building Effective Agents» от 19 декабря 2024 года. Это не дословный перевод, а понятная переработка для читателя, который не живёт внутри AI- и вайб-кодинг-тусовки.

Суть

Коротко:не нужно сразу строить огромного умного агента с кучей магии. Чаще всего лучше работает более простая схема: обычный запрос к модели, плюс понятные инструменты, плюс несколько аккуратно собранных шагов.

Сложность стоит добавлять только тогда, когда она реально улучшает результат, а не просто красиво звучит.

Что вообще Anthropic называет агентом

Вокруг слова «агент» много путаницы. Кто-то так называет любой сценарий, где ИИ делает больше одного шага. Кто-то имеет в виду почти автономного помощника, который сам планирует работу и сам вызывает инструменты.

Anthropic предлагает простое разделение. Есть workflow — это когда путь заранее прописан человеком. А есть agent — это когда модель сама решает, что делать дальше, какими инструментами пользоваться и в каком порядке идти к результату.

Простое объяснение:

• Workflow — это как чек-лист: сначала A, потом B, потом C.
• Agent — это как исполнитель, которому дали цель, а маршрут он выбирает сам.

Когда агент вообще не нужен

Это один из самых сильных моментов статьи, и многие его как раз пропускают. Anthropic прямо говорит: начинайте с самого простого решения. Иногда хватает одного хорошего промпта, пары примеров и доступа к нужной информации.

• Если задача понятная и повторяемая, не надо тащить туда автономного агента.
• Чем сложнее система, тем выше цена, задержка и шанс, что ошибка потянет за собой следующую ошибку.
• Агентность — не знак качества сама по себе. Это просто инструмент, который подходит не всегда.

Фреймворки полезны, но не спасают от непонимания

Статья не ругает фреймворки, но приземляет ожидания. Они помогают быстро стартовать: удобнее вызывать модели, связывать шаги и подключать инструменты. Но у них есть минус: они прячут реальную механику под капотом.

Из-за этого команде становится сложнее понять, почему система ошиблась. Появляется лишняя абстракция, и вместе с ней — лишняя хрупкость. Поэтому совет простой: сначала поймите базовую логику напрямую через API, и только потом, если надо, надстраивайте удобные оболочки.

Базовый кирпичик: усиленная LLM

Основа почти любой такой системы — не «магический агент», а обычная языковая модель, которую усилили полезными штуками. В статье это называют augmented LLM.

• retrieval — модель может подтягивать нужные документы, статьи, базу знаний.
• tools — модель может вызвать внешний инструмент: поиск, калькулятор, код, CRM, API.
• memory — система может сохранять важный контекст и использовать его дальше.

Если говорить совсем по-простому, то смысл такой: сама по себе модель умеет генерировать текст. Но когда вы даёте ей доступ к данным, действиям и памяти, она начинает не просто болтать, а реально что-то делать.

Термин без боли:Model Context Protocol (MCP), который упоминается в статье, — это способ стандартно подключать к модели внешние инструменты и сервисы. Идея простая: не собирать каждый раз свой велосипед, а иметь общий понятный формат подключения.

Пять рабочих схем из статьи

1. Prompt chaining

Это цепочка шагов. Первая модель делает заготовку. Вторая — проверяет. Третья — превращает это в финальный результат. Между шагами можно ставить проверки, чтобы система не уехала в сторону.

Это хорошо работает там, где большую задачу можно честно разрезать на несколько маленьких. Например: сначала собрать структуру статьи, потом проверить, не развалилась ли логика, потом уже писать текст целиком.

2. Routing

Здесь задача сначала классифицируется. Система понимает, что именно ей принесли, и отправляет запрос в нужную ветку. Один тип вопросов идёт в поддержку, другой — в возвраты, третий — в техпомощь.

Смысл простой: не пытаться одним промптом решить вообще всё. Разные типы задач лучше обслуживать разными сценариями.

3. Parallelization

Это когда несколько вызовов модели работают одновременно. Иногда задачу делят на независимые куски. Иногда одну и ту же задачу дают нескольким запускам, чтобы получить несколько версий ответа и потом сверить их.

Anthropic отдельно показывает важную мысль: если у задачи несколько аспектов, часто лучше дать каждому аспекту отдельное внимание, чем заставлять один вызов модели держать всё сразу в голове.

4. Orchestrator-workers

Тут появляется диспетчер. Один ИИ получает большую задачу, сам разбивает её на части, раздаёт подзадачи другим моделям и потом собирает результат обратно.

Это уже полезно там, где заранее нельзя прописать точный план. Например, в сложной работе с кодом или в исследовательском поиске, где только по ходу становится понятно, в какие стороны вообще нужно копать.

5. Evaluator-optimizer

Здесь один ИИ делает первую версию, а второй ИИ выступает редактором или критиком. Он проверяет результат, даёт замечания, и цикл повторяется.

Этот подход особенно силён там, где качество можно улучшать итерациями: перевод, письмо, аналитика, поиск информации. По сути это цифровая версия нормального человеческого процесса: написать, пересмотреть, допилить.

Что такое «настоящий» агент в этой логике

Настоящий агент начинается там, где система уже не идёт по жёстко прописанному сценарию. Ей ставят цель, дают инструменты, и дальше она сама решает, что делать: что проверить, что открыть, какой шаг сделать следующим.

Но здесь есть важная оговорка. Автономность звучит красиво, а на практике приносит цену. Такой системе нужно больше времени, больше вызовов модели и больше контроля. Если она ошиблась на раннем этапе, ошибка может накапливаться дальше.

Почему в статье звучит фраза ground truth

Ground truth — это проверка об реальность. Не «модель думает, что всё хорошо», а есть конкретный факт из среды: результат теста, ответ инструмента, состояние файла, данные из базы. Без такой проверки агент может уверенно идти не туда.

Когда агенты реально дают пользу

• Когда заранее невозможно предсказать все шаги.
• Когда задачу можно проверять по внешнему результату: тесты, статусы, данные, действия.
• Когда система работает в достаточно контролируемой среде.
• When there are breakpoints where a human can step in if things go wrong.

В приложении к статье Anthropic приводит два особенно сильных кейса: поддержку клиентов и работу с кодом. В обоих случаях агент не просто разговаривает, а получает обратную связь от среды и может совершать действия, которые потом можно проверить.

Почему инструменты важнее промптов (ACI)

Качество работы вашего агента часто упирается не в «гениальность» промпта, а в качество проектирования его инструментов (ACI — Agent-Computer Interface).

Anthropic приводит простой пример: когда агент работал с относительными путями к файлам в кодовой базе, он постоянно путался и ошибался. Как только инструменты перевели на обязательное использование абсолютных путей — количество ошибок резко снизилось.

Секрет надежности ИИ-систем прост:

1. Давать инструментам предельно очевидные названия и описания.
2. Делать интерфейсы вызова удобными для модели, а не только для вас.
3. Максимально жестко валидировать входящие параметры, чтобы отсекать ошибки до того, как они сломают систему.

С чего начать

Если вы хотите автоматизировать процесс или запустить ИИ-продукт, двигайтесь по ступеням:

И помните: лучший агент — это не самый сложный. Это тот, который стабильно решает задачу, не требуя вашего внимания на исправление его ошибок.

FAQ