[Перевод] Строим продвинутый каркас для ИИ-агента

24.09.2026 12:32:51 | Хабр

Хабы: Блог компании Островок!, Искусственный интеллект, Python, Программирование, Машинное обучение

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. Всё это создаёт вокруг него инфраструктуру, благодаря которой система в целом остаётся быстрой, безопасной, удобной для отладки и измеримой.

С агентами происходит то же самое. В этой статье мы возьмём базовый агентный цикл и последовательно добавим к нему типизированные инструменты, DAG и параллельное выполнение, многоуровневую память, верификацию, разделение ролей Planner / Worker / Critic, многомерные бюджеты и трассировку — а затем соединим всё это тонким оркестратором.

Весь эксперимент строится вокруг одного вопроса:

Как превратить простой агентный цикл в надёжную систему, способную планировать, действовать, восстанавливаться после ошибок и доказывать, что она действительно сделала всё правильно?

Эта публикация — перевод и адаптация статьи Бруно Гонсалвеса Building an Advanced Agentic Harness, подготовленные командой Островка. В оригинале материал продолжает серию Data For Science об устройстве agentic harness.

Подробнее

Читайте также