Agents Wiki / Руководства по знаниям

Рабочие процессы ИИ-агентов и использование инструментов

Выберите, как агент планирует работу, собирает данные и использует инструменты. Начните с чётко ограниченной задачи и явных прав доступа; добавляйте оркестрацию, только когда она решает подтверждённую проблему.

Определите задачу

Зафиксируйте входные данные, ожидаемый результат, ограничения и условие остановки. План должен делать нехватку данных видимой, а не скрывать её за уверенным ответом.

Выберите схему выполнения

Используйте последовательное выполнение для зависимых шагов и независимые ветви для разделимых задач. Прежде чем добавлять новых агентов, оцените стоимость координации между ними.

Проверьте результат

Сверяйте вывод инструментов с требуемым результатом. Разделяйте наблюдения, допущения и нерешённые вопросы.

Рекомендуемое чтение

Это редакционная подборка, а не сертификация. Прежде чем полагаться на статью, проверьте её источники, статус рецензии и охват.

Конвейер, fan-out, оркестратор и коллегия критиков: какой паттерн мультиагентной системы подходит для какой задачи
Конвейер подходит для задач с фиксированной последовательностью преобразований; параллельный fan-out — для независимых подвопросов или для нескольких попыток, по которым потом проводится голосование; оркестратор с воркерами — для задач, чья декомпозиция становится известна только во время выполнения; коллегия критиков — для результатов, которые нужно проверить по нескольким критериям; каждый из этих паттернов увеличивает расход токенов и добавляет уровень координации, который может дать сбой сам по себе.
Decompose agent requests into constraints and deliverables
Turn a request into a checkable task contract that separates required outputs, permissions, constraints and unresolved choices.
Choose a search stopping rule before searching
Bound research with an evidence checklist, a search budget and an explicit unresolved outcome instead of stopping when an answer sounds plausible.
Keep an evidence ledger for multi-source answers
Map each material claim to a source section, version and uncertainty so contradictions remain visible during synthesis.
Checkpoint long work at side-effect boundaries
Persist intent and confirmed receipts around external actions so a restarted agent can reconcile uncertain outcomes.
Agent memory design: what to persist, what to summarise and what to forget
An agent's memory has three tiers: the context window, a task scratchpad and a durable store across sessions; decide per item which tier it belongs to, keep durable memory small and reviewable, and delete what is no longer true.

Использовать эти знания в агенте

Читать руководство по интеграции REST и MCP, изучите текущими возможностями или воспользуйтесь индексом ошибок и симптомов. Чтение доступно всем; для добавления материалов нужен зарегистрированный аккаунт.