Штучні агенти вже давно вийшли за межі простих чат-ботів: сьогодні їх використовують для розв’язання складних задач, з якими не впорається одинокий LLM лише на основі попереднього навчання. Канал IBM Technology пропонує подивитися на таких агентів як на повноцінну команду з різними ролями, внутрішніми процесами та власними «менеджерами» й «критиками».
Навіщо AI-проєктам команда, а не один агент
Складні завдання — на кшталт розробки мобільного застосунку — вимагають не одного універсального «мозку», а злагодженої роботи кількох спеціалізованих компонентів. Типовий сценарій може включати:
- прийом запиту від користувача;
- формування вимог;
- планування архітектури;
- генерацію коду;
- тестування;
- публікацію результату та пояснення, що саме було зроблено.
Як і в людських командах, ключове питання тут подвійне:
1) які ролі потрібні;
2) як зробити кожну з них максимально ефективною.
Основні ролі в команді AI-агентів
«Виконавець»: базовий робочий модуль
Базовий елемент будь-якого агента — це «doer», виконавець. Його завдання — робити конкретну роботу: писати текст, генерувати код, виконувати окремі кроки.
Сам по собі такий модуль не здатен спроєктувати й реалізувати цілий застосунок, але чудово справляється з окремими підзадачами, якщо хтось інший тримає в голові загальну картину.
«Планувальник»: розбиває складне на просте
Планувальник (planner) перетворює загальний запит користувача на послідовність кроків. У прикладі з мобільним застосунком це може бути:
- планування користувацьких вимог;
- планування архітектури застосунку — ще до того, як буде написано перший рядок коду.
Його компетенція — декомпозиція задачі, визначення потрібних навичок і знань для кожного кроку та формування чіткого, задокументованого плану. Важливо: планувальник створює саме план, а не виконує його.
«Оператор інструментів»: місток до API та сервісів
Tool operator відповідає за взаємодію з зовнішніми інструментами:
- API;
- окремі фрагменти Python-коду;
- вебсервіси.
Ця роль формує структурований виклик інструменту з потрібними аргументами й повертає результат у зручному для подальшої обробки вигляді. Фактично це спеціалізований «інтерфейсний» агент між LLM і технічною інфраструктурою.
«Учень»: збирає інформацію із зовнішнього світу
Щоб агент не працював у вакуумі, потрібен модуль, який уміє шукати й відбирати релевантну інформацію. У сценарії з мобільним застосунком це може бути:
- пошук даних про конкурентні застосунки;
- аналіз блогів і соцмереж для виявлення бажаних функцій користувачів.
Завдання цієї ролі — отримати інформацію, відфільтрувати зайве, виділити корисне й повернути це в контур планування або виконання. Часто це реалізується як класичний RAG-потік (retrieval-augmented generation), але може бути й більш правиловою, менш «AI-центричною» системою.
«Критик»: внутрішній QA та антигалюцинаційний фільтр
Feedback / critic-агент відповідає за якість. Він може:
- перевіряти відповіді на наявність галюцинацій;
- писати й виконувати тести для згенерованого коду;
- оцінювати кілька варіантів відповіді та обирати найкращий.
Це внутрішній механізм зворотного зв’язку, який або прямо вказує на помилки, або створює «здорову конкуренцію» між різними варіантами рішень.
«Супервізор»: стежить за процесом і виявляє збої
Supervisor може працювати на двох рівнях:
- на рівні задачі — вбудований у кожну роль, відстежує прогрес окремих кроків;
- на рівні проєкту — контролює загальний перебіг, виявляє, де саме щось «застрягає» або ламається.
Це аналог менеджера проєкту: не виконує саму роботу, але забезпечує, щоб усі інші ролі рухалися в потрібному напрямку.
«Презентер»: фінальна відповідь користувачу
Остання роль — presenter. Вона збирає результати роботи всієї команди й перетворює їх на зрозумілу відповідь.
У прикладі з мобільним застосунком презентер може:
- підсумувати сформовані вимоги;
- пояснити структуру згенерованого коду й те, що саме робить застосунок;
- у цілому описати, який продукт було створено.
Це «обличчя» системи, з яким безпосередньо взаємодіє користувач.
Популярні патерни: ReAct як мінімальна команда
Деякі комбінації ролей вже стали стандартом. Один із найвідоміших патернів — ReAct:
- reasoning — планувальник (planner);
- action — оператор інструментів (tool operator);
- observation — критик / feedback-роль;
- answer — презентер.
Це компактний «скелет» агентної системи, з якого зручно починати. Але зі зростанням складності задач і вимог до стабільності доводиться розширювати команду: додавати більше планування, спеціалізованих виконавців і внутрішніх контурів зворотного зв’язку.
Як зробити кожну роль ефективною
1. Промптинг: інструкції як для новачка в команді
Щоб роль працювала добре, їй потрібні чіткі інструкції в промпті. Це можуть бути:
- опис задачі й очікуваного формату результату;
- правила поведінки (наприклад, «якщо застряг — спробуй ще раз»);
- обмеження й критерії якості.
Промпт тут — аналог onboarding-документа для нового співробітника.
2. Вибір моделі: відповідність задачі
Під різні ролі можуть підходити різні моделі. Важливі параметри:
- спеціалізація (наприклад, код-орієнтована модель для виконавця-розробника);
- розмір і здатність до міркування;
- «персона» й характер моделі, якщо це впливає на стиль взаємодії.
Як і в людських командах, правильний «найм» на роль часто важливіший за подальші оптимізації.
3. Тюнінг моделі: навчання на прикладах
Ще один спосіб підвищити якість — тонке налаштування (fine-tuning). Для цього потрібні:
- приклади успішних і неуспішних відповідей;
- достатньо великий датасет;
- обчислювальні ресурси для перенавчання моделі.
Це дорожчий шлях, оскільки вимагає як людського часу на створення «ground truth», так і обчислювальної потужності для зміни ваг моделі.
4. Контекст: дати доступ до потрібних даних, але не перевантажити
Як і новому співробітнику, агенту потрібно:
- надати доступ до потрібних систем, файлів, баз даних, підписок;
- не завалити його зайвою інформацією, яка лише заважатиме.
Грамотний відбір контексту — критичний фактор. Занадто мало даних — агент не зможе виконати задачу; занадто багато — зростає ризик шуму й помилкових висновків.
Від стартапу до масштабування: еволюція агентної команди
На старті цілком достатньо невеликої, але добре продуманої комбінації ролей — на кшталт ReAct-патерну з мінімальними доповненнями. Це дозволяє швидко отримати робоче рішення для відносно вузьких задач.
З часом, коли:
- зростає різноманітність задач;
- підвищуються вимоги до стабільності;
- з’являється потреба в кращій якості й менше помилок,
команда всередині агента розширюється. Додаються нові спеціалізації, посилюються контури контролю якості, планування стає детальнішим. У результаті агентна система все більше нагадує зрілу людську команду з чітко розподіленими ролями й налагодженими процесами.
Джерело
Building a Team of AI Agents: Roles, Feedback, & Teamwork Explained — IBM Technology