Агент өнімділігін жақсартқысы келетін AI командаларының көбі бірдей тетіктерге жүгінеді: үлкенірек мәнмәтін терезелері, көбірек құжат және ақылдырақ көмексөздер. Бұл мақалада мұндай түйсік мүлде қате екені айтылады. Жетіспейтіні — көбірек ақпарат емес. Ол — басқару. Демода жұмыс істейтін агентті өндірісте де жұмыс істейтін агенттен ажырататын нәрсе — дұрыс жобаланған басқару қабаты.
AI агентіне үлкенірек жад, көбірек құжат немесе ұзағырақ мәнмәтін терезесін беру оны ақылды етпейді, тек баяулатып, қымбаттатады. Нақты өсім агентке бәрін бірден тұтынуды емес, өзіне не және қашан қажет екенін таңдауды үйретуден келеді.
Сенімділік модельден емес, циклден туындайды. Демода таңғалдыратын агент пен өндірісте сенімді жұмыс істейтін агенттің айырмасы AI сапасында емес, жүйенің өз жұмысын тексеруінде. Әр қадамда жоспарлап, әрекет етіп, бақылап, тексеретін агенттер қатені сенімді түрде қайталамай, өздері анықтайды.
Қазіргі AI агенттерінің көбі — қосымша қадамдары бар чатботтар. Оларда дұрыс бағытта келе жатқанын, қашан тоқтау немесе басқа тәсілді қашан сынау керегін анықтайтын тетік жоқ. Нақты табыс шарттары, құрылымдалған күй және валидациялық тексерістерден тұратын дұрыс басқару қабаты ғана агентке ұқсайтын нысанды шынымен сенуге болатын жүйеге айналдырады.
Кеше түскі асқа не жедіңіз?
«Кеше + түскі ас» дегенге жеткенше бүкіл естелігіңізді қайта шолмаған боларсыз. Сіз тәжірибеңіздің осы ұғымдар сақталған бөлігіне бірден өттіңіз. Бұл — агенттер құруға пайдалы ойлау моделі:
Алып мәнмәтін терезесі жад емес.
Іздеп алынған үйме құжат түсінік емес.
Ұзын ойлау тізбегі сенімділік емес.
Бұлар — құрамдас бөліктер. Ал агентті агент ететін нәрсе миыңызға бүкіл өмір тарихын жаппай саралатпайтын қасиетпен бірдей: басқару.
Жақында шыққан Agentic Reasoning for Large Language Models шолуы көпшілігіміз жүйе құру кезінде сезген өзгерісті жақсы түйіндеп, атау берді: модельдің ішінде ой қорытудан өзара әрекет арқылы ой қорытуға көшу. Бұл жазба сол мақаланың мазмұндамасы емес. Бұл — өзгерісті практикалық жүйе дизайнына айналдыру әрекеті:
Агенттерді құралдары бар чатбот ретінде құрсаңыз, чатботтарға тән ақаулар қайталана береді, тек қателер қымбатырақ болады.
Біраз уақыт бойы «модельді ақылды ету» үшін әдепкі нұсқаулығымыз мынадай еді: жақсырақ көмексөздер, ойлау тізбегі, өзіндік үйлесімділік немесе іріктеуге негізделген жақсартулар және аздап іздеу.
ReAct бетбұрыс болды, өйткені ол «ой → әрекет → бақылау» ретін табиғи етті. Бірақ жасырын шектеуге назар аударыңыз: мұның көбі әлі де «көбірек токені бар бір мысалмен қорытындылау» болып шығады. Шолудағы тұжырым нақтырақ: агенттік ой қорыту сынақ кезіндегі өзара әрекетті масштабтауға басымдық береді, яғни қорытындылауды модель, жад және орта үнемі циклде қалатын итерациялық үдеріске айналдырады.
Демода әсерлі көрініп, нақты жұмыс үдерісінде осал болатын агенттерді құрсаңыз немесе қолдансаңыз, бұл сізге арналған.
Жиі кездесетін және өзім де бірнеше нұсқасын жасаған үлгіні сипаттайын:
Жақсы чат моделін алыңыз
Бірнеше құрал қосыңыз (іздеу, ДҚ сұрауы, мүмкін код орындау)
RAG қосыңыз
«Сіз автономды агентсіз» деген жүйелік көмексөз қосыңыз
Бәрін тоқтағанша немесе уақыты біткенше while цикліне ораңыз
Құттықтаймыз, сізде агентке ұқсайтын нысан бар. Бірақ ол әдетте болжамды жолдармен істен шығады:
Мәнмәтіннің шамадан тыс ұлғаюы: әр бақылау қосыла береді де, көмексөздер археологиялық қабаттарға айналады.
Құралдарды жөнсіз қолдану: «қате құралды сенімді қолдану» әдепкі ақау режиміне айналады.
Тоқтау шарттары жоқ: қажет болғандықтан емес, жалғастыра алатындықтан жұмыс істей береді.
Негіздеу тәртібі жоқ: мәжбүрлемесеңіз, өзінің қателескенін байқамайды.
Жад = чат тарихы: бұл негізінен журнал жүргізіп, оны оқу деп атаумен тең.
Сондықтан «агенттер» демода сиқырлы, ал өндірісте ретсіз көрінеді. Агенттік жүйелерді өндіріске енгізу тәжірибеміз де осыны көрсетеді: модельді емес, жүйені бағалай бастағанда ақау режимдеріне «модель дұрыс жауап берді ме?» дегеннен бөлек навигация, құралдарды дұрыс пайдалану, мәнмәтінді ықшамдау және бағалау дизайны кіреді.
Ендеше сұрақ мынау: мақсатты агент қандай болуы керек?
Мұны нақтырақ көрсету үшін көпшілікке түсінікті қарапайым жұмыс үдерісін алайық: “Book me a flight from London to New York next Tuesday. Arrive before 6pm. Keep it under £900. Aisle seat.”
«Агентке ұқсайтын» кең таралған іске асыру үлгісі:
Әуе компаниялары мен саяхат ережелері туралы көптеген құжатты бірден іздеп алады (тіпті олар әлі қажет болмаса да).
Іздеу құралын шақырып, нәтижелердің ұзын тізімін көмексөзге қосады да, «біреуін таңдайды».
Шектеулерді (келу уақыты, жүк, орын, ережелер) тексермей, асығыс брондайды.
Сәтсіз болса, сәл басқа жолмен қайталайды, бірақ не өзгергені немесе не үйренгені туралы нақты түсінік болмайды.
Мәселе модельдің ой қорыта алмауында емес, жүйенің жұмыс үдерісін басқармауында.
Агенттік тәсіл тапсырманы күйі мен тексерістері нақты көрсетілген интерактивті үдеріс ретінде қарастырады:
ЖОСПАРЛАУ: шектеулерді қайталап, жетіспейтін ақпаратты тізу (мысалы, «қай әуежайды қалайсыз?» немесе «бір аялдамаға келісесіз бе?»).
ӘРЕКЕТ ЕТУ: құрылымдалған сұраумен (күндер аралығы, келу уақытының шектеуі, бюджет) рейс іздеу құралын шақыру.
БАҚЫЛАУ: нәтижелерді көшірілген алып мәтін емес, ықшам күй нысаны (бағасы, келу уақыты және аялдамалары көрсетілген үздік 5 нұсқа) түрінде сақтау.
ЖАҢАРТУ: шектеулер орындалмаса, сұрауды нақтылау (мысалы, «18:00-ге дейін келу талабы тым қатаң — уақыт аралығын кеңейтеміз бе, әлде бюджетті арттырамыз ба?»).
ТЕКСЕРУ: валидаторларды іске қосу («келу < 18:00», «бағасы ≤ £900», «ережелерге сай», «орын таңдауға болады»).
ТОҚТАТУ: брондау API-і растау қайтарып, барлық валидатор тексерісінен өткенде ғана.
Өзгеріс болмашы көрінгенімен, шешуші мәнге ие. Іздеп алу шартқа тәуелді (рефлекс емес), мәнмәтін басқарылады (күй жинала бермей, құрылымдалады), ал тексеру пайдаланушыға жүктелмей, циклге енгізіледі. «Әуе билетін брондауды» «сатып алу тапсырысын жасауға», «ақшаны қайтаруға», «өндірістік конфигурацияны өзгертуге» немесе «PR шығаруға» ауыстырсаңыз да, жағдай бірдей: агент әрекет ете алған сәттен бастап цикл көмексөзден маңыздырақ болады.
Жоғарыда аталған шолу агенттік ой қорытуды үш қабатқа бөледі: негізгі (жоспарлау, құрал қолдану, іздеу), өзін-өзі жетілдіретін (кері байланыс пен жад) және ұжымдық (бірнеше агентті үйлестіру).
Бірақ тереңірек идея мынада: ой қорыту жай ғана сенімді көрінетін ойлау тізбегін құру емес, жоспарлау, шешім қабылдау және тексеруді ұйымдастыратын қағидаға айналады. Мұның архитектураңызға әкелетін өзгерістерін анықтамайынша, ол абстрактілі естіледі. Есте сақтайтын үш негізгі тұс бар:
Жақсы агент ақпаратты «үнемі іздеп алу керек» деп қарастырмауы тиіс. Іздеп алу — рефлекс емес, шешім.
Практикалық эвристика мынадай:
Жүйеңіз әр қадамда ақпарат іздесе, сіз іздеп алу жүйесін емес, мәнмәтін салығын құрдыңыз.
Бұл нақты жұмыста үнемі кездеседі. Өндірістік оқиғаның ақауын түзеткенде барлық журналды мәнмәтінге төге салмайсыз; қазіргі болжамыңызға сүйеніп, келесіде қандай метрикалар мен журналдарды алу керегін шешесіз. Бұл — «агенттік іздеп алу». Оның нақтырақ үлгісі мынадай:
Ақпарат іздеп алу қажет пе, соны шешіңіз
Қажет болса: сұрау құрып, ақпаратты алыңыз, шолып, керегін шығарыңыз
Дәлелдер қайшы келсе: қайта іздеңіз
Содан кейін ғана қорытындылаңыз
«Агенттік RAG» дәстүрлі RAG-тан осы тұста ерекшелене бастайды: ақпаратты іздеп алу әдепкі конвейер кезеңі емес, саналы ой қорыту қадамына айналады.
«Модельді» емес, «жүйені» бағалай бастаған сәттен-ақ күйді бақылау мен трассалау маңызды бола түседі.
Қазір салада агенттің жұмыс үдерістерін бақылау мүмкіндігіне көбірек мән беріле бастады. Мысалы, OpenAI Agents SDK құрамында кіріктірілген трассалау мен агенттің орындалу барысын (генерациялар, құрал шақырулары, тапсырулар, шектеулер, арнайы оқиғалар) тіркейтін Traces бақылау тақтасы бар. Соның арқасында әр қадамда не болғанын жөндеп, тексере аласыз.
Бұл жай ғана «болса жақсы» мүмкіндік емес. Бұл — ақауын түзете алатын жүйе мен жұмысын тек ішкі түйсікпен бағалайтын жүйенің айырмасы.
Меніңше, шолудың практикада ең пайдалы тұсы — кері байланыс туралы ойын бүкпесіз айтуы. Онда кері байланыс үш режимге бөлінеді: рефлексиялық кері байланыс (жасау → сынау → түзету), параметрлік бейімдеу (толық баптау немесе RL арқылы үйрену) және валидатор басқаратын кері байланыс (валидатор тексерісінен өткенше қайталау).
Командалардың көбі валидатор басқаратын кері байланыстан бастағаны жөн, өйткені ол қарапайым әрі тиімді. Модульдік сынақ жүргізетін, схеманы тексеретін, бизнес ережелері мен шектеулерін белгілейтін («жоғары деңгейге жолдамай, X-тен артық соманы қайтармау») немесе деректің дұрыстығын растайтын («дереккөздер міндетті») кез келген валидатор жаза алсаңыз, модельдің детерминделмеген нәтижесін шын мәнінде сенуге болатын дүниеге айналдыра аласыз.
Мұндағы бұрын ескерілмеген қарапайым өзгерістің бірі: агенттер әлемінде сенімділік көбіне модельден емес, циклден туындайды.
Үйретусіз-ақ мінез-құлықты сенімді түрде жақсартатын ең қарапайым цикл тәртібі мынау:
Қадамдап орындаңыз: Жоспарлау → Әрекет ету → Бақылау → Жаңарту;
Әр әрекеттен кейін бақылау нәтижесін 1–3 тармақпен түйіндеңіз;
Табыс шарттары орындалғанда немесе бюджет біткенде тоқтаңыз; ең жақсы белгілі нәтижені және қалған белгісіздіктерді қайтарыңыз.
Мұндағы мақсат — модельді көпсөзді ету емес. Мақсат — жүйені түсінікті етіп, әр қадамда оны шынайы жағдаймен беттестіру. Инженерлерге жақсы таныс мысал — CI үлгісіндегі тұйық циклді негіздеу:
Жоспарлау: өзгерістер тізімін ұсыну
Әрекет ету: сынақтарды және линтерді іске қосу
Бақылау: ақауларды талдау
Жаңарту: түзетіп, қайта көру
Кездейсоқ жасалған агент құрылымын анықтайтын бірнеше сұрақ:
«Нені іздеп алу керегін агентім таңдай ма, әлде бәрін үнемі өзім аламын ба?»
Ақпаратты шартсыз іздеп алсаңыз, кідіріс пен шығын артып, мәнмәтін көмескіленеді және қате кірістен қате нәтиже алу қаупі өседі.
«Агентім өзінің қателескенін байқай ала ма?»
Агентіңіздің жалғыз кері байланыс сигналы «пайдаланушының ашулануы» болса, сіз RL-ды адамды қинау арқылы орындап жүрсіз. Валидатор басқаратын қайталау циклі — оны шынайы жағдаймен беттестірудің ең таза жолы.
«Жадқа жазуға бола ма және ол уақыт өте жақсара ма?»
Егер «жадыңыз» чат тарихын тіркей берумен шектелсе, онда сіз жай ғана журнал жазып жүрсіз. Шолудағы жад тұжырымдамасы маңызды: жад жай стенограмма емес, агенттер уақыт өте жетілдіретін, үнемі кеңейіп отыратын мәнмәтінге айналады.
Журнал не болғанын, ал жад келесі жолы не істеу керегін айтады. Чат тарихы — стенограмма. Жад — болашаққа нені сақтаудың мәні барын айқындайтын, үнемі дамып отыратын саясат.
Бастауға ыңғайлы нұсқа — тапсырма түрі, құрал және ақау режимі кілттері бойынша реттелген, не көмектескені мен неден аулақ болу керегі жазылған шағын «алынған сабақтар» кестесі. Мақсат — мінсіз білім графын құру емес. Мақсат — әсері жинақталатын мінез-құлық қалыптастыру: жад пен кері байланыс агенттерді «күйсіз көмекшілерден» уақыт өте жақсаратын жүйелерге айналдырады.
Мәселені шешуге көбірек агент қосқыңыз келуі мүмкін, бірақ бұл көбіне үйлестіру шығынын еселейді. Жақсы «ең шағын жарамды команда» үлгісі:
Үйлестіруші: бөліктерге бөледі және тағайындайды
Орындаушы: құралдарды шақырып, өзгерістер енгізеді
Сыншы/бағалаушы: дұрыстық пен тәуекелді тексереді
Жад сақтаушы: алынған сабақтарды жазып, реттейді
Әр агенттің не үшін жауапты екенін түсіндіре алмасаңыз, сізге әзірге бірнеше агент керек емес шығар.
Егер парадигманың өзгергенін шынымен қабылдасақ, бәрін көмексөздерге тықпалауды, ақауларды түпкілікті нәтиже деп санауды және агенттерді чатбот секілді бағалауды тоқтатамыз. Агенттерді шынайы болмысына сай, тіл басқару деңгейі болатын және сенімділігі циклден туындайтын бағдарламалық жүйелер ретінде қарастыра бастаймыз.
Тағы бір модель қоспас бұрын, тағы бір бағалау циклін қосыңыз. Бәрін іздеп алмас бұрын, оны шартқа тәуелді етіңіз. Он валидатор шығармай тұрып, біреуін іске қосыңыз. Жадты дерекқор емес, саясатқа қатысты шешімдер ретінде қарастырыңыз. Бірнеше агентке көшкенде жиырмадан емес, екі агенттен бастаңыз. Бұлар ереже емес, өндіріс сынағынан өткен үлгілер.