Воркфлоу vs Агенты в AI: руководство по применениюУ Антропика вышла
статья, где они расписывают 2 основных подхода при создании решений с LLM на борту: воркфлоу и автономные агенты
Интерес к ИИ-агентам на пике, и многие разработчики хотят внедрять их везде, где только можно. Однако важно понимать различия между воркфлоу и агентами - это помогает избежать излишней сложности там, где достаточно простого воркфлоу, и не упустить возможности там, где автономный агент действительно необходим.
Правильный выбор архитектуры напрямую влияет на эффективность, стоимость разработки и обслуживания системы.
tldr: Не стоит везде натягивать сову на глобус - иногда простой воркфлоу эффективнее модного агента.
🧐ВоркфлоуВоркфлоу - это системы, где LLM и инструменты работают по предопределенным сценариям в коде. В общем, это
такая шарманка такой конвейер с чётко определенными этапами обработки, где каждый шаг и условие прописаны заранее
🦔В сфере клиентской поддержки воркфлоу эффективно справляется с маршрутизацией запросов: один модуль классифицирует тип обращения (возврат, техподдержка, общий вопрос), другой извлекает нужные данные из баз знаний, третий формирует ответ.
Другой пример - создание контента: сначала LLM генерирует текст, другой модуль проверяет его на соответствие бренд-гайдам, затем происходит перевод на разные языки.
Кстати, в статье еще много интересных примеров и схем построения воркфлоу.
АгентыАгенты же работают более автономно, самостоятельно планируя свои действия на основе обратной связи от окружения
🤹Например, в сфере поддержки агент может вести диалог с клиентом, самостоятельно решая, когда ему нужно запросить дополнительную информацию из базы данных, когда оформить возврат, а когда эскалировать запрос человеку. В сфере разработки агент может анализировать баг-репорт, самостоятельно искать проблемные места в коде, тестировать различные исправления и предлагать оптимальное решение.
Рекомендации от АнтропикаПри разработке AI-систем рекомендуется начинать с простейшего решения. Часто достаточно одного LLM-вызова с хорошо настроенным контекстом и примерами. Если этого недостаточно - переходите к простым воркфлоу с предопределёнными шагами. И только когда задача требует гибкости и автономного принятия решений - рассматривайте внедрение агентов.
Выбор между воркфлоу и агентами - это компромисс между предсказуемостью и гибкостью. Воркфлоу гарантируют последовательное выполнение известных сценариев, тогда как агенты могут адаптироваться к неожиданным ситуациям, но требуют больше ресурсов и тщательного тестирования.
Наконец-то появилось четкое разъяснение-водораздел между агентами и ворфлоу!
🧐🎚️ Подписывайся на Korenev_AI
