Основы работы с агентами и их рантаймами
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью многих бизнес-процессов. Важным аспектом его применения является создание эффективных систем, которые могут выполнять сложные задачи. Одним из ключевых компонентов таких систем является "harness" (рантайм агента) — набор инструментов и логики, который позволяет моделям ИИ работать более эффективно.
Что такое "harness"?
Агент можно представить как комбинацию модели и harness. Модель — это интеллектуальная часть, а harness — это все остальное: код, конфигурации и логика выполнения, которые не относятся к самой модели. Без harness модель не может функционировать как агент. Важные элементы harness включают:
• Системные подсказки (system prompts)
• Инструменты и навыки, а также их описания
• Инфраструктура (файловая система, песочница, браузер)
• Логика оркестрации (создание подагентов, передача задач, маршрутизация модели)
• Хуки и промежуточное ПО для детерминированного выполнения (сжатие, продолжение, проверки кода)
Эта структура помогает разделить обязанности между моделью и harness, что позволяет более эффективно проектировать системы вокруг интеллектуальных возможностей моделей.
Зачем нужны harness?
Модели ИИ, как правило, обрабатывают текст, изображения, аудио и видео, но не могут выполнять сложные задачи самостоятельно. Например, они не могут:
• Сохранять состояние между взаимодействиями
• Выполнять код
• Получать актуальную информацию
• Настраивать окружение и устанавливать пакеты для выполнения задач
Эти функции реализуются именно на уровне harness. Например, чтобы создать пользовательский интерфейс, похожий на "чат", модель оборачивается в цикл, который отслеживает предыдущие сообщения и добавляет новые от пользователя. Этот подход позволяет преобразовать желаемое поведение агента в конкретные функции harness.
Как harness помогает моделям
Harness Engineering (инженерия harness) позволяет внедрять полезные приоритеты, которые направляют поведение агента. С развитием моделей harness используется для расширения и корректировки их возможностей, позволяя выполнять ранее невозможные задачи.
Одним из важных аспектов является использование файловых систем для долговременного хранения и управления контекстом. Агентам необходимо иметь доступ к долговременному хранилищу, чтобы взаимодействовать с реальными данными и сохранять результаты работы между сессиями. Ранее пользователям приходилось копировать и вставлять данные в модель, что создавало неудобства. Теперь harness включает абстракции файловой системы и инструменты для операций с ней, что значительно упрощает работу.
Применение файловых систем
Файловая система является одним из основополагающих компонентов harness, так как она открывает новые возможности:
• Агенты получают рабочее пространство для чтения данных, кода и документации.
• Работа может добавляться и сохраняться по частям, вместо того чтобы держать всю информацию в контексте. Агенты могут хранить промежуточные результаты и поддерживать состояние, которое сохраняется между сессиями.
Таким образом, harness играет ключевую роль в создании эффективных и автономных систем на базе искусственного интеллекта, позволяя моделям выполнять более сложные и полезные задачи.
Оригинал: LangChain Blog
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью многих бизнес-процессов. Важным аспектом его применения является создание эффективных систем, которые могут выполнять сложные задачи. Одним из ключевых компонентов таких систем является "harness" (рантайм агента) — набор инструментов и логики, который позволяет моделям ИИ работать более эффективно.
Что такое "harness"?
Агент можно представить как комбинацию модели и harness. Модель — это интеллектуальная часть, а harness — это все остальное: код, конфигурации и логика выполнения, которые не относятся к самой модели. Без harness модель не может функционировать как агент. Важные элементы harness включают:
• Системные подсказки (system prompts)
• Инструменты и навыки, а также их описания
• Инфраструктура (файловая система, песочница, браузер)
• Логика оркестрации (создание подагентов, передача задач, маршрутизация модели)
• Хуки и промежуточное ПО для детерминированного выполнения (сжатие, продолжение, проверки кода)
Эта структура помогает разделить обязанности между моделью и harness, что позволяет более эффективно проектировать системы вокруг интеллектуальных возможностей моделей.
Зачем нужны harness?
Модели ИИ, как правило, обрабатывают текст, изображения, аудио и видео, но не могут выполнять сложные задачи самостоятельно. Например, они не могут:
• Сохранять состояние между взаимодействиями
• Выполнять код
• Получать актуальную информацию
• Настраивать окружение и устанавливать пакеты для выполнения задач
Эти функции реализуются именно на уровне harness. Например, чтобы создать пользовательский интерфейс, похожий на "чат", модель оборачивается в цикл, который отслеживает предыдущие сообщения и добавляет новые от пользователя. Этот подход позволяет преобразовать желаемое поведение агента в конкретные функции harness.
Как harness помогает моделям
Harness Engineering (инженерия harness) позволяет внедрять полезные приоритеты, которые направляют поведение агента. С развитием моделей harness используется для расширения и корректировки их возможностей, позволяя выполнять ранее невозможные задачи.
Одним из важных аспектов является использование файловых систем для долговременного хранения и управления контекстом. Агентам необходимо иметь доступ к долговременному хранилищу, чтобы взаимодействовать с реальными данными и сохранять результаты работы между сессиями. Ранее пользователям приходилось копировать и вставлять данные в модель, что создавало неудобства. Теперь harness включает абстракции файловой системы и инструменты для операций с ней, что значительно упрощает работу.
Применение файловых систем
Файловая система является одним из основополагающих компонентов harness, так как она открывает новые возможности:
• Агенты получают рабочее пространство для чтения данных, кода и документации.
• Работа может добавляться и сохраняться по частям, вместо того чтобы держать всю информацию в контексте. Агенты могут хранить промежуточные результаты и поддерживать состояние, которое сохраняется между сессиями.
Таким образом, harness играет ключевую роль в создании эффективных и автономных систем на базе искусственного интеллекта, позволяя моделям выполнять более сложные и полезные задачи.
Оригинал: LangChain Blog