Динамика развития AI подходов и инструментов
AI-тусовка сейчас напоминает ускоренную перемотку фильма: не успел привыкнуть к одной фиче, как уже подоспела следующая, ещё мощнее — и, конечно, со своими новыми болячками. Голова кругом, но отказаться от этой карусели невозможно: каждый виток даёт новые горизонты… и новые уровни сложности. Ниже — длинная, но максимально приземлённая версия моего наблюдения за тем, как мы шаг за шагом пытаемся приручить интеллект машин, и почему «простого решения» всё ещё нет.
Как мы сюда пришли
Стадия 1. «Вау, оно отвечает!»
Появились большие языковые модели (LLM). Они научились отвечать на «всё подряд». Эффект вау — присутствует, но ответы часто не те, которые хотелось бы видеть в продакшене: непоследовательность, галлюцинации, отсутствие доменной точности.
Стадия 2. Роль «промт-инженера»
Мы надели на это дело шляпу «prompt engineer»: начали писать длинные, вылизанные инструкции. Стало ощутимо лучше, но всё равно «игрушка»: хрупкость высокая, переносимость невелика, качество нестабильно.
Стадия 3. «Пусть модель сама пишет промты»
Окей, автоматизируем промтинг. Модели начали генерировать себе подсказки, структурировать рассуждения. Сложность для человека снизилась, повторяемость выросла. Но «магическая палочка» так и не нашлась.
Стадия 4. Индивидуальная подгонка и инструменты
Мы научились подправлять модель под конкретную область знаний: finetune, LoRA/qLoRA. Добавили «tools» — внешние инструменты, чтобы модель могла считать, ходить в базы, дергать API. Подкрутили контроль размышлений (разные схемы «reasoning guardrails», SGR) и автодобавление контекста в диалог (CAG). Замечательно… но у любой модели есть «окно контекста», а рост окна не всегда равен росту качества.
Стадия 5. «Кусочки знаний» — RAG
Ладно, не засовываем всё внутрь модели. Режем документы на куски (чанки), находим подходящие и подставляем только их — классический RAG. Сильно лучше! Но жизнь сложнее: документы взаимосвязаны, ссылаются друг на друга, имеют структуру и «скрытые мостики» смысла.
Стадия 6. Human-in-the-loop
Подключаем человека в неоднозначных или критичных местах. Крайние кейсы перестают ломать систему… но становится дорого: медленнее, дороже, требуются процедуры эскалации.
Стадия 7. «Граф знаний» — GraphRAG
Строим граф связей между документами и идём по нему, а не по плоскому списку чанков. Точность и полнота возрастают, но платим вычислениями и сложностью разработки. Плюс кодовая база пухнет.
Стадия 8. Гибридные пайплайны
Склеиваем подходы в один «комбайн»: где-то обычный RAG, где-то GraphRAG, где-то автопромтинг, где-то контроль рассуждений, где-то инструменты. Качество растёт, но управляемость падает. «Это уже совсем не тот лёгкий рилс, что обещал быстрые чудеса в SaaS».
Стадия 9. Мультиагентность
Натягиваем поверх этого зоопарка слой агентов и даём им общаться:
агент-декомпозитор бьёт вопрос на подзадачи,
агенты-воркеры решают подзадачи,
агенты-«шныри» бегают по фреймворкам (RAG/GraphRAG/инструменты) и таскают контекст,
агент-контролёр проверяет найденное, гоняет на переделку, пока не устроит,
агент-сборщик агрегирует результаты и выдаёт финальный ответ.
Для разных этапов можно брать разные модели, от «маленьких и быстрых» до «тяжёлых и точных». Качество — очень высокое, но не 100%. Минусы: дольше, дороже (токены улетают как в бездну), разработка нетривиальна.
=== Мы примерно здесь ===
Логично было бы решить вопрос контекста «как с промтами» — полностью автоматизировать и стабилизировать. Пока так не работает. Будет ли? Скоро узнаем :)
Что реально нужно бизнесу
Если отбросить хайп, бизнесу нужно простое:
чтобы «чатик» отвечал правильно,
чтобы агенты принимали решения и либо рекомендовались, либо выполняли действия с заданным уровнем качества.
И вот тут включается вечный баланс качество ↔ сложность ↔ стоимость. Чем сложнее пайплайн — тем выше потенциальное качество, но и выше цена владения: разработка, поддержка, инфраструктура, латентность, контроль версий знаний, безопасность, аудит, мониторинг. В каждом кейсе архитектуру приходится подбирать индивидуально: где-то достаточно «честного» RAG с хорошей чисткой данных, где-то без графа и агентов нельзя, а где-то важнее не «умнее», а «предсказуемее».
Хорошая новость: появляются инструменты, которые помогают часть трудозатрат срезать — от подготовки данных до визуализации пайплайнов и контроля качества. Ниже два полезных проекта, на которые действительно стоит взглянуть:
— удобный конструктор RAG-систем с фокусом на управляемость пайплайна, наблюдаемость и качество извлечения.
— фреймворк для когнитивного индексирования и «умной» работы с контекстом; помогает выстраивать более структурированные представления знаний.
Практические выводы
Начинайте с простого. Базовый RAG + хорошие данные часто дают 70–80% ценности без космической сложности.
Данные важнее чар. Качество разметки, нормализации, дедупликации и ссылочности документов — это ваш «скрытый буст».
Контролируйте рассуждения. Лог-трейсы, правила, проверки консистентности. Чем прозрачнее цепочка, тем проще отлаживать.
Мультиагентность — по необходимости. Это мощно, но не бесплатно. Вводите тогда, когда одиночной моделью проблему уже не закрыть.
Считайте экономику. Токены, латентность, железо, поддержка. Модель с +5% качества может стоить ×3 по бюджету. Убедитесь, что это окупается.
Итерируйте. Нет «финальной архитектуры». Будьте готовы заменять компоненты без ломки всего пайплайна.
Куда это всё движется
Интуитивно кажется, что к контексту мы в итоге придём так же, как пришли к промтам: появятся устойчивые, самонастраивающиеся схемы, умеющие подбирать и «склеивать» знания под задачу автоматически. Может, это будет «контекст-оркестратор» нового поколения или «мета-агент», который сам строит графы, сам следит за качеством и затратами, сам балансирует «быстро/дёшево/точно». Но сегодня — мы ещё на пути.
Да пребудет с вами Сила 🙏
Больше интересного: https://clck.ru/3QAkCD
