Альфред Лао – Когнитивный пайплайн. Часть I (страница 4)

использовать однократно как приём,

встроить в циклический reasoning-loop (observe → reflect → act),

делегировать отдельному подагенту (например, у вас есть «Агент-Критик», использующий только Friction + Compass),

подключить к MAS-сценарию, где разные агенты применяют разные юниты.

Как адаптировать под свой продукт, команду, проект

Вы можете:

создавать свои роли, основанные на техниках (например, «Аналитик-стресс-тестер», «Ассистент-прогнозист»)

назначать отдельные юниты под фазы CJM, дизайн-спринта, проверки гипотез

внедрять их в интерфейсы работы с ИИ (через скрытые промпты, Shadow prompting или meta-prompts)

использовать как внутреннюю библиотеку мышления при разработке продуктов

Примеры использования

1. Хочу выстроить диалог с ИИ, чтобы не получать банальные или размазанные ответы

Ты работаешь над проектом, стратегией или идеей и хочешь, чтобы ИИ не просто «что-то написал», а помог понять, сформулировать, проверить и улучшить мысль.

С чего начать:

→ Блок I: Мышление и стратегии диалога

Что ты найдёшь:

– техники, которые выстраивают размышление по шагам (Chain-of-Thought 2.0, Tree of Thought)

– способы выхода из тупиков (Step-back prompting, Compass)

– критические проверки и ролевые провокации (Dilemma, Friction testing, Cross-examining)

Как использовать:

– как шаблоны диалога

– как способы задавать себе (и ИИ) правильные вопросы

– как фреймы для проведения «мысленных сессий» с ИИ

2. Хочу создать reasoning-агента, который будет проверять бизнес-гипотезы или анализировать документы

Ты строишь ассистента, который не просто даёт информацию, а выводит логический результат, проверяет допущения, адаптирует ход рассуждений.

С чего начать:

→ Блоки I + II + V

Что ты найдёшь:

– базовые техники мышления

– способы их связывания в пайплайны

– юниты для анализа причин, прогнозов, ретроспектив, адаптации вывода

Пример пайплайна reasoning-агента:

– Decomposition – разбить задачу

– Friction testing – проверить на прочность

– Reflexion – проанализировать сбои

– Adaptation – выдать улучшенный вывод

3. Хочу создать MAS, где один агент планирует, второй проверяет, третий собирает данные, четвёртый пишет отчёт

Ты проектируешь мультиагентную систему – и тебе нужно распределить мышление, координировать роли, контролировать переходы.

С чего начать:

→ Блок VII: Оркестрация мышления и MAS

Что ты найдёшь:

– делегирование подзадач (Sub-agent delegation)

– сценарии координации ролей (MAS role coordination)

– пайплайны когнитивных фаз (Cognitive pipeline design)

– мета-агентов-наблюдателей (Reflective orchestration loops)

Пример MAS-сценария:

– Planner-агент разбивает задачу (Cognitive pipeline design)

– Executor собирает данные и действует (Action Layer)

– Critic оценивает и вносит обратную связь (Friction + Reflexion)

– Orchestrator анализирует общую картину (Reasoning checkpoints)

4. Хочу встраивать мышление ИИ в продукт или интерфейс

Ты создаёшь ИИ-продукт или сценарий, где ИИ должен не просто ответить, а пройти осмысленный путь: понять, разделить роли, удержать контекст, подключить инструмент, предложить итог.

С чего начать:

→ Блоки II + III + IV + VI

Что ты найдёшь:

– промпт-архитектуру и композицию цепочек

– способы переключения ролей и тональности

– защиту от контекстных сбоев и перегрузки

– подключения к внешним инструментам, API, памяти

Как использовать:

– как карту проектирования функционала: от голоса до действий

– как внутренний «двигатель мышления» внутри интерфейса

– как рефреймер и фасилитатор пользовательских сессий

5. Хочу исследовать или улучшать продукт, используя ИИ как стратегического собеседника

Ты не строишь MAS, не автоматизируешь, но хочешь думать точнее. Проверять идеи. Искать слабые места. Запускать новые ходы.