Альфред Лао – Когнитивный пайплайн. Часть I (страница 8)
– Reverse prompting – позволяет модели пересмотреть, как бы она сама сформулировала задачу
– Reframing – смена формулировки или фрейма без смены сути
Применение в ИИ-агентах и MAS
– Может использоваться как встроенный механизм «отката» или самокоррекции агента при неудачных попытках.
– В MAS может служить шаблоном для роли внутреннего наблюдателя или модератора, оценивающего прогресс других агентов.
– Используется как компонент переоценки в reasoning loop, особенно если предыдущие шаги зашли в тупик.
– В MAS – как функция агента-корректора или аудитора, способного остановить процесс и переформулировать направление размышлений.
– Может применяться внутри рефлексивных или модулирующих агентов, которые наблюдают за ходом reasoning и инициируют откат к более высокой перспективе.
Где применяется в продукте / агенте
– ИИ-ассистенты для принятия решений в условиях перегрузки или тупиков
– Ревизионные агенты, которые должны «переосмысливать» ранее предложенные идеи
– Системы генерации стратегий, когда нужно выйти за рамки текущих предположений
– UX-продукты и фасилитаторы, которые поддерживают креативное мышление
Примеры применения
Индивидуальный диалог с ИИ
Русский язык: «Я застрял на этой задаче: „Придумай название для образовательного проекта по искусственному интеллекту“. Пожалуйста, сделай шаг назад и предложи 3 альтернативных способа подойти к этой задаче – с разной логикой или точкой зрения.»
English:
“I’m stuck with this task: ‘Come up with a name for an educational AI project.’
Take a step back and suggest 3 alternative ways to approach this – using different logic or perspectives.”
→ Эти примеры позволяют пересобрать подход к проблеме и выйти из творческого тупика.
Применение в ИИ-агенте
Сценарий: reasoning-агент, помогающий стартапу сформулировать ключевую гипотезу, не может получить внятный результат от генератора.
Русский:
Агент-навигатор анализирует ввод пользователя и замечает: «Сформулированная гипотеза противоречива и ведёт в тупик. Предлагаю сделать шаг назад: либо уточнить сегмент, либо переписать цель проекта через пользовательскую ценность.»
English:
The navigator agent detects conflict in the input: “The stated hypothesis leads to a dead-end. Suggest stepping back: either reframe the segment or redefine the project goal in terms of user value.”
→ Step-back применяется как техника самоисправления логики до запуска генерации.
Применение в MAS (мультиагентной системе)
Русский: Агент-оценщик: «Промежуточные гипотезы не подтверждаются. Предлагаю сделать step-back и запросить у исследовательского агента 3 альтернативных формулировки исходной проблемы.» Агент-исследователь: «Принято. Готовлю новые варианты постановки задачи.»
English:
Evaluator agent: “The intermediate hypotheses are failing. Recommending step-back – request 3 alternative framings from the research agent.”
Research agent: “Understood. Generating new problem statements.”
→ Step-back prompting здесь используется как механизм восстановления стратегического направления внутри reasoning loop MAS.
2. Цепочки мыслей. Chain-of-Thought 2.0
Где применяется в продукте / агенте
– ИИ-ассистенты для принятия решений в условиях перегрузки или тупиков
– Ревизионные агенты, которые должны «переосмысливать» ранее предложенные идеи
– Системы генерации стратегий, когда нужно выйти за рамки текущих предположений
– UX-продукты и фасилитаторы, которые поддерживают креативное мышление
Цель
Побудить модель к пошаговому рассуждению вместо мгновенного ответа. Повысить прозрачность логики, точность в вычислениях и глубину анализа.
Когда применять
– При решении задач, требующих нескольких логических шагов
– Для работы с математикой, логикой, сценариями, диагностикой
– Когда важно видеть обоснование, а не только результат
– В ситуациях, где ошибка возможна из-за упрощённого рассуждения
– Для генерации гипотез или списков аргументов
Пример промпта
Давай подумаем шаг за шагом.
Как бы ты подошёл к этой задаче, если бы сначала определил ключевые переменные, затем проверил возможные зависимости, а потом сделал вывод?
Let’s work through this step by step.
Start by identifying the key factors, then explain how they interact, and finally draw a conclusion.
Механизм работы
Chain-of-Thought (CoT) заставляет модель задержать выдачу финального ответа и сначала построить логическую цепочку. Это увеличивает надёжность вывода за счёт:
– последовательной активации reasoning-модулей внутри модели,
– разбиения задачи на микрошаги (иногда имплицитно),
– возможности пользователя проверить или изменить ход рассуждений.
Версия 2.0 включает:
– использование шаблонов для конкретных типов задач,
– контроль над глубиной и длиной цепочки,
– комбинацию с другими техниками (например, self-consistency).
Риски / Ошибки
– Модель может начать «болтать» – уходить в пространные объяснения
– Цепочка может быть логически связной, но всё равно приводить к неправильному выводу
– Требует больше токенов → выше цена при API-запросах