Как создать ИИ-агент, который работает системно с большим контекстом

Недавно я писал про «обвязку агента» (Agent Harness). Вкратце - это слой правил, инструментов и контекста, инфраструктурная оболочка, которая управляет работой агента: памятью, инструментами, контекстом, циклами выполнения, проверками и безопасностью.

Есть ряд лайфхаков, как улучшить работу ИИ-агентов через три уровня циклов.

Внутренний цикл (Inner loop)

Реализует базовый цикл агента:

мысль → действие → наблюдение

Агент вызывает инструменты, смотрит на результат и делает следующий шаг. Файлы становятся памятью, тесты - обратной связью.
Что можно решать: поправить баг, написать скрипт, собрать отчёт, проанализировать папку документов, подготовить прототип.

Внешний цикл (Outer loop / Ralph loop)

Агент перезапускается снова и снова в бесконечном цикле, но каждый раз анализирует накопленные артефакты: планы, логи, ошибки, промежуточные результаты.

Это позволяет не только отрабатывать одиночные запросы, но и рефлексировать и сохранять долгосрочную память и контекст.

Что можно решать: исследование, миграцию кода, генерацию датасета, серию экспериментов, подготовку сложного аналитического продукта.

Мета-цикл (Meta loop)

Следующий уровень - агент улучшает уже не только результат, а саму агентную систему: промпты, tools, конфиги, логику повторений, критерии качества.

После каждой правки он проверяет benchmark или eval и оставляет то, что улучшило результат.

Что можно решать: настройку агентной фабрики, подбор лучшего профиля под модель, повышение устойчивости, создание доменных ассистентов под конкретный процесс.

По сути это инженерный слой, который улучшает качество работы самого агента и его окружения.

Что это значит для бизнеса?

Хороший агент - это не тот, кто правильно отвечает на запросы пользователей. Хороший агент оставляет после себя измененные файлы, пройденные проверки, измеримый результат, а также совершенствует собственные навыки.

Правильная точка входа для компании - не «чат-бот для сотрудников», а конкретный процесс, где есть документы, действия, проверки и повторяемый результат: анализ договоров, подготовка КП, проверка кода, сбор отчётов, исследование рынка, тестирование гипотез.

Следующий скачок продуктивности даст не модель сама по себе, а правильно собранная среда вокруг неё.

#агенты

ген ии | MAX