Продолжение...

3️⃣ Agent-Computer Interface: циклы использования инструментов

Если ReAct задаёт абстрактную схему, то циклы использования инструментов (tool-use loops) наполняют её конкретикой. Кодинг-агент взаимодействует с файловой системой, терминалом, LSP (Language Server Protocol), браузером и интерпретатором кода в итеративных циклах: наблюдение текущего состояния → ризонинг → выбор инструмента и аргументов → исполнение → получение результата → обновление контекста.

Ключевое открытие, определившее направление всего поля, было сделано в SWE-agent: интерфейс между агентом и его инструментами столь же важен, как и базовая модель. Авторы ввели понятие Agent-Computer Interface (ACI) — набора специально спроектированных команд (open, edit, search_dir, find_file), оптимизированных для восприятия LLM. Например, команда edit автоматически проверяет синтаксис и отклоняет некорректные правки, показывая агенту, что пошло не так.

Отдельно стоит упомянуть RepairAgent — первый полностью автономный LLM-агент для ремонта программ, где агент свободно перемежает сбор информации, подготовку патчей для исправления и валидацию, управляемый формальным конечным автоматом.

Ещё один интересный результат был получен в Live-SWE-agent: агент стартует с минимальным набором инструментов (только bash) и автономно эволюционирует собственный скаффолдинг в процессе работы, адекватно поставленной цели. Собственно, agentity был сделан под влиянием именно этой работы, хотя ризонинг там и ограничивается пусть и специализированным, но весьма примитивным ReAct'ом.

4️⃣ Plan-and-Execute: разделение стратегии и тактики

Паттерн Plan-and-Execute (P-t-E) разделяет процесс на две фазы: сначала модель формирует план (последовательность шагов), затем последовательно исполняет каждый шаг. В кодинг-агентах это часто выглядит как: понять задачу, локализовать релевантный код, спланировать изменения, реализовать изменения, проверить тестами, итерировать при необходимости.

Ключевые варианты: статический P-t-E (план фиксирован), динамический реплэнинг (план пересматривается после каждого шага на основе результатов), иерархическое планирование (цели → подзадачи → конкретные действия) и DAG-based execution, где независимые шаги исполняются параллельно.

5️⃣ Reflexion: вербальное обучение с подкреплением

Reflexion вводит самокоррекцию через вербальную рефлексию — агент анализирует неудачную попытку, формулирует на естественном языке, почему она не удалась, и сохраняет этот анализ в эпизодическую память. При следующей попытке рефлексия включается в контекст, направляя улучшенное поведение.

Архитектура включает три компонента: Актор (генерирует действия в ReAct-стиле), Оценщик (сигнал о качестве траектории — тесты прошли/не прошли, ошибки компиляции), Рефлектор (анализирует неудачу и генерирует вербальную рефлексию).

Reflection-Driven Control идёт ещё дальше, встраивая рефлексию непосредственно в процесс генерации: агент непрерывно запускает внутренний цикл рефлексии, который мониторит и оценивает его собственный путь принятия решений, извлекая релевантные примеры ремонта и руководства по безопасному коду из эволюционирующей рефлективной памяти.

OmniReflect вводит иерархическую рефлексию: из опыта множества задач дистиллируется «конституция» — компактный набор руководящих принципов, которые переносятся между задачами.

❓Как паттерны композируются в реальных системах

Кодинг-агенты используют композицию этих паттернов. Общая тенденция: Plan-and-Execute на макроуровне для декомпозиции задач, ReAct на микроуровне для каждого шага исполнения, CoT внутри отдельных шагов рассуждения, tool-use loops для приземления в реальность, и Reflexion для самокоррекции при неудачах.

Но дьявол здесь, как водится, в деталях, которые в итоге и определяют качество «выхлопа» агента: как именно реализован ReAct, чем ограничен CoT и каков он, развит ли Reflexion до re-plan, реализован ли DAG в P-t-E и каким образом и т.п.

Продолжение.

#агенты #гайд