Архитектура агентной системы (harness design) - это инженерный слой вокруг LLM, который управляет контекстом, памятью, инструментами, правами доступа, обработкой ошибок и условиями остановки. Он определяет, как модель взаимодействует с внешними системами и насколько предсказуемо агент работает в реальных бизнес-процессах.
Демонстрационная версия обычно охватывает ограниченный набор подготовленных сценариев. В продакшене агент сталкивается с неполными запросами, устаревшими данными, сбоями API, неожиданными ответами инструментов и длинными цепочками выполнения задач. Такие условия выявляют слабые места в работе с памятью, оркестрацией, проверками и ограничениями системы.
ReAct чередует этапы рассуждения, действия и наблюдения на каждом шаге. PlanReAct добавляет предварительный этап планирования перед началом выполнения задачи. ReAct подходит для относительно простых последовательных процессов, тогда как PlanReAct лучше работает в многошаговых сценариях с высокой степенью неопределенности, где план может потребоваться корректировать в процессе выполнения.
Необходимо определить четкие ограничения автономности, правильно организовать работу с памятью и контекстом, контролировать использование инструментов и проверять промежуточные результаты. Надежность также зависит от лимитов выполнения и затрат, подтверждения человеком критически важных действий, а также от ведения логов и трассировки каждого запуска.
Не всегда. Более мощная модель может улучшить качество рассуждений, но не решит проблемы, связанные с контекстом, памятью, инструментами или условиями остановки. В первую очередь необходимо оценить всю систему вокруг LLM. Во многих случаях улучшение архитектуры дает больший эффект, чем замена модели.