Объединение архитектурных решений

На данный момент мы разработали 17 различных архитектур агентов, каждая из которых оптимизирована для решения конкретных задач, но продвинутые системы искусственного интеллекта не полагаются на единую архитектуру. Мы объединяем множество шаблонов в многоуровневые рабочие процессы, назначая каждому модулю подзадачу, которую он выполняет наиболее эффективно.

Вот как можно объединить несколько таких архитектур для её построения:

Контекстное запоминание: Запрос пользователя сначала поступает в рефлексивный метакогнитивный агент для проверки его соответствия заданным параметрам и отсутствия высокорискованного юридического или конфиденциального запроса. Затем мета-контроллер направляет задачу в рабочий процесс «Конкурентный анализ». Одновременно запрашивается эпизодическая и семантическая память для выявления предыдущих анализов данного конкурента, обеспечивая немедленный персонализированный контекст.

Глубокое исследование и моделирование мира: Агент ReAct выполняет многошаговый веб-поиск для сбора актуальных данных, таких как новости, финансовые отчеты, обзоры продуктов и многое другое. Параллельно память графов (модель мира) извлекает сущности и связи из этой неструктурированной информации, создавая связанную модель экосистемы конкурента, а не просто плоский список фактов.

Разработка стратегии на основе сотрудничества: система использует ансамблевый подход к принятию решений, а не работу одного агента. Маркетинговый агент, придерживающийся «оптимистичного» подхода, агент, ориентированный на «безопасность бренда», и агент, использующий «анализ рентабельности инвестиций на основе данных», предлагают стратегии кампаний. Результаты их работы размещаются на общей доске объявлений Blackboard, где агент-контролер, занимающийся «маркетингом как директором по маркетингу», синтезирует эти точки зрения в целостный и надежный план.

Долгосрочное обучение: После выбора стратегии агент «Младший копирайтер» итеративно создает контент, используя цикл «Создание → Критика → Доработка». Затем показатели эффективности кампании, метрики вовлеченности и конверсии поступают в цикл самосовершенствования, создавая эталонный набор данных, который улучшает производительность системы для будущих задач.

Безопасное, имитированное выполнение: финальный контент проходит пробный запуск для утверждения текста и визуальных элементов человеком. Для действий с более высоким риском, таких как распределение рекламного бюджета, агент моделирует различные сценарии с помощью симулятора (ментальная модель в контуре управления), прогнозируя результаты до принятия каких-либо реальных решений.