Когнитивный пайплайн. Часть I Альфред Лао
© Альфред Лао, 2025
В 1998 году я запустил свой первый ИИ-стартап. Я думаю, вся венчурная тусовка тех лет в Южной Калифорнии помнит сумасшедшего русского, который продвигал проекты из будущего: виртуальную примерочную, облачный аутсорсинг и ИИ. Мы тогда называли его «цифровой мозг», и это не было метафорой.
Несмотря на то, что ИИ-стартап не полетел, я продолжал держать руку на пульсе темы: погружался больше в нейрофизиологию, когнитивные науки, психолингвистику, философию сознания, теории внимания и обучения. Следил за развитием, читал, анализировал, размышлял.
Всё это время я чувствовал: настоящая революция ещё впереди.
И то, что происходит сейчас, отличается качественно. Мы входим в эпоху когнитивных систем. ИИ – это не просто инструмент. Он стал новым участником мышления. Новым собеседником. Новым соавтором. Новым исполнителем.
Идея этого сборника родилась из практики. В моем акселераторе Идея Лаб мы работаем с предпринимателями нового поколения (айвенторами), разработчиками и продакт-менеджерами над созданием ИИ-агентов: помощников, стратегов, аналитиков, модераторов.
Чтобы делать это системно, я начал собирать лучшие техники диалога с ИИ. Тестировали их на реальных задачах. Искали слабые места. Объединяли в пайплайны.
Так и появился этот сборник: не теоретический, а прикладной, проверяемый на практике прямо по ходу работы над книгой. Перед вами первые 33 техники, которые помогут выстраивать продвинутые взаимодействия с ИИ.
Они пригодятся, если вы:
проектируете ИИ-продукты;
создаёте или обучаете агентов;
разрабатываете мультиагентные системы;
или просто хотите использовать ИИ не как болтливого ассистента,
а как надёжного партнёра по мышлению.
ИИ – уже не кнопка. Это среда, с которой нужно уметь разговаривать. И чем тоньше настройки диалога, тем мощнее результат. Этому и посвящён «Когнитивный пайплайн» – новый язык, который мы учимся использовать вместе с машинами.
Введение
Что за книга и зачем?
Это книга про то, как думать, проектировать и управлять ИИ-логикой.
По сути своей сборник подходов или инженерный справочник, который помогает строить и управлять когнитивным пайплайном в диалогах человек-агент, агент-агент, агент-LLM.
Инженерный набор когнитивных паттернов и архитектур, который поможет вам:
– выстраивать продуманные диалоги с языковыми моделями (LLM),
– проектировать reasoning-агентов с воспроизводимым и объяснимым поведением,
– и что особенно важно, собирать мультиагентные системы (MAS), где мышление распределяется между ролями, этапами и функциями.
Кому она подойдёт?
Всем, кто общается с ИИ в диалогах или проектирует и создает на базе ИИ новые продукты и решения, то есть ИИ-архитекторам, ИИ-инженерам, продактам, разработчикам ИИ-систем и другим практикам.
Потому что каждый из них решает на практике одну и ту же задачу: как сделать ИИ управляемым, объяснимым, масштабируемым и встроенным в реальный процесс.
Продакт-менеджер найдёт здесь техники для прототипирования, валидации гипотез, проектирования пайплайнов и интерфейсов, где ИИ – не просто чёрный ящик, а логическая машина.
ИИ-дизайнер увидит готовые шаблоны ролей, стилей, взаимодействий и контекстов, которые можно закреплять за агентами или адаптировать под пользователей.
Инженер и разработчик получит промпт-архитектуры, идеи для автоматизации, примеры пайплайнов, работу с memory, API, функциями и фазами reasoning.
Архитектор ИИ-решений найдёт системную карту: как проектировать ИИ-продукты и MAS-сценарии, где задействовано не одно мышление, а распределённый когнитивный процесс.
Практик, предприниматель, стратег, консультант, может использовать технику за техникой для улучшения собственного мышления, подготовки презентаций, проверки идей и проведения стратегических сессий.
Актуальность
Мы вступили в новый этап. ИИ-системы перестают быть просто генераторами текста. Они начинают думать.
Не в человеческом смысле, а в инженерном: → по шагам, → по веткам, → через версии, → через проверку и самоанализ.
Так называемые reasoning agents – это ИИ-агенты, которые не просто отвечают, а обосновывают, сравнивают, делегируют, учатся, меняют курс.
Вместе с ними появились масштабируемые мультиагентные системы (MAS), в которых:
– один агент планирует,
– другой – исполняет,
– третий – критикует,
– четвёртый – оптимизирует.
Чтобы с ними работать, недостаточно знать «хорошие формулировки».
Нужно понимать, как создавать и управлять всем этим когнитивным пайплайном. В следующем разделе я подробнее расскажу о том, что это такое.
Каждый юнит = модуль проектирования
Каждая техника оформлена как юнит.
Юниты можно читать как главы, применять как методы, комбинировать как LEGO.
Они:
– решают конкретную когнитивную задачу (например: «выявить допущения»),
– имеют структуру, применимую в пайплайне (где ставится, как работает, что вызывает),
– и обладают связями с другими юнитами (как модули reasoning-системы).
Таким образом, книга – это не линейный текст, а рабочая библиотека.
Вы можете:
– открыть её как справочник,
– читать по диагонали,
– собирать собственные reasoning-фреймворки,
– встраивать её в автоматизацию,
– или использовать для построения любых агентных систем.
Как устроен каждый юнит
Чтобы книга была по-настоящему рабочим инструментом, мы сделали все юниты одинаково структурированными. Вы быстро привыкнете к логике подачи и сможете использовать их как модули мышления и проектирования, комбинируя под свою задачу.
Структура каждого юнита
Название и краткое определение
Каждая техника начинается с понятного названия (на русском и английском), чтобы её можно было легко запомнить, искать, цитировать или использовать как тег внутри документации, агента или пайплайна.
Например:
Friction testing prompting → Стресс-тест логики
«Вводим помеху в рассуждение, чтобы проверить его устойчивость»
Цель
Здесь вы сразу видите, зачем нужна техника.
Какая мыслительная задача решается? Что активируется в модели?
Этот раздел помогает быстро понять, когда стоит применить юнит – и чего от него ожидать.
Когда применять
Раздел, описывающий типовые кейсы и сценарии, в которых эта техника особенно эффективна. Пишу не как теоретик, а как инженер и практик: с ориентацией на реальные задачи.
Например:
– анализ гипотез,
– моделирование поведения под давлением,
– разбор бизнес-идей,
– критический этап в стратегии.
Механизм работы
Это ключевая часть каждого юнита:
как работает эта техника на когнитивном уровне?
Что происходит внутри модели, когда вы её используете?
Я объясняю последовательно:
– какую роль играет структура запроса,
– как активируются нужные паттерны вывода,
– как модель обрабатывает логические или ролевые конструкции,
– какие процессы (размышление, сравнение, критика, проверка) происходят в ней.
Это позволяет не просто применять технику, но и понимать, модифицировать и встраивать её в автоматизацию.
Риски / ошибки
ИИ легко сбивается с курса.
В каждом юните мы указываем:
– типичные ошибки применения (например: «модель не видит помеху», «перепрыгивает фазу», «переходит в генерацию вместо анализа»),
– границы применимости,
– советы по улучшению результата (например: «задайте фокус заранее», «используйте после такого-то юнита»).
Связанные техники
Я показываю, как техника связана с другими юнитами. Это:
– помогает строить логические цепочки,
– выявляет взаимодополняющие подходы,
– позволяет проектировать reasoning-фреймворки (например: Hypothesis → Friction → Reflexion → Adaptation).
Применение в ИИ-агентах и MAS
Каждый юнит сопровождается пояснением:
– как он может быть встроен в reasoning-агента,
– где он применяется в MAS (мультиагентной системе),
– какую роль играет: исполнитель, наблюдатель, критик, фасилитатор и т.д.,
– можно ли его автоматизировать, делегировать, воспроизводить.
Это особенно важно для ИИ-дизайнеров и инженеров, которые создают агентные пайплайны: из техники получается поведенческий модуль.
Где применяется в продукте или агенте
Финальный раздел: прикладной уровень.
Здесь я описываю, в каких продуктах, задачах, интерфейсах или бизнес-сценариях техника особенно полезна.
Например:
– стратегические ассистенты,
– инвестиционные агенты,
– инструменты проверки гипотез,
– симуляторы решений,
– когнитивные интерфейсы,
– корпоративные MAS-решения.
Примеры промптов и ПРИМЕНЕНИЯ
Каждая техника снабжена примером промпта – на русском и английском языках, иллюстрирующим формулировку техники в изолированном виде (то есть то, как формулируется промпт по правилам этого юнита).
А в конце каждого юнита примеры на трёх уровнях применения – индивидуальный диалог, ИИ-агент, мультиагентная система (MAS) – каждая техника превращается в прикладной шаблон для проектирования, тестирования и масштабирования ИИ-решений.
Примеры применения варьируются по форме:
– одиночный промпт,
– промпт с фазами (scaffold или flow),
– промпт в формате модерации или «внутреннего монолога»,
– промпт-задание для подагента внутри пайплайна или MAS-сценария.
Как читать юниты
Вы можете:
читать подряд – как учебный курс,
использовать как справочник по задачам (например: «нужно вскрыть слабое место в идее»),
собирать пайплайны или reasoning-модули, комбинируя юниты,
использовать юниты как шаблоны для подагентов или ролей,
применять юниты как промежуточные фазы в стратегии принятия решений
