– Если ветки не различаются по сути, модель будет выбирать произвольно

– В API-интеграциях может потребовать постобработку и парсинг

– Chain-of-Thought 2.0 – ToT расширяет её вширь, добавляя диверсификацию

– Self-consistency prompting – позволяет выбирать ветку по повторяемости

– Exploratory prompting – активирует альтернативное мышление

– Multi-agent prompting – позволяет отдать каждую ветку «разным ролям»

– Prompt orchestration – управляет порядком генерации и оценки веток

– В MAS даёт архитектурную возможность параллельного развития гипотез: каждый агент отвечает за отдельную ветку reasoning.

– Подходит для систем, где важно не потерять альтернативные пути, пока основной reasoning развивается по выбранной линии.

– Может использоваться в рамках self-consistent MAS, где дерево решений формируется, оценивается и сливается обратно в основной поток.

– ИИ-ассистенты по принятию решений с альтернативами и сценариями

– Reasoning-агенты, работающие с дивергентным мышлением

– Продукты в области инноваций, R&D, проектирования и продуктового дизайна

– MAS-агентные структуры, где каждая ветка может исполняться разными агентами

Индивидуальный диалог с ИИ

Русский язык: «Мне нужно выбрать формат для онлайн-курса. Вместо одного варианта, предложи разные подходы в виде дерева решений: – один путь – курс за один вечер, – другой – модульная программа, – третий – ежедневные короткие практики. Для каждой ветви распиши логику и последствия.»

English:

“I need to choose a format for an online course. Instead of one solution, generate a decision tree with different approaches:

– one path: single-evening intensive,

– another: modular program,

– third: daily micro-lessons.

Explain the reasoning and consequences behind each branch.”

→ Такой запрос активирует многовариантное мышление, даёт структурный выбор и позволяет увидеть альтернативы до принятия решения.

Применение в ИИ-агенте

Русский: Агент получает задание: «Предложи концепцию нового фитнес-продукта для подростков.»

Он запускает ToT-модуль:

– Ветка 1: мобильное приложение → соц-геймификация → партнёрства с брендами

– Ветка 2: офлайн-события → школы → амбассадоры

– Ветка 3: AI-наставник → персонализированные челленджи → дневник прогресса

English:

Agent receives: “Propose a new fitness product concept for teenagers.”

It generates ToT branches:

– Branch 1: mobile app → gamified social layer → brand partnerships

– Branch 2: offline events → school integration → ambassadors

– Branch 3: AI coach → personalized challenges → progress tracking

→ Agent не выбирает, а раскладывает пространство вариантов и передаёт другим модулям для оценки.

Применение в MAS (мультиагентной системе)

Русский: Агент-планировщик строит дерево стратегий:

– Ветка A: централизованная модель управления → быстрая реакция, но слабая гибкость

– Ветка B: децентрализованная архитектура → независимость команд, но выше риск несогласованности

– Ветка C: гибридный подход Каждая ветка передаётся на анализ соответствующим экспертным агентам (legal, ops, tech).

English:

Planner agent builds strategy tree:

– Branch A: centralized governance → fast response, low flexibility

– Branch B: decentralized architecture → team autonomy, higher coordination risk

– Branch C: hybrid model

Each branch is passed to legal, operations, and technical agents for evaluation.

→ ToT применяется как структура мультиагентной симуляции: каждая ветка может развиваться, проверяться и оцениваться отдельно.