Почему пайплайн, а не просто цепочка промптов?
Потому что в хорошем пайплайне:
– у каждого шага есть роль,
– между шагами происходит передача контекста или результата,
– возможны ветвления, условные переходы, обратные связи,
– и главное – управление качеством вывода идёт на каждом этапе, а не постфактум.
Примеры когнитивных пайплайнов
Пример 1: Проверка продуктовой гипотезы
Decomposition – разобрать гипотезу на составные части
Assumption surfacing – выявить неявные допущения
Friction testing – ввести ограничение, чтобы проверить, где гипотеза ломается
Reflexion – проанализировать, почему и где логика не сработала
Adaptation – доработать идею с учётом слабых мест
Это не просто «диалог с ИИ» – это конструкт мышления, где на каждом этапе задействован отдельный когнитивный механизм.
Пример 2: Reasoning-агент в роли стратегического ассистента
– Получает запрос от пользователя: «Проведи SWOT-анализ идеи»
– Делает разбор по шаблону → Decomposition prompting
– Оценивает риски через Friction prompting
– Выявляет скрытые допущения → Assumption surfacing
– Дебатирует между вариантами → Comparative prompting + Self-consistency
– Документирует вывод → Reverse prompting
– Предлагает следующий шаг → Next-step selection
Каждый шаг можно делегировать подагенту.
Или встроить в один reasoning-loop.
Но во всех случаях – это пошаговая модель рассуждения, которую можно наблюдать, объяснить и повторить.
Пример 3: MAS (Multi-Agent System), решающая кейс для B2B-клиента
Planner-агент формирует roadmap на основе запроса клиента
Executor-агент проводит ресёрч с API-инструментами и web search
Critic-агент проводит Friction Test и указывает на нестыковки
Facilitator-агент собирает мнения и инициирует фазу согласования (emergent consensus)
Reporter-агент оформляет результат и объясняет, как система к нему пришла
Все вместе – это распределённый когнитивный пайплайн, управляемый оркестратором.
Почему это важно?
Потому что LLM хороша в том, что у неё богатый словарь и огромная обученность,
но плоха в том, что у неё нет собственной структуры мышления – пока вы её не зададите.
Один промпт – это лотерея.
Когнитивный пайплайн – это прозрачный и воспроизводимый reasoning-процесс.
Он:
– снижает вероятность галлюцинаций,
– делает работу ИИ-ассистента объяснимой,
– позволяет внедрить контрольные точки,
– и открывает возможность делегирования задач в MAS.
Что даёт эта книга
В этой книге я собрал юнит-за-юнитом строительные блоки, из которых можно проектировать такие пайплайны:
– от простых фаз (анализ → проверка → адаптация),
– до сложных структур с ролями, обратной связью и реальными действиями (подключение API, анализ данных, автономные циклы).
Вы можете использовать эти юниты как:
– шаблоны рассуждения,
– интерфейсы для подагентов,
– логические блоки в MAS,
– когнитивные фильтры в продукте,
– или как инструменты самопроверки при принятии решений.
Когнитивный пайплайн – это новая инженерная единица, с которой мы постоянно будем иметь дело при разработке ИИ-продуктов и мультиагентных систем.
I. Мышление и стратегии диалога
1. Пошаговые подсказки. Step-back Prompting
Цель
Выйти из тупика диалога, расширить пространство мышления модели и предложить новый взгляд на проблему. Используется для «перезагрузки» или нахождения более качественного подхода.
Когда применять
– Модель даёт однотипные или поверхностные ответы
– Требуется нестандартный взгляд или альтернативный путь решения
– Ответ зациклился или ходит по кругу
– Не удаётся продвинуться дальше в размышлении
– Нужно выйти из «локального минимума» в рассуждениях