Русский: Агент-оценщик: «Промежуточные гипотезы не подтверждаются. Предлагаю сделать step-back и запросить у исследовательского агента 3 альтернативных формулировки исходной проблемы.» Агент-исследователь: «Принято. Готовлю новые варианты постановки задачи.»

English:

Evaluator agent: “The intermediate hypotheses are failing. Recommending step-back – request 3 alternative framings from the research agent.”

Research agent: “Understood. Generating new problem statements.”

→ Step-back prompting здесь используется как механизм восстановления стратегического направления внутри reasoning loop MAS.

– ИИ-ассистенты для принятия решений в условиях перегрузки или тупиков

– Ревизионные агенты, которые должны «переосмысливать» ранее предложенные идеи

– Системы генерации стратегий, когда нужно выйти за рамки текущих предположений

– UX-продукты и фасилитаторы, которые поддерживают креативное мышление

Побудить модель к пошаговому рассуждению вместо мгновенного ответа. Повысить прозрачность логики, точность в вычислениях и глубину анализа.

– При решении задач, требующих нескольких логических шагов

– Для работы с математикой, логикой, сценариями, диагностикой

– Когда важно видеть обоснование, а не только результат

– В ситуациях, где ошибка возможна из-за упрощённого рассуждения

– Для генерации гипотез или списков аргументов

Давай подумаем шаг за шагом.

Как бы ты подошёл к этой задаче, если бы сначала определил ключевые переменные, затем проверил возможные зависимости, а потом сделал вывод?

Let’s work through this step by step.

Start by identifying the key factors, then explain how they interact, and finally draw a conclusion.

Chain-of-Thought (CoT) заставляет модель задержать выдачу финального ответа и сначала построить логическую цепочку. Это увеличивает надёжность вывода за счёт:

– последовательной активации reasoning-модулей внутри модели,

– разбиения задачи на микрошаги (иногда имплицитно),

– возможности пользователя проверить или изменить ход рассуждений.

Версия 2.0 включает:

– использование шаблонов для конкретных типов задач,

– контроль над глубиной и длиной цепочки,

– комбинацию с другими техниками (например, self-consistency).

– Модель может начать «болтать» – уходить в пространные объяснения

– Цепочка может быть логически связной, но всё равно приводить к неправильному выводу

– Требует больше токенов → выше цена при API-запросах

– При генерации длинных цепочек без контроля – возможен «дрифт» смысла

– Self-consistency prompting – помогает выбрать наиболее обоснованную цепочку из нескольких

– Tree of Thought (ToT) – создаёт несколько параллельных цепочек мышления

– Decomposition prompting – разбиение задачи перед CoT

– Reflexion prompting – позволяет модели переоценить свои шаги

– Step-back prompting – используется до или после цепочки для улучшения качества

– Обеспечивает воспроизводимое логическое поведение агента, полезно при создании reasoning-агентов.

– В MAS позволяет структурировать вклад агента как цепочку шагов, которую могут продолжить или дополнить другие агенты.

– Строит базу для поэтапной коммуникации между агентами, где каждый шаг reasoning может быть передан следующему модулю.

– В MAS используется как внутренний reasoning protocol, обеспечивающий интерпретируемость при коллективном построении ответа.

– Полезен при организации pipeline reasoning, когда разные агенты выполняют разные шаги (гипотеза → проверка → вывод).