Claude в Google Vertex AI

Агенты и рабочие процессы

При разработке приложений с использованием Claude часто возникают задачи, которые невозможно решить за один запрос к модели. Именно здесь на помощь приходят рабочие процессы (workflows) и агенты (agents) — это мощные стратегии для управления сложными, многоэтапными процессами. По сути, вы уже сталкивались с этими концепциями на протяжении всего курса. Вспомните, как мы предоставляли Claude набор инструментов и позволяли ему самостоятельно определять, как выполнить задачу? Это был пример работы агента.

Агенты и рабочие процессы: в чем разница?

Выбор между рабочими процессами и агентами зависит от того, насколько хорошо вы понимаете стоящую перед вами задачу и ее структуру. Оба подхода позволяют Claude выполнять сложные действия, но делают это по-разному.

• Рабочие процессы (Workflows): Представляют собой заранее определенную последовательность вызовов к Claude, предназначенную для решения конкретной проблемы через четко заданные шаги. Вы используете рабочие процессы, когда можете точно представить себе каждый этап, который Claude должен пройти для достижения цели. Это применимо, например, когда пользовательский интерфейс вашего приложения ограничивает пользователя определенным набором задач, и вы можете жестко закодировать логику их выполнения.

  Представьте себе рецепт: каждый шаг четко описан, и вы следуете ему от начала до конца, чтобы получить предсказуемый результат. В контексте Claude, это означает, что вы, как разработчик, контролируете поток информации и последовательность действий модели, используя ее как мощный, но управляемый инструмент на каждом этапе.

• Агенты (Agents): Работают иначе. Вы предоставляете Claude общую цель и набор доступных инструментов (tools), а затем ожидаете, что Claude самостоятельно определит, как использовать эти инструменты для достижения поставленной цели. Агенты идеальны, когда вы не уверены в точных параметрах задачи или в том, какие именно шаги потребуются. Claude действует как интеллектуальный координатор, выбирая наиболее подходящие инструменты и стратегии на основе текущего контекста и своей "логики", чтобы динамически адаптироваться к меняющимся условиям.

  Это похоже на то, как вы даете опытному специалисту задачу и набор инструментов, а он сам решает, как лучше всего их применить. Claude в роли агента может динамически адаптироваться к меняющимся условиям и принимать решения в процессе выполнения задачи, что делает его незаменимым для более открытых и непредсказуемых сценариев.

Таким образом, если у вас есть четкий план действий и предсказуемая последовательность шагов, выбирайте рабочие процессы. Если же задача более открытая, требует гибкости и способности Claude самостоятельно принимать решения, агенты станут лучшим решением.

Пример рабочего процесса: от изображения к CAD-модели

Чтобы лучше понять концепцию рабочих процессов, давайте рассмотрим практический пример: создание приложения "Изображение в CAD". Представьте, что пользователи загружают изображение металлической детали, а приложение автоматически генерирует файл в формате STEP — это промышленный стандарт для 3D-моделей.

Такая задача идеально подходит для реализации в виде рабочего процесса, поскольку мы можем четко определить последовательность шагов, которые Claude должен выполнить:

1. Анализ изображения и описание объекта: Сначала приложение передает изображение детали Claude через API. Задача Claude — детально описать объект, изображенный на снимке: его форму, размеры, особенности, материалы и любые другие релевантные характеристики. Это описание станет основой для дальнейшего моделирования.

2. 3D-моделирование с использованием библиотеки CadQuery: На основе полученного описания Claude получает указание использовать специализированную библиотеку, например, CadQuery, для программного создания 3D-модели объекта. На этом этапе Claude переводит текстовое описание в набор геометрических команд и операций, формируя цифровую модель.

3. Создание рендеринга 3D-модели: После создания 3D-модели приложение генерирует ее визуализацию (рендеринг). Это позволяет получить изображение, которое можно сравнить с исходным, чтобы оценить точность моделирования.

4. Оценка и оптимизация: Полученный рендеринг передается обратно Claude с задачей сравнить его с оригинальным изображением. Claude выступает в роли "оценщика", проверяя, насколько точно 3D-модель соответствует исходной детали. Если Claude выявляет расхождения или ошибки, он предоставляет обратную связь, и процесс моделирования (шаги 2 и 3) повторяется с учетом этих исправлений. Этот цикл продолжается до тех пор, пока Claude не будет удовлетворен качеством соответствия.

5. Генерация STEP-файла: Как только модель признана соответствующей, приложение сохраняет ее в формате STEP, который пользователь может использовать в других CAD-системах для дальнейшей работы или производства.

Этот сценарий является прекрасным примером рабочего процесса, потому что мы имеем очень хорошее представление о том, что именно нужно делать, когда пользователь предоставляет файл изображения. Все эти шаги могут быть легко запрограммированы как заранее определенная последовательность действий, без необходимости для Claude самостоятельно изобретать общую стратегию.

Шаблон «Оценщик-Оптимизатор»

Пример с CAD-моделью демонстрирует очень распространенный и мощный шаблон рабочего процесса, который называется «Оценщик-Оптимизатор» (Evaluator-Optimizer). Этот шаблон является основой для многих итеративных задач, где требуется постоянное улучшение результата.

Суть шаблона заключается в следующем:

• Производитель (Producer): Это компонент, который принимает входные данные и создает некоторый выходной результат. В нашем примере с CAD-моделью, «Производителем» является Claude, использующий библиотеку CadQuery для моделирования и рендеринга 3D-объекта на основе описания. Он генерирует первоначальную или улучшенную версию решения.

• Оценщик (Grader/Evaluator): Этот компонент оценивает выходные данные «Производителя» на соответствие определенным критериям. В нашем случае, «Оценщиком» также выступает Claude, который сравнивает сгенерированный рендеринг 3D-модели с исходным изображением детали. Оценщик определяет, соответствует ли результат требуемым стандартам.

• Цикл обратной связи: Если «Оценщик» обнаруживает несоответствия или ошибки (то есть «отклоняет» выходные данные), он предоставляет обратную связь «Производителю». Эта обратная связь содержит информацию о том, что нужно исправить или улучшить, указывая на конкретные недостатки.

• Итерация: «Производитель» использует полученную обратную связь для корректировки своей работы и создания новой, улучшенной версии выходных данных. Этот цикл продолжается до тех пор, пока «Оценщик» не примет результат, посчитав его достаточно точным и соответствующим критериям. Таким образом, система постоянно самосовершенствуется.

Шаблон «Оценщик-Оптимизатор» чрезвычайно полезен в задачах, требующих высокой точности и итеративного уточнения, таких как генерация кода, написание текстов, дизайн или, как мы видели, 3D-моделирование. Он позволяет автоматизировать процесс улучшения, делегируя Claude не только создание, но и критическую оценку своей работы, что значительно повышает качество конечного продукта.

Зачем изучать шаблоны рабочих процессов?

Идентификация и понимание различных шаблонов рабочих процессов, таких как «Оценщик-Оптимизатор», предоставляет вам набор проверенных «рецептов» для реализации собственных функций и решения сложных задач. Эти шаблоны — не просто теоретические конструкции; они представляют собой практические подходы, которые уже доказали свою эффективность для других инженеров и разработчиков, работающих с LLM (Large Language Models) вроде Claude.

Использование готовых шаблонов дает несколько ключевых преимуществ:

• Экономия времени: Вместо того чтобы изобретать колесо каждый раз, вы можете опираться на уже существующие, хорошо продуманные структуры. Это значительно ускоряет процесс разработки и позволяет сосредоточиться на уникальных аспектах вашей задачи.

• Избежание распространенных ошибок: Шаблоны часто формируются на основе опыта решения типичных проблем. Используя их, вы можете избежать ловушек и ошибок, с которыми уже сталкивались другие, что снижает риски и повышает надежность вашего приложения.

• Повышение надежности и предсказуемости: Проверенные шаблоны обычно более надежны и предсказуемы в своем поведении, что упрощает отладку, тестирование и поддержку приложения в долгосрочной перспективе.

• Улучшение архитектуры: Применение шаблонов способствует созданию более модульной, масштабируемой и легко поддерживаемой архитектуры приложения. Это делает ваш код более чистым и понятным для других разработчиков.

Важно помнить, что рабочие процессы не реализуются сами по себе. Вам по-прежнему необходимо писать реальный код, который будет оркестрировать вызовы к Claude через API или SDK, управлять состоянием и обрабатывать данные на каждом шаге. Однако наличие этих проверенных шаблонов в качестве отправных точек может сэкономить вам значительное время и помочь избежать распространенных ошибок, которые уже были решены другими. Рассмотрите возможность применения шаблона «Оценщик-Оптимизатор» и других подобных подходов в своих собственных приложениях, чтобы максимально эффективно использовать возможности Claude.