Claude в Google Vertex AI

Рабочие Процессы (Workflows) против Агентов (Agents): Выбор Архитектуры для Приложений на Базе Claude

При разработке приложений, использующих возможности искусственного интеллекта, особенно на основе больших языковых моделей (LLM) таких как Claude, перед инженерами встает важный выбор архитектурного подхода. Существуют две основные парадигмы: рабочие процессы (workflows) и агенты (agents). Каждая из них обладает уникальными преимуществами и недостатками, что делает их подходящими для различных сценариев использования.

Что такое Рабочие Процессы (Workflows)?

Рабочие процессы представляют собой заранее определенную последовательность вызовов к Claude, разработанную для решения известной проблемы или набора проблем. Представьте их как кулинарный рецепт: вы точно знаете, какие ингредиенты вам нужны и какие шаги необходимо выполнить. В этой модели каждый шаг четко определен, и Claude выполняет его в строгом порядке, передавая результат следующему этапу.

Выбирать workflows следует тогда, когда вы можете заранее представить и спланировать последовательность действий. Ключевая идея заключается в разбиении большой задачи на множество меньших, более конкретных подзадач, каждая из которых решается отдельным вызовом к Claude или другой системе.

Преимущества Workflows:

• Высокая точность: Claude может сосредоточиться на выполнении одной подзадачи за раз, что обычно приводит к более высокой точности и качеству результатов.
• Простота тестирования и отладки: Поскольку каждый шаг заранее известен и предсказуем, workflows гораздо легче тестировать, отлаживать и оценивать. Вы можете точно определить, на каком этапе произошла ошибка.
• Предсказуемость и надежность: Выполнение workflows более предсказуемо и надежно, что критически важно для производственных систем, где требуется стабильный результат.
• Эффективность ресурсов: Зачастую более экономичны, так как минимизируют количество "лишних" вызовов к LLM.

Недостатки Workflows:

• Низкая гибкость: Workflows менее гибки и предназначены для решения конкретных типов задач. Изменение задачи или появление непредвиденных сценариев требует переработки всего процесса.
• Ограниченный пользовательский опыт: Обычно требуют точных входных данных от пользователя, что может ограничивать интерактивность и адаптивность пользовательского интерфейса.

Пример Workflows: Представьте систему поддержки клиентов, которая обрабатывает запросы о статусе заказа. Workflow может выглядеть так:

1. Claude получает запрос пользователя.
2. Первый вызов к Claude: "Извлеки номер заказа из этого запроса".
3. Система использует извлеченный номер для запроса в базу данных.
4. Второй вызов к Claude: "Сформулируй ответ пользователю, используя информацию о статусе заказа из базы данных".
5. Система отправляет ответ пользователю.

Что такое Агенты (Agents)?

В архитектуре с агентами Claude предоставляется набор базовых "инструментов" (tools), и от него ожидается, что он самостоятельно сформулирует план использования этих инструментов для выполнения задачи. Вместо того чтобы следовать заранее определенному пути, Claude творчески подходит к решению проблем, самостоятельно определяя, какие шаги предпринять и какие инструменты использовать.

Агенты могут динамически адаптироваться к новым ситуациям, комбинировать инструменты неожиданными способами и даже запрашивать дополнительную информацию у пользователя, если это необходимо для выполнения задачи. Они имитируют более интеллектуальное, автономное поведение.

Преимущества Agents:

• Высокая гибкость: Agents позволяют создавать более гибкий пользовательский опыт, так как Claude может адаптироваться к различным запросам и сценариям.
• Универсальность задач: Гораздо более гибки в выполнении задач. Claude может комбинировать инструменты непредсказуемыми способами для решения широкого круга проблем, даже тех, которые не были явно предусмотрены разработчиком.
• Автономность: Могут создавать свои собственные входные данные на основе запросов пользователя и запрашивать дополнительную информацию, когда это необходимо, что делает их более автономными.

Недостатки Agents:

• Меньшая надежность: Частота успешного выполнения задач у agents обычно ниже по сравнению с workflows, поскольку их поведение менее предсказуемо.
• Сложность тестирования и оценки: Гораздо сложнее инструментировать, тестировать и оценивать, так как вы часто не знаете, какую последовательность шагов выполнит агент для достижения цели.
• Потенциально более высокие затраты: Из-за своей автономности и способности к "размышлению" agents могут совершать больше вызовов к LLM, что может увеличить операционные расходы.

Пример Agents: Представьте агента-помощника для планирования путешествий.

1. Пользователь: "Найди мне рейсы из Москвы в Нью-Йорк на следующей неделе и порекомендуй отель в центре города".
2. Агент (Claude) самостоятельно решает:
   • Сначала использовать "инструмент поиска авиабилетов" для нахождения рейсов.
   • Затем использовать "инструмент поиска отелей" для Нью-Йорка.
   • Возможно, использовать "инструмент для чтения отзывов", чтобы выбрать лучший отель.
   • Наконец, использовать свои способности к генерации текста, чтобы скомбинировать всю информацию и представить ее пользователю в удобном формате.

Выбор Подхода: Workflows или Agents?

Хотя agents представляют большой технический интерес и открывают новые горизонты в разработке ИИ, важно помнить, что ваша основная цель как инженера — надежно решать проблемы. Пользователям, вероятно, неважно, насколько сложного агента вы построили; им нужен продукт, который работает 100% времени.

Общая рекомендация заключается в том, чтобы всегда сосредоточиться на реализации workflows, где это возможно, и прибегать к agents только тогда, когда они действительно необходимы. Workflows обеспечивают предсказуемость и надежность, которые требуются большинству производственных приложений. Они идеально подходят для задач, где путь к решению хорошо известен и может быть четко структурирован.

Agents, напротив, предоставляют необходимую гибкость для сценариев, где точный путь решения не может быть заранее определен. Это могут быть задачи, требующие исследования, динамического принятия решений, адаптации к меняющимся условиям или взаимодействия с множеством непредсказуемых внешних систем. Если ваша задача требует высокой степени автономности, креативности и способности к самопланированию, тогда agents — ваш выбор.

В конечном итоге, понимание различий между workflows и agents и их компромиссов является ключом к созданию эффективных, надежных и масштабируемых приложений на базе Claude и других LLM.