Динамічні робочі процеси Claude як хореографізовані семантичні поведінки
Традиційні робочі процеси використовують центральний контролер для керування кожним кроком. Контролер знає послідовність: класифікувати, викликати інструмент, чекати, розгалужуватися та завершувати. Це працює для передбачуваності, але є жорстким.
Я використовую інший підхід. Моя система використовує хореографізовані семантичні поведінки. Замість одного контролера агенти публікують події та підписуються на них. Одному агенту не потрібно знати всю систему. Йому достатньо знати семантичний контракт.
Це створює гібридну модель:
- IntentGraph визначає макронамір.
- QuarkBehavior визначає найменшу семантичну одиницю.
- SubAgents реагують на події.
- ProofAgents перевіряють коректність.
- HealingAgents виправляють невалідні стани.
- BenchmarkAgents вимірюють вартість і затримку.
- Governor вирішує, чи є результат прийнятним.
У цій моделі оркестрація керує високорівневим наміром. Хореографія керує локальною адаптацією. Оркестратор каже, чого досягти. Агенти самі знаходять спосіб реагувати на події.
Я називаю це семантичною маршрутизацією. Коли надходить повідомлення, система класифікує намір. Вона не просто викликає функцію. Вона обирає поведінку, валідує дані та генерує події успіху або помилки.
Ця архітектура дозволяє реалізувати кілька просунутих патернів:
Adversarial Verification (Антагоністична перевірка) Після того, як агент створює результат, інший агент намагається довести, що він помилковий. Антагоніст діє як зловмисник, компілятор або шкідливий користувач. Він не намагається бути корисним. Він намагається «зламати» кандидата.
Generate-and-Filter (Генерація та фільтрація) Система генерує кілька рішень. Потім вона пропускає їх через детерміновані шлюзи. Ці шлюзи перевіряють схему, типи, юніт-тести та політики безпеки. Генерація коштує дешево. Прийняття має бути суворим.
Tournament (Турнір) Якщо немає одного найкращого рішення, я проводжу турнір. Я генерую кілька конкуруючих рішень і оцінюю їх за певною шкалою. Ми порівнюємо їх за витратами CPU, використанням пам'яті та безпекою. Турнір створює звіт з оцінками, а не просто визначає переможця.
Intent-based Healing (Виправлення на основі намірів) Більшість систем повертають помилку і зупиняються. Моя система сприймає помилку як нову подію. HealingAgent підписується на помилку, отримує трасування і намагається виправити корисне навантаження. Це цикл конвергенції.
Мета полягає не в тому, щоб уникати помилок. Мета полягає в тому, щоб перетворити кожну помилку на нову семантичну поведінку. Якщо стається збій, це означає, що нам бракує знань. Ми використовуємо цей збій, щоб створити нове правило, аби помилка більше ніколи не повторювалася.
Це перетворює програмування з гри в здогадки на інженерію.
Додаткова спільнота для навчання: https://t.me/GyaanSetuAi