План AI-агента и исполнение: какие проверки ставить между ними
Красивый план не доказывает выполнимость операции. Агент может предложить скачать закрытый отчёт, объединить несовместимые данные и отправить результат без согласия. Если план сразу превращается в вызовы инструментов, ошибки рассуждения становятся действиями системы.
Между планированием и исполнением полезен проверяемый контракт: допустимые операции, обязательные параметры, зависимости и критерий готовности. Для простого справочного запроса сложный план не обязателен.
Учебная ситуация
Данные ниже вымышлены: они показывают способ разбора, а не измерения действующего сервиса.
| Шаг плана | Предусловие | Если условие не выполнено |
|---|---|---|
| Получить отчёт | Есть право чтения | Отказать в этом шаге |
| Собрать сводку | Данные совместимы | Показать конфликт |
| Отправить сводку | Есть подтверждение | Оставить черновик |
Проверяющий слой не должен просто спрашивать ту же модель, нравится ли ей собственный план. Часть условий можно проверить детерминированно: наличие разрешения, допустимый диапазон параметра, доступность объекта и статус согласия.
После каждого шага фактический результат может изменить оставшийся план. Если отчёт оказался пустым, продолжать подготовку убедительной сводки по шаблону нельзя. Нужно пересмотреть маршрут и объяснить ограничение.
Проверка перед внедрением
Подготовьте планы с запрещённым инструментом, пропущенным предусловием и циклической зависимостью. Проверьте, что они отклоняются до побочного действия. Затем смоделируйте корректный план, в котором внешний источник возвращает неожиданный статус.
В трассе разделите предложенный шаг, решение валидатора и выполненное действие. Это позволяет понять, агент придумал неверную операцию или исполнитель пропустил недопустимые параметры. При изменении плана сохраняйте связь с исходной целью пользователя, чтобы агент не начал решать более широкую задачу без основания.
Границы применимости
Полная формальная проверка произвольного плана обычно недостижима. Начинайте с ограниченного набора операций и ясных предикатов. Чем шире свобода агента, тем важнее границы ресурсов и возможного ущерба.
Документация описывает управляемые маршруты и динамические агенты; проверка допустимости конкретного плана остаётся вашей задачей. Официальная документация помогает уточнить технический механизм; предложенный диагностический протокол — наш учебный пример.
Если хотите связать этот разбор с системной практикой, посмотрите программу AI Agents PRO на Latorn: она охватывает граф состояний, инструменты, надёжность и эксплуатацию агентов. Перед оплатой сопоставьте требования курса со своим опытом и задачей проекта.
Следующий шаг: AI-агенты в приложениях: состояние, инструменты и сбои. По смежным вопросам: Фоновая задача AI-агента: какие статусы нужны кроме «думает», Почему инструменты чтения и записи AI-агента стоит разделять.
