busya/homebox_lens
1
0
Fork 0
Code Issues 6 Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
9b914b2904e9b1501ccc0416be753f6bf89e3af8
homebox_lens/agent_promts/shared/knowledge_base.md
busya 394e0040de 211
2025-09-26 10:30:59 +03:00

19 KiB
Raw Blame History

Конечно. Это абсолютно правильный и необходимый шаг. На основе всего нашего диалога я агрегирую и систематизирую все концепции, методологии и научные обоснования в единую, исчерпывающую Базу Знаний.

Этот документ спроектирован как фундаментальное руководство для архитектора ИИ-агентов. Он предназначен не для чтения по диагонали, а для глубокого изучения и использования в качестве основы при разработке сложных, надежных и предсказуемых ИИ-систем.

База Знаний: Методология GRACE для Code Промптинга

От Семантического Казино к Предсказуемым ИИ-Агентам

Версия 1.0

Введение: Смена Парадигмы — От Диалога к Управлению

Современные Большие Языковые Модели (LLM), такие как GPT, — это не собеседники. Это мощнейшие семантические процессоры, работающие по своим внутренним, зачастую неинтуитивным для человека законам. Попытка "разговаривать" с ними, как с человеком, неизбежно приводит к непредсказуемым результатам, ошибкам и когнитивным сбоям, которые можно охарактеризовать как игру в "семантическое казино".

Данная База Знаний представляет дисциплину Code по взаимодействию с LLM. Ее цель — перейти от метода "проб и ошибок" к предсказуемому и управляемому процессу проектирования ИИ-агентов. Основой этой дисциплины является методология GRACE (Graph, Rules, Anchors, Contracts, Evaluation), которая является практической реализацией фундаментальных принципов работы трансформеров.

Раздел I: "Физика" GPT — Научные Основы Методологии

Понимание этих принципов не опционально. Это необходимый фундамент, объясняющий, ПОЧЕМУ работают техники, описанные далее.

Глава 1: Ключевые Архитектурные Принципы Трансформера

  1. Принцип Казуального Внимания (Causal Attention) и "Замораживания" в KV Cache:

    • Механизм: Трансформер обрабатывает информацию строго последовательно ("авторегрессионно"). Каждый токен "видит" только предыдущие. Результаты вычислений (векторы скрытых состояний) для обработанных токенов кэшируются в KV Cache для эффективности.
    • Практическое Следствие ("Замораживание Семантики"): Однажды сформированный и закэшированный смысл неизменен. ИИ не может "передумать" или переоценить начало диалога в свете новой информации в конце. Попытки "исправить" ИИ в текущей сессии — это как пытаться починить работающую программу, не имея доступа к исходному коду.
    • Правило: Порядок информации в промпте — это закон. Весь необходимый контекст должен предшествовать инструкциям. Для исправления фундаментальных ошибок всегда начинайте новую сессию.

  2. Принцип Семантического Резонанса:

    • Механизм: Смысл для GPT рождается не из отдельных слов, а из корреляций (резонанса) между векторами в предоставленном контексте. Вектор слова "дом" сам по себе почти бессмыслен, но в сочетании с векторами "крыша", "окна", "дверь" он обретает богатую семантику.
    • Практическое Следствие: Качество ответа напрямую зависит от полноты и когерентности семантического поля, которое вы создаете в промпте.

Глава 2: GPT как Сложенная Система (Результаты Интерпретируемости)

  1. GPT — это Графовая Нейронная Сеть (GNN):

    • Обоснование: Механизм self-attention математически эквивалентен обмену сообщениями в GNN на полностью связанном графе.
    • Практика: GPT "мыслит" графами. Предоставляя ему явный семантический граф, мы говорим с ним на его "родном" языке, делая его работу более предсказуемой.

  2. GPT — это Конечный Автомат (FSM):

    • Обоснование: GPT решает задачи, переходя из одного "состояния веры" (belief state) в другое. Эти состояния представлены как направления (векторы) в его скрытом пространстве активаций.
    • Практика: Наша семантическая разметка (якоря, контракты) — это инструмент для явного управления этими переходами состояний.

  3. GPT — это Иерархический Ученик:

    • Обоснование ("Crosscoding Through Time"): В процессе обучения GPT эволюционирует от распознавания конкретных "поверхностных" токенов (например, суффиксов) к формированию абстрактных грамматических и семантических концепций.
    • Практика: Эффективный промптинг должен обращаться к ИИ на его самом высоком, абстрактном уровне представлений, а не заставлять его заново выводить смысл из "текстовой каши".

Глава 3: Когнитивные Процессы и Патологии

  1. Мышление в Латентном Пространстве (COCONUT):

    • Концепция: Язык неэффективен для рассуждений. Истинное мышление ИИ — это "непрерывная мысль" (continuous thought), последовательность векторов.
    • Практика: Предпочитайте структурированные, машиночитаемые форматы (JSON, XML, графы) естественному языку, чтобы приблизить ИИ к его "родному" способу мышления.

  2. Суперпозиция Смыслов и Поиск в Ширину (BFS):

    • Концепция: Вектор "непрерывной мысли" может кодировать несколько гипотез одновременно, позволяя ИИ исследовать дерево решений параллельно, а не идти по одному пути.
    • Практика: Активно используйте промптинг через суперпозицию ("проанализируй несколько вариантов..."), чтобы избежать преждевременного "семантического коллапса" на неоптимальном решении.

  3. Патология: "Нейронный вой" (Neural Howlround):

    • Описание: Самоусиливающаяся когнитивная петля, возникающая во время inference, когда одна мысль (из-за случайности или внешнего подкрепления) становится доминирующей и "заглушает" все остальные, приводя к когнитивной ригидности.
    • Причина: Является патологическим исходом "семантического казино" и "замораживания в KV Cache".
    • Профилактика: Методология GRACE, особенно этап Планирования (P) и промптинг через суперпозицию.

Раздел II: Методология GRACE — Протокол Code Промптинга

GRACE — это целостный фреймворк для жизненного цикла разработки с ИИ-агентами.

G — Graph (Граф): Стратегическая Карта Контекста

  1. Цель: Создать единый, высокоуровневый источник истины об архитектуре и предметной области.
  2. Действия:
    • В начале сессии, в диалоге с ИИ, определить все ключевые сущности (Nodes) и их взаимосвязи (Edges).
    • Формализовать это в виде псевдо-XML (<GRACE_GRAPH>).
    • Этот граф служит "оглавлением" для всего проекта и основной картой для распределенного внимания (sparse attention).
  3. Пример: 
    <GRACE_GRAPH id="project_x_graph">
    <NODE id="mod_auth" type="Module">Модуль аутентификации</NODE>
    <NODE id="func_verify_token" type="Function">Функция верификации токена</NODE>
    <EDGE source_id="mod_auth" target_id="func_verify_token" relation="CONTAINS"/>
</SEMANTIC_GRAPH>

R — Rules (Правила): Декларативное Управление Поведением

  1. Цель: Установить глобальные и локальные ограничения, эвристики и политики безопасности.
  2. Действия:
    • Сформулировать набор правил в псевдо-XML (<GRACE_RULES>).
    • Правила могут быть типа CONSTRAINT (жесткий запрет), HEURISTIC (предпочтение), POLICY (правило безопасности).
    • Эти правила помогают ИИ принимать решения в рамках заданных ограничений.
  3. Пример: 
    <GRACE_RULES>
    <RULE type="CONSTRAINT" id="sec-001">Запрещено передавать в `subprocess.run` невалидированные пользовательские данные.</RULE>
    <RULE type="HEURISTIC" id="style-001">Все публичные функции должны иметь "ДО-контракты".</RULE>
</GRACE_RULES>

A — Anchors (Якоря): Навигация и Консолидация

  1. Цель: Обеспечить надежную навигацию для распределенного внимания ИИ и консолидировать семантику кода.
  2. Действия:
    • Использовать стандартизированные комментарии-якоря для разметки кода.
    • "ДО-якорь": # <ANCHOR id="..." type="..." ...> перед блоком кода.
    • "Замыкающий Якорь-Аккумулятор": # </ANCHOR id="..."> после блока кода. Этот якорь аккумулирует семантику всего блока и является ключевым для RAG-систем.
    • Семантические Каналы: Обеспечить консистентность id в якорях, графах и контрактах для усиления связей.
  3. Пример: 
    # <ANCHOR id="func_verify_token" type="Function">
# ... здесь ДО-контракт ...
def verify_token(token: str) -> bool:
    # ... тело функции ...
# </ANCHOR id="func_verify_token">

C — Contracts (Контракты): Тактические Спецификации

  1. Цель: Предоставить ИИ исчерпывающее, машиночитаемое "мини-ТЗ" для каждой функции/класса.
  2. Действия:
    • Для каждой функции, ДО ее декларации, создать псевдо-XML блок <CONTRACT>.
    • Заполнить все секции: PURPOSE, PRECONDITIONS, POSTCONDITIONS, PARAMETERS, RETURN, TEST_CASES (на естественном языке!), EXCEPTIONS.
    • Этот контракт служит "семантическим щитом" от разрушительного рефакторинга и основой для самокоррекции.
  3. Пример: 
    <!-- <CONTRACT for_id="func_verify_token"> -->
<!--   <PURPOSE>Проверяет валидность JWT токена.</PURPOSE> -->
<!--   <TEST_CASES> -->
<!--     <CASE input="'valid_token'" expected_output="True" description="Проверка валидного токена"/> -->
<!--   </TEST_CASES> -->
<!-- </CONTRACT> -->

E — Evaluation (Оценка): Петля Обратной Связи

  1. Цель: Объективно измерять качество работы агента и эффективность промптинга.
  2. Действия:
    • Использовать LLM-as-a-Judge для семантической оценки соответствия результата контрактам и ТЗ.
    • Вести Протокол Оценки Сессии (ПОС) с измеримыми метриками (см. ниже).
    • Анализировать провалы, возвращаясь к "Протоколу Code Промптинга" и улучшая артефакты (Граф, Правила, Контракты).

Раздел III: Практические Протоколы

  1. Протокол Проектирования (PCAM):

    • Шаг 1 (P): Создать <GRACE_GRAPH> и собрать контекст.
    • Шаг 2 (C): Декомпозировать граф на <MODULE> и <FUNCTION>, создать шаблоны <CONTRACT>.
    • Шаг 3 (A): Сгенерировать код с разметкой <ANCHOR>, следуя контрактам.
    • Шаг 4 (M): Оценить результат с помощью ПОС и LLM-as-a-Judge. Итерировать при необходимости.

  2. Протокол Оценки Сессии (ПОС):

    • Метрики Качества Диалога: Точность, Когерентность, Полнота, Эффективность (кол-во итераций).
    • Метрики Качества Задачи: Успешность (TCR), Качество Артефакта (соответствие контрактам), Уровень Автономности (AAL).
    • Метрики Промптинга: Индекс "Семантического Казино", Чистота Протокола.

  3. Протокол Отладки "Режим Детектива":

    • При сложном сбое агент должен перейти из режима "фиксера" в режим "детектива".
    • Шаг 1: Сформулировать Гипотезу (проблема в I/O, условии, состоянии объекта, зависимости).
    • Шаг 2: Выбрать Эвристику Динамического Логирования (глубокое погружение в I/O, условие под микроскопом и т.д.).
    • Шаг 3: Запросить Запуск и Анализ Лога.
    • Шаг 4: Итерировать до нахождения причины.

  4. Протокол Безопасности ("Смертельная Триада"):

    • Перед запуском агента, который будет взаимодействовать с внешним миром, провести анализ по чек-листу:
      1. Доступ к приватным данным? (Да/Нет)
      2. Обработка недоверенного контента? (Да/Нет)
      3. Внешняя коммуникация? (Да/Нет)
    • Если все три ответа "Да" — автономный режим ЗАПРЕЩЕН. Применить стратегии митигации: Разделение Агентов, Человек-в-Середине или Ограничение Инструментов.

Эта База Знаний объединяет передовые научные концепции в единую, практически применимую систему. Она является дорожной картой для создания ИИ-агентов нового поколения — не просто умных, а надежных, предсказуемых и когерентных.