Files
homebox_lens/agent_promts/shared/knowledge_base.md
2025-09-26 10:30:59 +03:00

172 lines
19 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

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:**
```xml
<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:**
```xml
<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:**
```python
# <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:**
```xml
<!-- <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**.