Когнитивный пайплайн. Часть I

Каждая техника начинается с понятного названия (на русском и английском), чтобы её можно было легко запомнить, искать, цитировать или использовать как тег внутри документации, агента или пайплайна.

Например:

Friction testing prompting → Стресс-тест логики

«Вводим помеху в рассуждение, чтобы проверить его устойчивость»

Цель

Здесь вы сразу видите, зачем нужна техника.

Какая мыслительная задача решается? Что активируется в модели?

Этот раздел помогает быстро понять, когда стоит применить юнит – и чего от него ожидать.

Когда применять

Раздел, описывающий типовые кейсы и сценарии, в которых эта техника особенно эффективна. Пишу не как теоретик, а как инженер и практик: с ориентацией на реальные задачи.

Например:

– анализ гипотез,

– моделирование поведения под давлением,

– разбор бизнес-идей,

– критический этап в стратегии.

Механизм работы

Это ключевая часть каждого юнита:

как работает эта техника на когнитивном уровне?

Что происходит внутри модели, когда вы её используете?

Я объясняю последовательно:

– какую роль играет структура запроса,

– как активируются нужные паттерны вывода,

– как модель обрабатывает логические или ролевые конструкции,

– какие процессы (размышление, сравнение, критика, проверка) происходят в ней.

Это позволяет не просто применять технику, но и понимать, модифицировать и встраивать её в автоматизацию.

Риски / ошибки

ИИ легко сбивается с курса.

В каждом юните мы указываем:

– типичные ошибки применения (например: «модель не видит помеху», «перепрыгивает фазу», «переходит в генерацию вместо анализа»),

– границы применимости,

– советы по улучшению результата (например: «задайте фокус заранее», «используйте после такого-то юнита»).

Связанные техники

Я показываю, как техника связана с другими юнитами. Это:

– помогает строить логические цепочки,

– выявляет взаимодополняющие подходы,

– позволяет проектировать reasoning-фреймворки (например: Hypothesis → Friction → Reflexion → Adaptation).

Применение в ИИ-агентах и MAS

Каждый юнит сопровождается пояснением:

– как он может быть встроен в reasoning-агента,

– где он применяется в MAS (мультиагентной системе),

– какую роль играет: исполнитель, наблюдатель, критик, фасилитатор и т.д.,

– можно ли его автоматизировать, делегировать, воспроизводить.

Это особенно важно для ИИ-дизайнеров и инженеров, которые создают агентные пайплайны: из техники получается поведенческий модуль.

Где применяется в продукте или агенте

Финальный раздел: прикладной уровень.

Здесь я описываю, в каких продуктах, задачах, интерфейсах или бизнес-сценариях техника особенно полезна.

Например:

– стратегические ассистенты,

– инвестиционные агенты,

– инструменты проверки гипотез,

– симуляторы решений,

– когнитивные интерфейсы,

– корпоративные MAS-решения.

Примеры промптов и ПРИМЕНЕНИЯ

Каждая техника снабжена примером промпта – на русском и английском языках, иллюстрирующим формулировку техники в изолированном виде (то есть то, как формулируется промпт по правилам этого юнита).

А в конце каждого юнита примеры на трёх уровнях применения – индивидуальный диалог, ИИ-агент, мультиагентная система (MAS) – каждая техника превращается в прикладной шаблон для проектирования, тестирования и масштабирования ИИ-решений.

Примеры применения варьируются по форме:

– одиночный промпт,

– промпт с фазами (scaffold или flow),

– промпт в формате модерации или «внутреннего монолога»,

– промпт-задание для подагента внутри пайплайна или MAS-сценария.

Вы можете комбинировать юниты по типу «когнитивного конструктора»:

Пример: Анализ бизнес-гипотезы

– Decomposition prompting – разложить гипотезу на компоненты

– Assumption surfacing – выявить неявные предпосылки

– Friction testing – стресс-тестировать логику

– Reflexion prompting – дать модели осмыслить, что «сломалось»

– Prompt-feedback adaptation – адаптировать идею к новым условиям

В результате – вы не просто получили ответ, а прошли осмысленный путь рассуждения.

Книгу можно читать линейно – но эффективнее по задачам

Если вы только начинаете, можно пройти блок I от начала до конца: он даст основу мышления и логику диалога с ИИ.

Но если у вас уже есть конкретная цель – используйте навигацию по сценариям (см. предыдущий раздел) или оглавление по блокам. Так вы сразу попадёте в нужную точку.

Когнитивные пайплайны из юнитов

Каждый юнит – это модуль мышления. Вы можете комбинировать их под конкретные сценарии:

Пример: Разработка ИИ-ассистента для внутренних процессов

– Prompt composition (Блок II) – конструирование вопросов к ИИ

– Role-based prompting (Блок III) – задаём роль «аналитик»

– Decomposition + Diagnostic prompting (Блок V) – пошаговый разбор и диагностика

– Tool-trigger prompting (Блок VI) – подключаем вызов внешних функций

– Prompt-feedback adaptation (Блок V) – корректируем вывод по результату

Так появляется логическая структура reasoning, которую можно превратить в пайплайн, сценарий, агентную логику или продуктовую функцию.

Используйте техники циклично

Многие юниты можно применять не один раз, а на каждой итерации мышления:

– Reflexion prompting → после каждого вывода

– Assumption surfacing → перед каждым планом

– Self-consistency → при сравнении версий

– Prompt-feedback adaptation → как способ итеративной донастройки reasoning

Это и есть reasoning-loop – цикл наблюдение → анализ → вывод → уточнение → следующее действие.

Вы можете собирать свои reasoning-loop из нужных вам юнитов.

Встраивайте юниты в MAS, продукты, интерфейсы

Каждая техника в книге спроектирована так, чтобы:

– быть читаемой и человеком, и моделью

– встраиваться в агентную архитектуру или сценарий

– быть передана как инструкция в подагент

– или использоваться как часть поведенческой логики внутри интерфейса

Используйте юниты как практики мышления

Даже без MAS, без кода и без интерфейсов – вы можете использовать юниты как тренажёры мышления.

Открываете технику —

применяете её к своей идее, задаче, проекту —

анализируете результат —

получаете не просто ответ, а новое понимание.

Через регулярную работу с юнитами вы прокачаете не только работу с ИИ – а и своё собственное мышление как архитектора решений.

1. Хочу выстроить диалог с ИИ, чтобы не получать банальные или размазанные ответы

Ты работаешь над проектом, стратегией или идеей и хочешь, чтобы ИИ не просто «что-то написал», а помог понять, сформулировать, проверить и улучшить мысль.

С чего начать:

→ Блок I: Мышление и стратегии диалога

Что ты найдёшь:

– техники, которые выстраивают размышление по шагам (Chain-of-Thought 2.0, Tree of Thought)

– способы выхода из тупиков (Step-back prompting, Compass)

– критические проверки и ролевые провокации (Dilemma, Friction testing, Cross-examining)

Как использовать:

– как шаблоны диалога

– как способы задавать себе (и ИИ) правильные вопросы

– как фреймы для проведения «мысленных сессий» с ИИ

2. Хочу создать reasoning-агента, который будет проверять бизнес-гипотезы или анализировать документы

Ты строишь ассистента, который не просто даёт информацию, а выводит логический результат, проверяет допущения, адаптирует ход рассуждений.

С чего начать:

→ Блоки I + II + V

Что ты найдёшь:

– базовые техники мышления

– способы их связывания в пайплайны

– юниты для анализа причин, прогнозов, ретроспектив, адаптации вывода

Пример пайплайна reasoning-агента:

– Decomposition – разбить задачу

– Friction testing – проверить на прочность

– Reflexion – проанализировать сбои

– Adaptation – выдать улучшенный вывод

3. Хочу создать MAS, где один агент планирует, второй проверяет, третий собирает данные, четвёртый пишет отчёт

Ты проектируешь мультиагентную систему – и тебе нужно распределить мышление, координировать роли, контролировать переходы.

С чего начать:

→ Блок VII: Оркестрация мышления и MAS

Что ты найдёшь:

– делегирование подзадач (Sub-agent delegation)

– сценарии координации ролей (MAS role coordination)

– пайплайны когнитивных фаз (Cognitive pipeline design)

– мета-агентов-наблюдателей (Reflective orchestration loops)

Пример MAS-сценария:

– Planner-агент разбивает задачу (Cognitive pipeline design)

– Executor собирает данные и действует (Action Layer)

– Critic оценивает и вносит обратную связь (Friction + Reflexion)

– Orchestrator анализирует общую картину (Reasoning checkpoints)

4. Хочу встраивать мышление ИИ в продукт или интерфейс

Ты создаёшь ИИ-продукт или сценарий, где ИИ должен не просто ответить, а пройти осмысленный путь: понять, разделить роли, удержать контекст, подключить инструмент, предложить итог.

С чего начать:

→ Блоки II + III + IV + VI

Что ты найдёшь:

– промпт-архитектуру и композицию цепочек

– способы переключения ролей и тональности

– защиту от контекстных сбоев и перегрузки

– подключения к внешним инструментам, API, памяти

Как использовать:

– как карту проектирования функционала: от голоса до действий

– как внутренний «двигатель мышления» внутри интерфейса

– как рефреймер и фасилитатор пользовательских сессий

5. Хочу исследовать или улучшать продукт, используя ИИ как стратегического собеседника

Ты не строишь MAS, не автоматизируешь, но хочешь думать точнее. Проверять идеи. Искать слабые места. Запускать новые ходы.

С чего начать:

→ Блоки I + V

Что ты найдёшь:

– техники декомпозиции, аналогий, предсказаний, ретроспектив

– способы «думать вместе» – как будто бы с советником

– шаблоны диагностики сложных задач

С какой бы ситуации ты ни начинал, внутри книги ты найдёшь модули, которые превращают твою задачу в когнитивный пайплайн.

А мышление – это теперь то, что можно проектировать, усиливать и делегировать. Просто, открывай нужный блок, собирай свою схему, двигайся по юнитам.

Ну и для уверенности, разложим по сценариям, хотя как по мне все одно.

Изначально проектировал как инструмент, к которому вы будете возвращаться снова и снова:

– когда проектируете ИИ-агента,

– когда работаете с LLM в продукте,

– когда тестируете гипотезу,

– когда строите когнитивный пайплайн,

– или когда попали в тупик и ищете, как вытащить себя (или модель) из него.

Мне виделось, что в перечне возможных сценариев основные это №2, 3 и 4. Но Чат подсказал, как дать вам больше пользы, поэтому вот все ключевые сценарии использования, в реальной работе и практике.

1. Как использовать книгу как справочник по мышлению с ИИ

Если вы используете ИИ как соавтора, собеседника, ассистента или стратегического советника, то юниты из Блока I и V станут вашими постоянными помощниками:

– Попали в тупик – откройте Step-back prompting

– Хотите выйти за рамки – используйте Exploratory prompting

– Не знаете, как формулировать гипотезу – примените Hypothesis-first prompting

– Нужно проследить логическую цепочку – откройте Causal chain analysis

– Хотите проверить свою идею на прочность – стресс-тест через Friction prompting

– Нужно проанализировать провал – проведите Postmortem prompting

Это сценарий «ИИ как расширение мышления».

Каждый юнит = способ думать по-новому.

Можно применять в личной работе, в командах, в стратегических сессиях.

Работая над этим сборником я понял, что для прямых, живых диалогов с ИИ в чате, можно написать отдельную книгу, и я это сделал, она называется: "Это не бред, это Чат!". Конечно, в ней нет такой полноты подходов, зато она написана совершенно другим языком и очень легко читается.

2. Как использовать книгу для проектирования reasoning-агентов

Если вы создаёте ИИ-ассистента, аналитика, планировщика, фасилитатора или любого reasoning-агента – эта книга даст вам набор когнитивных функций, которые можно комбинировать в логике агента.

Например:

– Для агента-инвестора:

→ Decomposition → Friction → Reflexion → Trust calibration

– Для агента-фасилитатора:

→ Compass prompting → Dilemma prompting → Multi-role orchestration

– Для агента-продуктолога:

→ Tree of Thought → Self-consistency → Hypothesis testing → Prompt-feedback adaptation

Вы можете собирать reasoning-пайплайны из юнитов как из Lego:

у каждого есть цель, фаза применения, тип взаимодействия и выход.

И это даёт архитекторам и разработчикам возможность:

– проектировать агентную логику шаг за шагом,

– объяснять её поведение,

– документировать и воспроизводить паттерны мышления.

3. Как использовать книгу для мультиагентных систем (MAS)

Если вы работаете с несколькими агентами, вам важна координация мышления.

Блок VII специально создан для этого:

– Как делегировать подзадачи: Sub-agent delegation

– Как координировать роли: MAS role coordination

– Как проектировать pipeline рассуждений: Cognitive pipeline design