Когнитивный пайплайн. Часть I
– Как достигать согласия между мнениями: Emergent consensus prompting
– Как встроить контрольные точки: Reasoning checkpoint prompting
Вы получаете не просто инструкции, а модель оркестрации ИИ-мышления:
кто что делает, когда, как переключается фокус и как реагировать на ошибки.
Этот сценарий – для тех, кто строит ИИ-команды, корпоративные MAS, комплексные pipeline, где нужны координация, делегирование и объяснимость.
4. Как использовать книгу для проектирования ИИ-продуктов
Продуктовая логика – это цепочка задач, решений, проверок и итераций.
ИИ-продукты всё чаще включают:
– prompting-сценарии,
– memory / tool use,
– цепочки reasoning / feedback,
– ролевые взаимодействия,
– MAS-инфраструктуру.
С этой книгой вы можете:
– проектировать интерфейсы взаимодействия с ИИ,
– моделировать поведение агентов в разных ситуациях,
– встраивать когнитивные паттерны в пользовательские сценарии,
– планировать фазы reasoning внутри продукта.
Пример:
ИИ-интерфейс для стартап-анализа:
→ Пользователь задаёт идею → Агент применяет decomposition → выявляет слабые места (Assumption surfacing) → делает стресс-тест → предлагает улучшения → документирует reasoning → создаёт итоговую презентацию.
Книга становится не справочником, а репозиторием поведения,
которое вы можете внедрять в свои ИИ-продукты как API reasoning’а.
5. Как использовать книгу для фасилитации мышления команды
ИИ можно использовать как модератора, фасилитатора, второго мозга команды.
Юниты становятся «когнитивными карточками» для групповой работы:
– В стратегической сессии:
→ задаём тему → модель ведёт через Tree of Thought → выявляет дилеммы → применяет Compass → рефлексирует с Reflexion
– В анализе продукта:
→ создаём роли: дизайнер, клиент, скептик → включаем Multi-role orchestration → прогоняем Friction testing → подводим итоги
– В сессии по ошибкам:
→ Postmortem → Causal chain → Trust calibration → Next-step prompting
Книга может быть ИИ-игрой для мышления, где каждый юнит – это «когнитивный ход».
Модератор = ИИ, который двигает процесс по этим юнитам.
6. Как использовать книгу для обучения и саморазвития
Если вы хотите системно прокачать:
– навык задавания вопросов,
– критическое и стратегическое мышление,
– проектное и гипотезное мышление,
– умение вести продуктивный диалог с ИИ —
эта книга станет вашей персональной тренировочной средой.
Как использовать:
– 1 юнит = 1 день практики
– Ведите дневник диалога, где пробуете юнит, анализируете результат, формулируете улучшения
– В команде: используйте юниты как челленджи для обсуждений и воркшопов
– В обучении: строите курсы на основе блоков и практикующих юнитов
Через месяц вы не просто «лучше промптите».
Вы научитесь мыслить глубже, точнее, шире – вместе с ИИ.
Это все – разные входы в одну и ту же систему.
Как в игре Minecraft: один добывает ресурсы, другой строит архитектуру, третий изучает биомы.
А вы – проектируете мышление.
Когнитивный пайплайн
Когда мы говорим, что ИИ «думает», на самом деле мы имеем в виду не акт мышления как таковой, а структуру рассуждений:
как он воспринимает, анализирует, строит гипотезы, делает выводы, пересматривает свои суждения, принимает решения.
Всё это – не одна операция, а последовательность фаз.
И именно её я называю когнитивным пайплайном.
Что это такое?
Когнитивный пайплайн – это инженерно спроектированная цепочка когнитивных операций, которые проходят через ИИ (или через сеть агентов), чтобы достичь обоснованного вывода, на основе которого может быть принято решение и запущено действие ИИ-агента или MAS (мультиагентной системы).
Это может быть:
– внутренний reasoning-loop одного агента,
– диалоговая структура между человеком и LLM,
– распределённый процесс мышления в MAS.
Термин пока не является жёстким стандартом, как «трансформер» или «attention mechanism», но полагаю он может прижиться в профессиональной среде, особенно в контексте reasoning-пайплайнов, deliberation systems и multi-step LLM orchestration.
Почему пайплайн, а не просто цепочка промптов?
Потому что в хорошем пайплайне:
– у каждого шага есть роль,
– между шагами происходит передача контекста или результата,
– возможны ветвления, условные переходы, обратные связи,
– и главное – управление качеством вывода идёт на каждом этапе, а не постфактум.
Примеры когнитивных пайплайнов
Пример 1: Проверка продуктовой гипотезы
Decomposition – разобрать гипотезу на составные части
Assumption surfacing – выявить неявные допущения
Friction testing – ввести ограничение, чтобы проверить, где гипотеза ломается
Reflexion – проанализировать, почему и где логика не сработала
Adaptation – доработать идею с учётом слабых мест
Это не просто «диалог с ИИ» – это конструкт мышления, где на каждом этапе задействован отдельный когнитивный механизм.
Пример 2: Reasoning-агент в роли стратегического ассистента
– Получает запрос от пользователя: «Проведи SWOT-анализ идеи»
– Делает разбор по шаблону → Decomposition prompting
– Оценивает риски через Friction prompting
– Выявляет скрытые допущения → Assumption surfacing
– Дебатирует между вариантами → Comparative prompting + Self-consistency
– Документирует вывод → Reverse prompting
– Предлагает следующий шаг → Next-step selection
Каждый шаг можно делегировать подагенту.
Или встроить в один reasoning-loop.
Но во всех случаях – это пошаговая модель рассуждения, которую можно наблюдать, объяснить и повторить.
Пример 3: MAS (Multi-Agent System), решающая кейс для B2B-клиента
Planner-агент формирует roadmap на основе запроса клиента
Executor-агент проводит ресёрч с API-инструментами и web search
Critic-агент проводит Friction Test и указывает на нестыковки
Facilitator-агент собирает мнения и инициирует фазу согласования (emergent consensus)
Reporter-агент оформляет результат и объясняет, как система к нему пришла
Все вместе – это распределённый когнитивный пайплайн, управляемый оркестратором.
Почему это важно?
Потому что LLM хороша в том, что у неё богатый словарь и огромная обученность,
но плоха в том, что у неё нет собственной структуры мышления – пока вы её не зададите.
Один промпт – это лотерея.
Когнитивный пайплайн – это прозрачный и воспроизводимый reasoning-процесс.
Он:
– снижает вероятность галлюцинаций,
– делает работу ИИ-ассистента объяснимой,
– позволяет внедрить контрольные точки,
– и открывает возможность делегирования задач в MAS.
Что даёт эта книга
В этой книге я собрал юнит-за-юнитом строительные блоки, из которых можно проектировать такие пайплайны:
– от простых фаз (анализ → проверка → адаптация),
– до сложных структур с ролями, обратной связью и реальными действиями (подключение API, анализ данных, автономные циклы).
Вы можете использовать эти юниты как:
– шаблоны рассуждения,
– интерфейсы для подагентов,
– логические блоки в MAS,
– когнитивные фильтры в продукте,
– или как инструменты самопроверки при принятии решений.
Когнитивный пайплайн – это новая инженерная единица, с которой мы постоянно будем иметь дело при разработке ИИ-продуктов и мультиагентных систем.
I. Мышление и стратегии диалога
1. Пошаговые подсказки. Step-back Prompting
Цель
Выйти из тупика диалога, расширить пространство мышления модели и предложить новый взгляд на проблему. Используется для «перезагрузки» или нахождения более качественного подхода.
Когда применять
– Модель даёт однотипные или поверхностные ответы
– Требуется нестандартный взгляд или альтернативный путь решения
– Ответ зациклился или ходит по кругу
– Не удаётся продвинуться дальше в размышлении
– Нужно выйти из «локального минимума» в рассуждениях
Пример промпта
Прежде чем продолжать, давай сделаем шаг назад и посмотрим на задачу шире.
Какие альтернативные подходы мы могли бы рассмотреть, если бы не были ограничены текущими условиями?
Step back. Re-evaluate the system architecture from first principles.
What assumptions are we making, and which of them could be relaxed?
Механизм работы
– Модель рассматривает предпосылки и ограничения текущего ответа
– Начинает «думать о том, как она думает» (метапознание)
– Может предложить новую формулировку задачи или сменить фрейм
– Часто переходит к более глубокой декомпозиции или формулирует уточняющие вопросы
Риски / Ошибки
– Слишком частое применение может сбить ход рассуждения
– При слабой постановке вопроса возможна генерация общих, расплывчатых альтернатив
– Неэффективно, если начальный промпт уже был на мета-уровне – получится цикл
– В API-режиме может потребовать дополнительного контекстного окна (cost ↑)
Связанные техники
– Reflexion prompting – активирует самопроверку и пересмотр своих же решений
– Compass prompting – используется при полной неопределённости направления
– Tree of Thought (ToT) – строит несколько вариантов продолжения логики
– Reverse prompting – позволяет модели пересмотреть, как бы она сама сформулировала задачу
– Reframing – смена формулировки или фрейма без смены сути
Применение в ИИ-агентах и MAS
– Может использоваться как встроенный механизм «отката» или самокоррекции агента при неудачных попытках.
– В MAS может служить шаблоном для роли внутреннего наблюдателя или модератора, оценивающего прогресс других агентов.
– Используется как компонент переоценки в reasoning loop, особенно если предыдущие шаги зашли в тупик.
– В MAS – как функция агента-корректора или аудитора, способного остановить процесс и переформулировать направление размышлений.
– Может применяться внутри рефлексивных или модулирующих агентов, которые наблюдают за ходом reasoning и инициируют откат к более высокой перспективе.
Где применяется в продукте / агенте
– ИИ-ассистенты для принятия решений в условиях перегрузки или тупиков
– Ревизионные агенты, которые должны «переосмысливать» ранее предложенные идеи
– Системы генерации стратегий, когда нужно выйти за рамки текущих предположений
– UX-продукты и фасилитаторы, которые поддерживают креативное мышление
Примеры применения
Индивидуальный диалог с ИИ
Русский язык: «Я застрял на этой задаче: „Придумай название для образовательного проекта по искусственному интеллекту“. Пожалуйста, сделай шаг назад и предложи 3 альтернативных способа подойти к этой задаче – с разной логикой или точкой зрения.»
English:
“I’m stuck with this task: ‘Come up with a name for an educational AI project.’
Take a step back and suggest 3 alternative ways to approach this – using different logic or perspectives.”
→ Эти примеры позволяют пересобрать подход к проблеме и выйти из творческого тупика.
Применение в ИИ-агенте
Сценарий: reasoning-агент, помогающий стартапу сформулировать ключевую гипотезу, не может получить внятный результат от генератора.
Русский:
Агент-навигатор анализирует ввод пользователя и замечает: «Сформулированная гипотеза противоречива и ведёт в тупик. Предлагаю сделать шаг назад: либо уточнить сегмент, либо переписать цель проекта через пользовательскую ценность.»
English:
The navigator agent detects conflict in the input: “The stated hypothesis leads to a dead-end. Suggest stepping back: either reframe the segment or redefine the project goal in terms of user value.”
→ Step-back применяется как техника самоисправления логики до запуска генерации.
Применение в MAS (мультиагентной системе)
Русский: Агент-оценщик: «Промежуточные гипотезы не подтверждаются. Предлагаю сделать step-back и запросить у исследовательского агента 3 альтернативных формулировки исходной проблемы.» Агент-исследователь: «Принято. Готовлю новые варианты постановки задачи.»
English:
Evaluator agent: “The intermediate hypotheses are failing. Recommending step-back – request 3 alternative framings from the research agent.”
Research agent: “Understood. Generating new problem statements.”
→ Step-back prompting здесь используется как механизм восстановления стратегического направления внутри reasoning loop MAS.
2. Цепочки мыслей. Chain-of-Thought 2.0
Где применяется в продукте / агенте
– ИИ-ассистенты для принятия решений в условиях перегрузки или тупиков
– Ревизионные агенты, которые должны «переосмысливать» ранее предложенные идеи
– Системы генерации стратегий, когда нужно выйти за рамки текущих предположений
– UX-продукты и фасилитаторы, которые поддерживают креативное мышление
Цель
Побудить модель к пошаговому рассуждению вместо мгновенного ответа. Повысить прозрачность логики, точность в вычислениях и глубину анализа.
Когда применять
– При решении задач, требующих нескольких логических шагов
– Для работы с математикой, логикой, сценариями, диагностикой
– Когда важно видеть обоснование, а не только результат
– В ситуациях, где ошибка возможна из-за упрощённого рассуждения
– Для генерации гипотез или списков аргументов
Пример промпта
Давай подумаем шаг за шагом.
Как бы ты подошёл к этой задаче, если бы сначала определил ключевые переменные, затем проверил возможные зависимости, а потом сделал вывод?
Let’s work through this step by step.
Start by identifying the key factors, then explain how they interact, and finally draw a conclusion.
Механизм работы
Chain-of-Thought (CoT) заставляет модель задержать выдачу финального ответа и сначала построить логическую цепочку. Это увеличивает надёжность вывода за счёт:
– последовательной активации reasoning-модулей внутри модели,
– разбиения задачи на микрошаги (иногда имплицитно),
– возможности пользователя проверить или изменить ход рассуждений.
Версия 2.0 включает:
– использование шаблонов для конкретных типов задач,
– контроль над глубиной и длиной цепочки,
– комбинацию с другими техниками (например, self-consistency).
Риски / Ошибки
– Модель может начать «болтать» – уходить в пространные объяснения
– Цепочка может быть логически связной, но всё равно приводить к неправильному выводу
– Требует больше токенов → выше цена при API-запросах
– При генерации длинных цепочек без контроля – возможен «дрифт» смысла
Связанные техники
– Self-consistency prompting – помогает выбрать наиболее обоснованную цепочку из нескольких
– Tree of Thought (ToT) – создаёт несколько параллельных цепочек мышления
– Decomposition prompting – разбиение задачи перед CoT
– Reflexion prompting – позволяет модели переоценить свои шаги
– Step-back prompting – используется до или после цепочки для улучшения качества
Применение в ИИ-агентах и MAS
– Обеспечивает воспроизводимое логическое поведение агента, полезно при создании reasoning-агентов.
– В MAS позволяет структурировать вклад агента как цепочку шагов, которую могут продолжить или дополнить другие агенты.
– Строит базу для поэтапной коммуникации между агентами, где каждый шаг reasoning может быть передан следующему модулю.
– В MAS используется как внутренний reasoning protocol, обеспечивающий интерпретируемость при коллективном построении ответа.
– Полезен при организации pipeline reasoning, когда разные агенты выполняют разные шаги (гипотеза → проверка → вывод).
Где применяется в продукте / агенте
– Продукты, которым требуется последовательная интерпретируемая логика (например, финансы, медицина)
– Диалоговые системы, которые должны объяснять ход мышления пользователю
– Агенты, чьи ответы составлены из пошаговой генерации с контрольной проверкой
– Образовательные и обучающие ИИ-системы, демонстрирующие логику
Примеры применения
Индивидуальный диалог с ИИ
Русский язык: «Помоги проанализировать следующую ситуацию: клиенты перестали возвращаться после первой покупки. Пожалуйста, распиши своё мышление пошагово – от формулировки гипотез до выводов. Не пропускай этапы рассуждения.»
English:
“Help me analyze this situation: customers don’t return after their first purchase.
Please explain your thinking step by step – from hypothesis formulation to conclusions. Don’t skip reasoning stages.”
→ Такие промпты активируют логичное, разбитое на этапы мышление и позволяют отследить, как ИИ пришёл к выводу.
Применение в ИИ-агенте
Русский: Агент получает запрос: «Предложи стратегию выхода на рынок Индии для B2B SaaS-платформы». В ответ он запускает CoT-модуль: – этап 1: определение целевой аудитории, – этап 2: выявление барьеров, – этап 3: выбор каналов продвижения, – этап 4: метрики успеха.
English:
The agent receives: “Propose a market entry strategy for India for a B2B SaaS platform.”
It runs its CoT module:
– Step 1: define target audience
– Step 2: identify entry barriers
– Step 3: select go-to-market channels
– Step 4: propose success metrics
→ Chain-of-Thought применяется как структура принятия решений и может быть отображена пользователю для проверки.
Применение в MAS (мультиагентной системе)
Русский: Агент-юрист: «Запускаю поэтапный анализ по методике Chain-of-Thought. На каждом этапе прошу подтвердить или скорректировать выводы агентом-этическим советником и агентом-финансистом.»
English:
Legal agent: “Initiating stepwise Chain-of-Thought analysis. At each stage, requesting validation or correction from the ethics advisor agent and finance agent.”
→ CoT в MAS используется как общий язык логики, по которому взаимодействуют несколько агентов в одном reasoning pipeline.
3. Дерево мыслей. tree of Thought (ToT)
Цель
Запустить параллельные сценарии рассуждения, позволяя модели исследовать несколько логических путей и выбрать наиболее перспективный.
Когда применять
– При решении комплексных задач с несколькими возможными подходами
– Когда важно сравнить альтернативные гипотезы или решения
– Для креативных задач с высокими требованиями к обоснованию
– При проектировании, разработке, выборе архитектурных решений
– Когда Chain-of-Thought даёт узкий, линейный результат
Пример промпта
Предложи несколько различных способов решения этой задачи.
(«Показать плюсы и минусы»)
Примеры применения
В конце выбери наиболее перспективный и обоснуй выбор.
Generate multiple reasoning paths to solve the problem.
For each, explain the steps and evaluate pros and cons.
Then select the most promising one and justify your choice.
Механизм работы
Tree of Thought (ToT) инициирует ветвление логики, где модель:
– Строит несколько независимых цепочек мышления
– Оценивает каждую по заранее заданным критериям
– Выбирает одну или несколько для углублённой проработки
По сути, это приближение к множественным агентам или голосованию решений, реализованное в одной модели. Хорошо сочетается с итеративным анализом (например, через self-consistency).
Риски / Ошибки
– Растущий объём токенов при большом числе веток
– Возможна избыточная генерация «ради генерации» – требуется явная задача и критерии оценки
– Если ветки не различаются по сути, модель будет выбирать произвольно
– В API-интеграциях может потребовать постобработку и парсинг
Связанные техники
– Chain-of-Thought 2.0 – ToT расширяет её вширь, добавляя диверсификацию
– Self-consistency prompting – позволяет выбирать ветку по повторяемости
– Exploratory prompting – активирует альтернативное мышление
– Multi-agent prompting – позволяет отдать каждую ветку «разным ролям»
– Prompt orchestration – управляет порядком генерации и оценки веток
Применение в ИИ-агентах и MAS
– В MAS даёт архитектурную возможность параллельного развития гипотез: каждый агент отвечает за отдельную ветку reasoning.
– Подходит для систем, где важно не потерять альтернативные пути, пока основной reasoning развивается по выбранной линии.
– Может использоваться в рамках self-consistent MAS, где дерево решений формируется, оценивается и сливается обратно в основной поток.
Где применяется в продукте / агенте
– ИИ-ассистенты по принятию решений с альтернативами и сценариями
– Reasoning-агенты, работающие с дивергентным мышлением
– Продукты в области инноваций, R&D, проектирования и продуктового дизайна
– MAS-агентные структуры, где каждая ветка может исполняться разными агентами
Примеры применения
Индивидуальный диалог с ИИ
Русский язык: «Мне нужно выбрать формат для онлайн-курса. Вместо одного варианта, предложи разные подходы в виде дерева решений: – один путь – курс за один вечер, – другой – модульная программа, – третий – ежедневные короткие практики. Для каждой ветви распиши логику и последствия.»
English:
“I need to choose a format for an online course. Instead of one solution, generate a decision tree with different approaches:
– one path: single-evening intensive,
– another: modular program,
– third: daily micro-lessons.
Explain the reasoning and consequences behind each branch.”
