Когнитивный пайплайн. Часть I

Цель

Повысить надёжность вывода, запрашивая у модели несколько решений одной и той же задачи и выбирая наиболее повторяющийся или логически сильный ответ.

Когда применять

– Когда одна генерация даёт нестабильный или сомнительный результат

– При сложных логических или аналитических задачах

– Для задач, требующих высокой точности (диагностика, расчёты, дедукция)

– Если Chain-of-Thought дал неоднозначный или некорректный вывод

– При генерации вариантов гипотез или проектных решений

Пример промпта

Повтори анализ задачи 5 раз независимо друг от друга, следуя пошаговому рассуждению.

Затем выбери решение, которое встречается чаще всего, и обоснуй его.

Solve the problem five times independently using step-by-step reasoning.

Then select the most consistent answer and explain why it is preferred.

Механизм работы

Self-consistency prompting использует вариативность генерации в LLM как инструмент.

– Задача формулируется так, чтобы допускать многообразие решений

– Модель повторно решает задачу (либо с одним промптом в несколько прогонов, либо внутри одного вызова с инструкцией)

– Из нескольких решений выбирается наиболее частое или логически устойчивое

Это похоже на голосование без внешнего критика, при котором сам ИИ выявляет «консенсус своей логики».

Риски / Ошибки

– Возможна иллюзия согласованности – однотипные ошибки будут повторяться

– Требует больше времени и токенов (особенно в API или в автоматизации)

– При слабой постановке задачи можно получить 5 одинаково плохих ответов

– Нужна проверка разнообразия перед голосованием (иначе нет смысла)

Связанные техники

– Chain-of-Thought 2.0 – обеспечивает основу для многократных рассуждений

– Tree of Thought (ToT) – даёт ветви, которые можно протестировать на согласованность

– Reverse prompting – позволяет понять, как модель обосновывает выбранный вариант

– Prompt orchestration – управляет процессом генерации и голосования

– Reflexion prompting – можно применять после выбора для перепроверки

Применение в ИИ-агентах и MAS

– Подходит для агентов, которым требуется высокая точность (например, проверка гипотез или технический аудит).

– В мультиагентной среде может использоваться как агрегатор мнений: консенсус между множеством однотипных агентов (ensemble behavior).

Где применяется в продукте / агенте

– Применяется как механизм внутренней верификации reasoning-агента: один агент проверяет собственные итерации и выводит наиболее повторяющееся или устойчивое решение.

– В MAS может быть оформлен как meta-agent, собирающий результаты reasoning от разных агентов и выстраивающий consensus.

– Полезен в задачах с высокой степенью неопределённости, где требуется усреднение логики, а не выбор одного ответа.

Примеры применения

Индивидуальный диалог с ИИ

Русский язык: «Сгенерируй три разных ответа на вопрос: „Какая бизнес-модель подойдёт для платформы по продаже онлайн-курсов?“ Потом сравни их и объясни, какой из них наиболее логичен, обоснован и соответствует заданной цели.»

English:

“Generate three different answers to the question: ‘What business model fits a platform for selling online courses?’

Then compare them and explain which one is the most logical, well-reasoned, and goal-aligned.”

→ Такой промпт помогает не просто получить ответ, а увидеть диапазон суждений и выбрать наилучшее на основе внутренней логики.

Применение в ИИ-агенте

Русский: Агент генерирует 5 вариантов креативной концепции для запуска новой линейки косметики. Затем запускает self-consistency модуль, который: – анализирует полноту и силу каждого варианта, – выбирает 2 лучших, – и формулирует общий подход на их основе.

English:

The agent generates 5 creative campaign ideas for a cosmetics product launch. Then, using self-consistency logic, it:

– evaluates each for completeness and strength,

– selects the top 2,

– and synthesizes a composite concept from them.

→ Такой модуль заменяет субъективный отбор и усиливает прозрачность выбора в агенте.

Применение в MAS (мультиагентной системе)

Русский: Генератор-агент создаёт 3 сценария развития стартапа. Аналитик-агент сравнивает их по ключевым метрикам (срок окупаемости, уровень риска, масштабируемость).

Оценщик формирует итог: «Сценарий 2 более устойчив, но Сценарий 3 имеет наибольший потенциал при достаточном финансировании. Рекомендую гибридную стратегию.»

English:

A scenario generator agent creates 3 startup development paths.

An analyst agent compares them using key metrics (ROI time, risk, scalability).

Evaluator summarizes: “Scenario 2 is more stable, but Scenario 3 has higher upside with funding. Recommend a hybrid strategy.”

→ Self-consistency prompting реализуется как логика согласования и отбора внутри агентной экосистемы.

Цель

Побудить модель к анализу собственного ответа: выявить ошибки, слабые места, логические сбои и предложить улучшение. Увеличивает точность, надёжность и интерпретируемость reasoning-вывода.

Когда применять

– После генерации ответа, если он вызывает сомнения

– При обучении модели действовать «как критик» своих решений

– Внутри reasoning loop, как этап самопроверки

– Для создания агентов, способных учиться на ошибках

– При генерации программного кода, стратегий, планов, где важна верификация

Пример промпта

Проанализируй свой предыдущий ответ:

– какие логические допущения ты сделал?

– возможны ли ошибки или слабые места?

– как можно улучшить этот ответ?

Reflect on your previous answer:

– What assumptions did you make?

– Are there any weaknesses or potential errors?

– How would you revise it to improve accuracy or clarity?

Механизм работы

Reflexion prompting активирует мета-уровень reasoning:

– Модель интерпретирует собственный вывод как внешний текст

– Анализирует его по заданным критериям

– Формулирует замечания, улучшения или полный пересмотр

– Может перейти к самогенерации улучшенного ответа

Этот паттерн усиливает способность модели к внутренней самокритике, особенно в сложных цепочках с промежуточными рассуждениями.

Риски / Ошибки

Модель может «притворяться» критичной, не выявляя реальных слабых мест

Возможна имитация саморефлексии без настоящей переоценки

При частом применении – рост количества токенов без пропорционального улучшения

Требуется чёткая постановка критериев оценки и качества

Связанные техники

– Self-consistency prompting – можно сравнить результат до и после рефлексии

– Step-back prompting – близко по цели, но более направлено на смену перспективы

– Auto-correction loops – reflexion может быть встроена как этап цикла

– Reverse prompting – позволяет посмотреть, как бы модель пересформулировала задачу

– Prompt ranking – может использоваться для выбора до/после рефлексии

Применение в ИИ-агентах и MAS

– Reflexion – критически важный этап reasoning-цикла в агентных системах, особенно перед финальным выводом.

– Может быть реализован как отдельный агент-критик в MAS: получает результаты от других агентов, анализирует, предлагает улучшения.

– В продуктах с высоким требованием к качеству (финансовые отчёты, код, стратегии) позволяет автоматизировать ревью и self-review.

– Используется для создания reasoning loops с inner reward shaping, где качество промежуточного вывода влияет на поведение в следующем шаге.

– Повышает надёжность и интерпретируемость ИИ-продуктов, что критично для product-grade решений.

Где применяется в продукте / агенте

– Аудиторские, юридические и стратегические ИИ-системы с фазой самопроверки

– Reasoning-агенты с функцией саморефлексии

– MAS, где один агент может запускать рефлексию на действия других

– Образовательные ИИ-системы, обучающие через самонаблюдение

Примеры применения

Индивидуальный диалог с ИИ

Русский язык:

«Вот твой предыдущий ответ. Прочитай его и оцени:

– какие в нём есть сильные и слабые стороны,

– насколько он соответствует цели,

– что ты бы изменил или дополнил.

После этого предложи улучшенную версию.»

English:

“Here’s your previous answer. Review it and evaluate:

– its strengths and weaknesses,

– how well it meets the goal,

– what you would revise or expand.

Then provide an improved version.”

→ Такая практика развивает у пользователя навык постанализа и вовлекает ИИ в итеративное улучшение.

Применение в ИИ-агенте

Русский:

После генерации бизнес-идеи агент запускает модуль reflexion:

– выявляет, какие аспекты были недостаточно проработаны,

– уточняет, какие допущения могли быть ложными,

– генерирует вторую, уточнённую версию.

English: