INSIDE_AI_TECH Telegram 8
Теперь разберемся, как работает кодовый агент, например: Claude Code. На картинке выше показана диаграмма последовательности работы агента. В главных ролях: Человек (Human), Интерфейс (Interface), Модель (LLM) и среда выполнения (Environment):

Запрос от человека (Human)
Пользователь формулирует задачу и отправляет запрос через интерфейс.

Стадия уточнения задачи (Interface LLM, “Until tasks clear”)
Пользователь «общается» с LLM, чтобы уточнить детали задачи:
- Clarify – модель может задавать наводящие вопросы или просить дополнительные данные, уточнения, форматы;
- Refine – модель (при необходимости вместе с человеком) переформулирует или корректирует задачу, пока её формулировка не станет конкретной и понятной.

Отправка контекста модели (Send context)
Как только задача сформулирована достаточно четко, передается контекст и вся необходимая информация модели.

Обогащение контекста: поиск файлов / данных в среде (Search files → Return paths)
LLM делает запрос в среду (Environment), чтобы найти необходимые ресурсы, файлы и участки кода.

Решение задачи (Until tests pass)
- Write code – модель (LLM) генерирует код.
- Status – модель или среда может сообщать текущее состояние работы, например, процесс компиляции.
- Test – запускаются тесты или проверки, чтобы понять, корректен ли полученный результат.
- Results – возвращаются результаты тестирования (успешные или с ошибками).
- GoTo “Write code” – на основе полученных результатов (ошибках компиляции / тестирования) агент обогащает контекст и с новыми знаниями переходит на этап Write code.
Этот цикл «Write code → Test → Results» повторяется, пока все тесты не будут пройдены успешно, либо пока не будет достигнут условленный критерий завершения.

Завершение и отправка результата
После успешного выполнения задачи модель возвращает итоговый результат (Complete).

Таким образом, агент не просто выдает ответ сразу, но и взаимодействует с пользователем для уточнения задачи, получает необходимые ресурсы от среды, итерируется, проверяет свою работу через тесты и только после успешного прохождения тестов возвращает итоговое решение.
32



tgoop.com/inside_ai_tech/8
Create:
Last Update:

Теперь разберемся, как работает кодовый агент, например: Claude Code. На картинке выше показана диаграмма последовательности работы агента. В главных ролях: Человек (Human), Интерфейс (Interface), Модель (LLM) и среда выполнения (Environment):

Запрос от человека (Human)
Пользователь формулирует задачу и отправляет запрос через интерфейс.

Стадия уточнения задачи (Interface LLM, “Until tasks clear”)
Пользователь «общается» с LLM, чтобы уточнить детали задачи:
- Clarify – модель может задавать наводящие вопросы или просить дополнительные данные, уточнения, форматы;
- Refine – модель (при необходимости вместе с человеком) переформулирует или корректирует задачу, пока её формулировка не станет конкретной и понятной.

Отправка контекста модели (Send context)
Как только задача сформулирована достаточно четко, передается контекст и вся необходимая информация модели.

Обогащение контекста: поиск файлов / данных в среде (Search files → Return paths)
LLM делает запрос в среду (Environment), чтобы найти необходимые ресурсы, файлы и участки кода.

Решение задачи (Until tests pass)
- Write code – модель (LLM) генерирует код.
- Status – модель или среда может сообщать текущее состояние работы, например, процесс компиляции.
- Test – запускаются тесты или проверки, чтобы понять, корректен ли полученный результат.
- Results – возвращаются результаты тестирования (успешные или с ошибками).
- GoTo “Write code” – на основе полученных результатов (ошибках компиляции / тестирования) агент обогащает контекст и с новыми знаниями переходит на этап Write code.
Этот цикл «Write code → Test → Results» повторяется, пока все тесты не будут пройдены успешно, либо пока не будет достигнут условленный критерий завершения.

Завершение и отправка результата
После успешного выполнения задачи модель возвращает итоговый результат (Complete).

Таким образом, агент не просто выдает ответ сразу, но и взаимодействует с пользователем для уточнения задачи, получает необходимые ресурсы от среды, итерируется, проверяет свою работу через тесты и только после успешного прохождения тестов возвращает итоговое решение.

BY Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе




Share with your friend now:
tgoop.com/inside_ai_tech/8

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

But a Telegram statement also said: "Any requests related to political censorship or limiting human rights such as the rights to free speech or assembly are not and will not be considered." Unlimited number of subscribers per channel How to Create a Private or Public Channel on Telegram? Hui said the time period and nature of some offences “overlapped” and thus their prison terms could be served concurrently. The judge ordered Ng to be jailed for a total of six years and six months. During a meeting with the president of the Supreme Electoral Court (TSE) on June 6, Telegram's Vice President Ilya Perekopsky announced the initiatives. According to the executive, Brazil is the first country in the world where Telegram is introducing the features, which could be expanded to other countries facing threats to democracy through the dissemination of false content.
from us


Telegram Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе
FROM American