Исследователи представили архитектуру для навыков LLM-агентов: 10 паттернов и 4 уровня

Группа исследователей представила каталог архитектурных паттернов и эталонную архитектуру для организации навыков LLM-агентов. Навыки в данном контексте — это повторно используемые артефакты, содержащие знания и инструкции, которые агенты могут обнаруживать, активировать и интерпретировать.

Ключевая проблема, которую решает работа, — переход от статического артефакта навыка к динамическому состоянию «навык-в-использовании». Этот процесс включает привязку к контексту, ограничениям авторизации, интерпретацию стохастическим агентом и запись результатов выполнения.

Авторы выделили десять архитектурных паттернов, разделённых на пять основных и пять вспомогательных. Они охватывают такие аспекты, как цепочка поставок навыков, посредничество, контроль выполнения и сбор доказательств.

На основе паттернов была синтезирована эталонная архитектура из четырёх уровней ответственности: Supply Chain (цепочка поставок навыков), Mediation (посредничество), Execution Control (контроль выполнения) и Evidence & Feedback (доказательства и обратная связь).

Архитектура была оценена путём кросс-инстанцирования на восьми различных системах, что подтвердило её применимость. Результаты дают разработчикам LLM-агентов словарь и диагностическую рамку для анализа обязанностей по управлению навыками.

Исследование опубликовано на arXiv и может стать основой для стандартизации подходов к построению автономных агентов, использующих внешние навыки.