Оглавление

В 1998 году я запустил свой первый ИИ-стартап. Я думаю, вся венчурная тусовка тех лет в Южной Калифорнии помнит сумасшедшего русского, который продвигал проекты из будущего: виртуальную примерочную, облачный аутсорсинг и ИИ. Мы тогда называли его «цифровой мозг», и это не было метафорой.

Несмотря на то, что ИИ-стартап не полетел, я продолжал держать руку на пульсе темы: погружался больше в нейрофизиологию, когнитивные науки, психолингвистику, философию сознания, теории внимания и обучения. Следил за развитием, читал, анализировал, размышлял.

Всё это время я чувствовал: настоящая революция ещё впереди.

И то, что происходит сейчас, отличается качественно. Мы входим в эпоху когнитивных систем. ИИ — это не просто инструмент. Он стал новым участником мышления. Новым собеседником. Новым соавтором. Новым исполнителем.

Идея этого сборника родилась из практики. В моем акселераторе Идея Лаб мы работаем с предпринимателями нового поколения (айвенторами), разработчиками и продакт-менеджерами над созданием ИИ-агентов: помощников, стратегов, аналитиков, модераторов.

Чтобы делать это системно, я начал собирать лучшие техники диалога с ИИ. Тестировали их на реальных задачах. Искали слабые места. Объединяли в пайплайны.

Так и появился этот сборник: не теоретический, а прикладной, проверяемый на практике прямо по ходу работы над книгой. Перед вами первые 33 техники, которые помогут выстраивать продвинутые взаимодействия с ИИ.

Они пригодятся, если вы:

проектируете ИИ-продукты;

создаёте или обучаете агентов;

разрабатываете мультиагентные системы;

или просто хотите использовать ИИ не как болтливого ассистента,

а как надёжного партнёра по мышлению.

ИИ — уже не кнопка. Это среда, с которой нужно уметь разговаривать. И чем тоньше настройки диалога, тем мощнее результат. Этому и посвящён «Когнитивный пайплайн» — новый язык, который мы учимся использовать вместе с машинами.

Введение

Что за книга и зачем?

Это книга про то, как думать, проектировать и управлять ИИ-логикой.

По сути своей сборник подходов или инженерный справочник, который помогает строить и управлять когнитивным пайплайном в диалогах человек-агент, агент-агент, агент-LLM.

Инженерный набор когнитивных паттернов и архитектур, который поможет вам:

— выстраивать продуманные диалоги с языковыми моделями (LLM),

— проектировать reasoning-агентов с воспроизводимым и объяснимым поведением,

— и что особенно важно, собирать мультиагентные системы (MAS), где мышление распределяется между ролями, этапами и функциями.

Кому она подойдёт?

Всем, кто общается с ИИ в диалогах или проектирует и создает на базе ИИ новые продукты и решения, то есть ИИ-архитекторам, ИИ-инженерам, продактам, разработчикам ИИ-систем и другим практикам.

Потому что каждый из них решает на практике одну и ту же задачу: как сделать ИИ управляемым, объяснимым, масштабируемым и встроенным в реальный процесс.

Продакт-менеджер найдёт здесь техники для прототипирования, валидации гипотез, проектирования пайплайнов и интерфейсов, где ИИ — не просто чёрный ящик, а логическая машина.

ИИ-дизайнер увидит готовые шаблоны ролей, стилей, взаимодействий и контекстов, которые можно закреплять за агентами или адаптировать под пользователей.

Инженер и разработчик получит промпт-архитектуры, идеи для автоматизации, примеры пайплайнов, работу с memory, API, функциями и фазами reasoning.

Архитектор ИИ-решений найдёт системную карту: как проектировать ИИ-продукты и MAS-сценарии, где задействовано не одно мышление, а распределённый когнитивный процесс.

Практик, предприниматель, стратег, консультант, может использовать технику за техникой для улучшения собственного мышления, подготовки презентаций, проверки идей и проведения стратегических сессий.

Актуальность

Мы вступили в новый этап. ИИ-системы перестают быть просто генераторами текста. Они начинают думать.

Не в человеческом смысле, а в инженерном: → по шагам, → по веткам, → через версии, → через проверку и самоанализ.

Так называемые reasoning agents — это ИИ-агенты, которые не просто отвечают, а обосновывают, сравнивают, делегируют, учатся, меняют курс.

Вместе с ними появились масштабируемые мультиагентные системы (MAS), в которых:

— один агент планирует,

— другой — исполняет,

— третий — критикует,

— четвёртый — оптимизирует.

Чтобы с ними работать, недостаточно знать «хорошие формулировки».

Нужно понимать, как создавать и управлять всем этим когнитивным пайплайном. В следующем разделе я подробнее расскажу о том, что это такое.

Каждый юнит = модуль проектирования

Каждая техника оформлена как юнит.

Юниты можно читать как главы, применять как методы, комбинировать как LEGO.

Они:

— решают конкретную когнитивную задачу (например: «выявить допущения»),

— имеют структуру, применимую в пайплайне (где ставится, как работает, что вызывает),

— и обладают связями с другими юнитами (как модули reasoning-системы).

Таким образом, книга — это не линейный текст, а рабочая библиотека.

Вы можете:

— открыть её как справочник,

— читать по диагонали,

— собирать собственные reasoning-фреймворки,

— встраивать её в автоматизацию,

— или использовать для построения любых агентных систем.

Как устроен каждый юнит

Чтобы книга была по-настоящему рабочим инструментом, мы сделали все юниты одинаково структурированными. Вы быстро привыкнете к логике подачи и сможете использовать их как модули мышления и проектирования, комбинируя под свою задачу.