Как это работает?

Jay Flow использует мультиагентную архитектуру, чтобы расширить возможности искусственного интеллекта за пределы одного запроса и дать пользователю инструменты для решения комплексных задач в интерактивной среде.

Что такое агентный подход?

В контексте Jay Flow агент — это автономный ИИ-компонент, способный:

• интерпретировать задачи пользователя,
• принимать решения на основе контекста,
• взаимодействовать с другими агентами,
• обращаться к внешним источникам знаний (например, к интернету или базе данных),
• выполнять конкретные действия: генерировать текст, создавать изображения, обрабатывать документы, писать код и др.

Мультиагентная система

Вместо линейного запроса к одной модели Jay Flow строит цепочку рассуждений, где агенты:

• делят задачу на подзадачи,
• определяют оптимальные инструменты и модели,
• координируют выполнение с учетом текущего контекста,
• формируют итоговый результат, который можно масштабировать или дорабатывать.

Каждая карточка на холсте может представлять собой вызов одного или нескольких агентов, а связи между ними — передачу знаний, контекста или данных.

Преимущества подхода

• Контекстуальность: агенты видят всю цепочку, а не только отдельный запрос.
• Гибкость: можно комбинировать разные модели и инструменты.
• Итеративность: легко дорабатывать результат, уточнять запрос и развивать ветки мыслей.
• Коллаборация: структура взаимодействия агентов имитирует распределённую работу команды специалистов.