Переключить тему
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.