Skip to content

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.