Эффективность работы автономных ИИ-систем напрямую зависит от методов планирования, которые позволяют агенту разбивать сложные цели на последовательные действия. На текущий момент выделяют четыре основных паттерна проектирования агентных рабочих процессов, каждый из которых подходит для специфических задач.
Первый подход — линейная цепочка (Chain), где задачи выполняются строго последовательно. Второй метод — дерево решений (Tree of Thoughts), позволяющее агенту исследовать несколько вариантов развития событий и выбирать наиболее перспективный путь. Третий вариант — графовая структура (Graph), которая дает возможность возвращаться к предыдущим этапам, исправлять ошибки и циклично уточнять результат. Четвертый метод — динамическое планирование (Plan-and-Solve), при котором агент сначала формирует детальный план действий, а затем корректирует его в процессе выполнения в зависимости от полученных данных.
Выбор конкретной архитектуры планирования определяет надежность системы и её способность справляться с неопределенностью. Линейные цепочки оптимальны для простых и предсказуемых процессов, тогда как графовые и динамические модели необходимы для сложных задач, требующих многократной проверки гипотез и адаптации к меняющемуся контексту. Понимание этих паттернов позволяет инженерам проектировать более устойчивые агентные системы, минимизируя вероятность галлюцинаций и логических ошибок при выполнении многошаговых инструкций.