Автор предлагает перенести практику написания критериев приемки (Acceptance Criteria) из Agile-разработки в сферу управления ИИ-агентами. Вместо сложных промптов предлагается использовать структурированные политики маршрутизации, которые определяют, какая модель или инструмент должны обрабатывать конкретный запрос. Это позволяет стандартизировать поведение системы, снизить затраты на инференс и повысить точность ответов в корпоративных средах.
В основе подхода лежит идея декомпозиции бизнес-задач на четкие логические условия. Когда запрос поступает в систему, он проходит через слой маршрутизации, который оценивает его на соответствие заданным критериям. Это позволяет направлять простые задачи на быстрые и дешевые модели, а сложные запросы, требующие глубокого рассуждения или работы с внешними данными, передавать более мощным LLM.
Такая методология упрощает поддержку агентных систем, так как правила маршрутизации становятся понятными не только инженерам, но и продуктовым менеджерам. Использование критериев приемки делает процесс принятия решений ИИ-системой прозрачным и предсказуемым, что критически важно для масштабирования автоматизации в бизнесе.
Ключевые факты
- Метод основан на адаптации классических Agile-практик для управления потоками запросов в LLM-системах.
- Маршрутизация позволяет оптимизировать расходы, распределяя задачи между моделями разного уровня сложности.
- Структурированные политики повышают прозрачность работы ИИ-агентов для бизнес-заказчиков.
- Подход минимизирует зависимость от «магических» промптов, заменяя их проверяемыми логическими условиями.