Разработчики Anthropic опубликовали руководство по методам управления поведением моделей при выполнении сложных задач. В основе подхода лежит классификация способов передачи инструкций, которые позволяют повысить точность и предсказуемость работы ИИ-систем. Основное внимание уделено способам структурирования контекста, начиная от простых системных промптов и заканчивая использованием специализированных инструментов для контроля за выполнением кода.
В перечень методов вошли использование «правил» (rules), которые задают глобальные ограничения, и применение «хуков» (hooks) для перехвата и корректировки действий модели в процессе работы. Также рассматривается концепция «субагентов» — делегирование узкоспециализированных задач отдельным экземплярам моделей, что позволяет снизить вероятность ошибок при выполнении многоэтапных процессов. Отдельно выделены навыки работы с кодом и использование внешних инструментов, расширяющих возможности модели за пределы текстовой генерации.
Данная методология направлена на решение проблемы «дрейфа» инструкций, когда модель теряет фокус при выполнении длинных цепочек рассуждений. Систематизация этих подходов позволяет разработчикам создавать более стабильные агентные системы, где каждый метод выполняет свою роль: от обеспечения безопасности до повышения эффективности взаимодействия с внешними API и базами данных.