agents-course/pr_742/ru-RU/unit1/thoughts.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Мысль: Внутреннее Рассуждение и Re-Act подход&quot;,&quot;local&quot;:&quot;мысль-внутреннее-рассуждение-и-re-act-подход&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;Подход Re-Act&quot;,&quot;local&quot;:&quot;подход-re-act&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"/>
		<link href="/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/entry/start.DpDIeGBz.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/chunks/BnFpddhb.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/chunks/BSLaTJ2c.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/entry/app.NlwnJ7Y2.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/chunks/lRqfJV97.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/chunks/C5Eq4c9g.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/chunks/DsnmJJEf.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/chunks/BleB-t_z.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/nodes/0.CWJ8VRdM.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/nodes/23.MvFG_fMl.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/chunks/Chx20VCR.js" rel="modulepreload">
		<!--huw1bx--><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Мысль: Внутреннее Рассуждение и Re-Act подход&quot;,&quot;local&quot;:&quot;мысль-внутреннее-рассуждение-и-re-act-подход&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;Подход Re-Act&quot;,&quot;local&quot;:&quot;подход-re-act&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"/><!---->
		<link href="/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/assets/0.tn0RQdqM.css" rel="modulepreload"> <!--[--><!--[0--><!--[--><!--[0--><!--[--><p></p> <div class="items-center shrink-0 min-w-[100px] max-sm:min-w-[50px] justify-end ml-auto flex" style="float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"><div class="inline-flex rounded-md max-sm:rounded-sm"><button class="inline-flex items-center gap-1 h-7 max-sm:h-7 px-2 max-sm:px-1.5 text-sm font-medium text-gray-800 border border-r-0 rounded-l-md max-sm:rounded-l-sm border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-live="polite"><span class="inline-flex items-center justify-center rounded-md p-0.5 max-sm:p-0 hover:text-gray-800 dark:hover:text-gray-200"><svg class="sm:size-3.5 size-3" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----></span> <span>Copy page</span></button> <button class="inline-flex items-center justify-center w-6 max-sm:w-5 h-7 max-sm:h-7 disabled:pointer-events-none text-sm text-gray-500 hover:text-gray-700 dark:hover:text-white rounded-r-md max-sm:rounded-r-sm border border-l transition border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-haspopup="menu" aria-expanded="false" aria-label="Open copy menu"><svg class="transition-transform text-gray-400 overflow-visible sm:size-3.5 size-3 rotate-0" width="1em" height="1em" viewBox="0 0 12 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M1 1L6 6L11 1" stroke="currentColor"></path></svg><!----></button></div> <!--[-1--><!--]--></div><!----> <!--[0--><h1 class="relative group"><a id="мысль-внутреннее-рассуждение-и-re-act-подход" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#мысль-внутреннее-рассуждение-и-re-act-подход"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>Мысль: Внутреннее Рассуждение и Re-Act подход</span></h1><!--]--><!----> <blockquote class="tip"><p>В этом разделе мы погрузимся во внутреннюю работу AI агента - его способность рассуждать и планировать. Мы рассмотрим, как агент использует свой внутренний диалог для анализа информации, разбиения комплексных проблем на управляемые шаги и принятия решения о том, какие действия следует предпринять дальше. Кроме того, мы представим подход Re-Act - технику подсказок, которая побуждает модель думать «шаг за шагом», прежде чем действовать.</p></blockquote> <p>Мысли представляют собой внутренние процессы <strong>рассуждения и планирования</strong> агента для решения задачи.</p> <p>При этом используется способность Большой Языковой Модели (Large Language Model, LLM) агента <strong>анализировать информацию, представленную в подсказке</strong>.</p> <p>Считайте это внутренним диалогом агента, в ходе которого он обдумывает поставленную задачу и разрабатывает стратегию действий.</p> <p>Мысли Агента отвечают за доступ к текущим наблюдениям и решение о том, каким должно быть следующее действие (действия).</p> <p>Благодаря этому процессу агент может <strong>разбивать сложные проблемы на более мелкие и управляемые шаги</strong>, рефлексировать над прошлым опытом и постоянно корректировать свои планы основываясь на новой информации.</p> <p>Вот несколько примеров общих мыслей:</p> <table><thead><tr><th>Тип мышления</th><th>Пример</th></tr></thead><tbody><tr><td>Планирование</td><td>“Мне нужно разбить эту задачу на три этапа: 1) собрать данные, 2) проанализировать тенденции, 3) создать отчет”</td></tr><tr><td>Анализ</td><td>“Судя по сообщению об ошибке, проблема заключается в параметрах подключения к базе данных”</td></tr><tr><td>Принятие решений</td><td>“Учитывая бюджетные ограничения пользователя, я должен рекомендовать вариант среднего уровня”</td></tr><tr><td>Решение проблем</td><td>“Чтобы оптимизировать этот код, я должен сначала профилировать его, чтобы выявить узкие места”</td></tr><tr><td>Интеграция памяти</td><td>“Пользователь ранее упоминал, что предпочитает Python, поэтому я приведу примеры на Python”</td></tr><tr><td>Саморефлексия</td><td>“Мой последний подход не сработал, я должен попробовать другую стратегию”</td></tr><tr><td>Постановка цели</td><td>“Чтобы выполнить эту задачу, мне нужно сначала установить критерии приемки”</td></tr><tr><td>Приоритизация</td><td>“Уязвимость безопасности должна быть устранена до добавления новых функций”</td></tr></tbody></table> <blockquote><p><strong>Примечание:</strong> В случае дообучения LLM вызову функций, процесс мышления необязателен. <em>Если вы не знакомы с вызовом функций, более подробно об этом будет рассказано в разделе Действия.</em></p></blockquote> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="подход-re-act" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#подход-re-act"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>Подход Re-Act</span></h2><!--]--><!----> <p>Ключевым методом является <strong>ReAct подход</strong>, который представляет собой конкатенацию ” Рассуждения (Reasoning)” (Мысли) и “Действия (Acting)“.</p> <p>ReAct - это простая техника подсказки, которая добавляет «Давайте думать шаг за шагом», прежде чем позволить LLM декодировать следующие токены.</p> <p>Действительно, побуждение модели думать “шаг за шагом” стимулирует процесс декодирования следующих токенов <strong>которые генерируют план</strong>, а не окончательное решение, поскольку модель поощряется <strong>декомпозировать</strong> проблему на <em>подзадачи</em>.</p> <p>Это позволяет модели рассматривать подзадачи более детально, что в целом приводит к меньшему количеству ошибок, чем при попытке непосредственно сгенерировать окончательное решение.</p> <figure><img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit1/ReAct.png" alt="ReAct"/> <figcaption>(d) - это пример подхода Re-Act, когда мы подсказываем: " Давай думать шаг за шагом".</figcaption></figure> <blockquote class="tip"><p>В последнее время мы наблюдаем большой интерес к стратегиям рассуждений. Именно это лежит в основе таких моделей, как Deepseek R1 или OpenAI o1, которые были дообучены “думать перед ответом”.</p> <p>Эти модели были обучены всегда включать определенные секции <em>размышлений</em> (заключенные между специальными токенами <code>&lt;think></code> и <code>&lt;/think></code>). Это не просто техника подсказки, как в ReAct, а метод обучения, при котором модель учится генерировать эти секции после анализа тысяч примеров, которые показывают, чего мы от нее ожидаем.</p></blockquote> <hr/> <p>Теперь, когда мы лучше понимаем процесс Мышления, давайте углубимся во вторую часть процесса: Действие.</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/ru-RU/unit1/thoughts.mdx" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg><!----> <span><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a><!----> <p></p><!--]--><!----><!--]--><!--]--><!--]--> <!--[-1--><!--]--><!--]-->
			
			<script>
				{
					__sveltekit_yrdgk5 = {
						base: "/docs/agents-course/pr_742/ru-RU",
						assets: "/docs/agents-course/pr_742/ru-RU"
					};

					const element = document.currentScript.parentElement;

					Promise.all([
						import("/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/entry/start.DpDIeGBz.js"),
						import("/docs/agents-course/pr_742/ru-RU/_app/immutable/entry/app.NlwnJ7Y2.js")
					]).then(([kit, app]) => {
						kit.start(app, element, {
							node_ids: [0, 23],
							data: [null,null],
							form: null,
							error: null
						});
					});
				}
			</script>