Как ИИ-агенты повторяют задачу: промпт, скилл, граф или код

Статья на Habr рассматривает проблему воспроизводимости задач при работе с ИИ-агентами. Основная сложность заключается в том, что при повторном запуске агент часто заново планирует шаги, тратит дополнительные токены и может выдавать результаты в другом формате. Автор анализирует четыре подхода к решению этой проблемы: использование сохраненных промптов, специализированных навыков (skills), графов выполнения (workflow) и написание кода с кэшированием действий. В материале подробно разбираются преимущества и недостатки каждого метода, включая вопросы недетерминизма моделей при нулевой температуре и стратегии обработки ошибок при сбоях в процессе выполнения. Особое внимание уделяется защите от нежелательных побочных эффектов при повторных запусках. Статья будет полезна разработчикам агентных систем, стремящимся повысить стабильность и предсказуемость своих решений.