– one path: single-evening intensive,
– another: modular program,
– third: daily micro-lessons.
Explain the reasoning and consequences behind each branch.”
→ Такой запрос активирует многовариантное мышление, даёт структурный выбор и позволяет увидеть альтернативы до принятия решения.
Применение в ИИ-агенте
Русский: Агент получает задание: «Предложи концепцию нового фитнес-продукта для подростков.»
Он запускает ToT-модуль:
– Ветка 1: мобильное приложение → соц-геймификация → партнёрства с брендами
– Ветка 2: офлайн-события → школы → амбассадоры
– Ветка 3: AI-наставник → персонализированные челленджи → дневник прогресса
English:
Agent receives: “Propose a new fitness product concept for teenagers.”
It generates ToT branches:
– Branch 1: mobile app → gamified social layer → brand partnerships
– Branch 2: offline events → school integration → ambassadors
– Branch 3: AI coach → personalized challenges → progress tracking
→ Agent не выбирает, а раскладывает пространство вариантов и передаёт другим модулям для оценки.
Применение в MAS (мультиагентной системе)
Русский: Агент-планировщик строит дерево стратегий:
– Ветка A: централизованная модель управления → быстрая реакция, но слабая гибкость
– Ветка B: децентрализованная архитектура → независимость команд, но выше риск несогласованности
– Ветка C: гибридный подход Каждая ветка передаётся на анализ соответствующим экспертным агентам (legal, ops, tech).
English:
Planner agent builds strategy tree:
– Branch A: centralized governance → fast response, low flexibility
– Branch B: decentralized architecture → team autonomy, higher coordination risk
– Branch C: hybrid model
Each branch is passed to legal, operations, and technical agents for evaluation.
→ ToT применяется как структура мультиагентной симуляции: каждая ветка может развиваться, проверяться и оцениваться отдельно.