2. Как использовать книгу для проектирования reasoning-агентов
Если вы создаёте ИИ-ассистента, аналитика, планировщика, фасилитатора или любого reasoning-агента – эта книга даст вам набор когнитивных функций, которые можно комбинировать в логике агента.
Например:
– Для агента-инвестора:
→ Decomposition → Friction → Reflexion → Trust calibration
– Для агента-фасилитатора:
→ Compass prompting → Dilemma prompting → Multi-role orchestration
– Для агента-продуктолога:
→ Tree of Thought → Self-consistency → Hypothesis testing → Prompt-feedback adaptation
Вы можете собирать reasoning-пайплайны из юнитов как из Lego:
у каждого есть цель, фаза применения, тип взаимодействия и выход.
И это даёт архитекторам и разработчикам возможность:
– проектировать агентную логику шаг за шагом,
– объяснять её поведение,
– документировать и воспроизводить паттерны мышления.
3. Как использовать книгу для мультиагентных систем (MAS)
Если вы работаете с несколькими агентами, вам важна координация мышления.
Блок VII специально создан для этого:
– Как делегировать подзадачи: Sub-agent delegation
– Как координировать роли: MAS role coordination
– Как проектировать pipeline рассуждений: Cognitive pipeline design
– Как достигать согласия между мнениями: Emergent consensus prompting
– Как встроить контрольные точки: Reasoning checkpoint prompting
Вы получаете не просто инструкции, а модель оркестрации ИИ-мышления:
кто что делает, когда, как переключается фокус и как реагировать на ошибки.
Этот сценарий – для тех, кто строит ИИ-команды, корпоративные MAS, комплексные pipeline, где нужны координация, делегирование и объяснимость.
4. Как использовать книгу для проектирования ИИ-продуктов
Продуктовая логика – это цепочка задач, решений, проверок и итераций.
ИИ-продукты всё чаще включают:
– prompting-сценарии,
– memory / tool use,
– цепочки reasoning / feedback,
– ролевые взаимодействия,
– MAS-инфраструктуру.
С этой книгой вы можете:
– проектировать интерфейсы взаимодействия с ИИ,
– моделировать поведение агентов в разных ситуациях,
– встраивать когнитивные паттерны в пользовательские сценарии,
– планировать фазы reasoning внутри продукта.
Пример:
ИИ-интерфейс для стартап-анализа:
→ Пользователь задаёт идею → Агент применяет decomposition → выявляет слабые места (Assumption surfacing) → делает стресс-тест → предлагает улучшения → документирует reasoning → создаёт итоговую презентацию.