Автономная работа AI-агентов: команда GOAL и другие методы
Ключевые тезисы
- Команда GOAL в агентных харнесах создает петлю, в которой агент работает автономно до выполнения четких критериев
- Правильный промтинг позволяет достигать продолжительности работы агентов до 10 часов и более
- GOAL — реализация цикла Ральфа (RALPH loop), где агент не может выйти из петли, пока явно не сообщит о достижении цели
- Существуют и другие методы удлинения работы агентов, например, через систему субагентов
Что такое GOAL и как он работает
GOAL — команда в агентных харнесах (например, в Hermes), которая предоставляет агента постоянную цель, сохраняющуюся между итерациями. После каждого хода модель-«судья» проверяет, достигнута ли цель. Если нет, агент автоматически отправляет запрос на продолжение в той же сессии и работает до достижения цели или остановки пользователем.
Типы задач для GOAL
GOAL эффективен для двух типов задач:
- Объемные задачи с четкой последовательностью действий — где модель инструктируют выполнять по одной задаче за итерацию.
- Объемные задачи с измеримым успехом, но непонятным путем к результату — модель самостоятельно определяет, как достичь конечной цели.
Реальные примеры использования GOAL
Пример 1: Ответы на вопросы ученика курса
- Промт: ответить на все вопросы ученика внутри курса.
- Результат: агент брал один вопрос за итерацию, обрабатывал его, находил источники и давал качественный ответ.
- Время: 11 минут, 6 итераций.
- Потребление: 347 000 токенов.
Пример 2: Разработка и тестирование новых моделей
- Промт: найти новые модели в Open Router, протестировать их и создать карточки.
- Результат: модель выполнила поиск, тестирование и создание карточек за 2 итерации.
- Время: 20 минут.
- Потребление: 373 000 токенов.
Проблема в Hermes: агент иногда пытается выполнить всю задачу за один подход, игнорируя инструкцию «за одну итерацию». Это приводит к конфликту с «судьей» и зависанию.
Пример в Codex: Создание файлов
- Промт: создать 4 файла в папке Temp (один файл за итерацию).
- Результат: агент корректно создавал один файл за шаг, понимая статус активной цели.
- Время: 44 секунды.
Практические задачи для GOAL
- Исследование с понятными артефактами и заранее определенным количеством шагов.
- Репликация и проверка исследования/кода на основе известных результатов.
- Создание презентаций или артефактов с большим набором визуальных элементов.
- Обработка большой кодовой базы (например, миграция с Express на Fastify).
- Создание проекта/программы с нуля на основе объемного промта.
- Итеративная оптимизация с заранее известной и проверяемой метрикой (например, фикс тестов до их полного успеха).
Как начать работать с GOAL
В Codex: открыть новую сессию и начать работу. Если есть проблемы в десктопной версии, использовать терминальную версию.
В Hermes: установить Hermes на сервер для получения удаленного и постоянного доступа к агентной архитектуре.
Рекомендация по серверу (Selectel):
- Платите только за реально используемые ресурсы.
- Для коротких проектов можно взять прерываемый сервер (работает до 24 часов).
- Инфраструктуру можно легко масштабировать или мигрировать.
- Сервер можно заморозить, не удаляя его.
Как правильно промтить для GOAL
- Давайте измеримый критерий успеха, который модель может «пощупать» или проверить (например, через тесты).
- Можно просить модель самостоятельно составить промт для GOAL, накидывая ей общую идею задачи.
- Ключевое: промты должны быть очень эксплицитными, четко указывая, что за одну итерацию нельзя выполнять больше определенного объема работы.
Альтернативный метод: Субагенты
- Для удлинения работы агента также используется подход с субагентами.
- Главный агент делегирует последовательные задачи нужным субагентам (параллельно или последовательно).
- Результат предсказуемый, среднее время работы агента над такими задачами — около получаса.
Выводы
- GOAL — мощный инструмент для автономной длительной работы AI-агентов при правильном промтинге.
- Ключ к успеху — четкие, измеримые критерии и эксплицитные инструкции о работе за итерацию.
- Метод эффективен для больших, сложных и итеративных задач.
- Для Hermes рекомендуется установка на сервер (например, Selectel) для стабильной работы.
- Помимо GOAL, можно использовать архитектуру субагентов для решения последовательных задач.