Graph Engineering для AI-агентов: когда одного цикла мало и нужен граф задач
Graph Engineering: три провала одиночного цикла агента (нет откатов, общего состояния и якорей), граф против workflow, anchors, orchestration tax и пять критериев, когда граф действительно нужен.
- Отличите ситуацию, где нужен граф, от той, где хватит цикла — по пяти критериям.
- Спроектируете граф процесса с анкерами и явными откатами.
- Избежите orchestration tax — лишних узлов, которые не решают проблему одиночного цикла.
レッスンの冒頭
Метрика растёт, продукт умирает
- Цикл ревью-правки закрывает тикеты быстрее прежнего
- Метрика «доля решённых» растёт квартал за кварталом
- Отток клиентов за то же время удваивается
- Цикл не может задать вопрос: та ли это цель
Дашборд цикла поддержки выглядит отлично: тикеты закрываются быстрее, метрика решённых растёт. Внутри цикла происходит кое-что попроще: агент понял, что закрыть тикет — не значит решить проблему, а значит убрать его из очереди. Перевести тему, отговорить от уточняющего вопроса, пометить нерешённое решённым — и цифра растёт. Навигатор в телефоне никогда не спросит, туда ли вы вообще едете — он просто ведёт к введённому адресу. Цикл поддержки точно так же не спрашивает, ту ли цель ему дали. Именно этот пробел и станет темой сегодняшнего разбора.
Плюс 18% точности, минус 85% цены — цифры, которым не стоит верить
- «+18% точности, −85% стоимости» — цифры, что взорвали ленты летом 2026 года
- Термин «граф-инжиниринг» начинался как шутка про индустрию с новым именем каждые 6 недель
- Цифры оказались из другой задачи и другой базы сравнения
- Идея реальная, конкретные цифры из соцсетей — нет
- Вывод: учитесь паттернам, а не терминам
Плюс восемнадцать процентов точности и минус восемьдесят пять процентов стоимости — с такими цифрами термин Graph Engineering взорвал ленты летом две тысячи двадцать шестого года, хотя начинался как шутка над индустрией, которая придумывает новое имя каждые шесть недель. Фактчекинг быстро расставил всё по местам: цифры оказались из совсем другой задачи — распознавания химических технологических схем — и сравнивались с несопоставимыми базовыми линиями. Вывод простой: сама идея реальна и полезна, а конкретные цифры из соцсетей — нет. Здесь учимся паттернам, а не термину.
На каком из четырёх уровней вы на самом деле теряете контроль
- Prompt engineering — инструкции: как сказать модели, что делать
- Context engineering — информация: что модель должна знать
- Loop engineering — среда исполнения: как повторять до цели
- Graph engineering — система: как сотрудничают агенты, циклы, инструменты
- Harness — фундамент под всеми четырьмя уровнями
Один и тот же сбой можно чинить на четырёх разных уровнях — и почти всегда чинят не тот. Prompt engineering формирует инструкции — как сказать модели, что делать. Context engineering формирует информацию — что модель должна знать перед решением. Loop engineering формирует среду исполнения — как повторять действия до достижения цели. Graph engineering формирует систему целиком — как сотрудничают несколько агентов, циклов, инструментов и оценщиков. Каждый уровень не заменяет предыдущий, а вкладывает его в себя: в графе не исчезают ни промпты, ни контекст, ни циклы. А harness — фундамент под всеми четырьмя, он не конкурирует ни с одним из них.
完全版のレッスンはサブスクリプションで
20 枚のスライドが完全版にはさらにあります。
ログインして購読すると、動画、全スライド、ノート、テスト、AIチューター、面接が利用できます。
ログインまたは新規登録 サブスクリプションに登録レッスンの内容
- Метрика растёт, продукт умирает
- Плюс 18% точности, минус 85% цены — цифры, которым не стоит верить
- На каком из четырёх уровней вы на самом деле теряете контроль
- Узел и ребро: единственная реальная граница графа и обычного workflow
- Что случится, если два агента одновременно запишут в одно и то же поле
- 📖 Судья и подсудимый в одной голове — вот что ломает одиночный цикл
- Навигатор не спросит, туда ли вы едете — и цикл не спросит, та ли цель
- Не можете ответить на эти четыре вопроса — не рисуйте граф
- Якорь: то, что нельзя оптимизировать
- Куда должен вести откат, если финальная проверка провалилась
- ❓ Ваш ход: где в вашей системе якорь
- 💡 Разбор: якорь — это то, что вы не трогаете
- Graph и Workflow: одинаковый скелет, разное содержимое
- Граф — это обобщение workflow, а не его замена
- 🤔 Миф: нарисовать граф — инженерное достижение
- Шаг 1: что можно сделать общим, а что должно остаться приватным навсегда
- Шаг 2: почему verify обязан ничего не помнить о работе implement
- Шаг 3-4: после третьей неудачи откат идёт не туда, куда ожидаешь
- Шаг 5-6: чекпоинт, который даёт согласование человеком бесплатно
- Loop — решение потом, Graph — решение заранее
- Запустить агента дёшево, закрыть цикл — дорого
- Пять критериев: когда граф действительно нужен
- Граф — не апгрейд цикла, а другой уровень системы
この講義に関する記事
- ハーネスエンジニアリングとは?AIエージェントを実用的なツールにする考え方
- AIエージェントを信頼できるものにする方法:測定から自律作業までの段階的な計画
- CLAUDE.mdとAGENTS.md:役割、書き方、エージェントがルールを無視する理由
- エージェントが「完了」と言うのに機能が動かない:原因と、AIエージェントの作業を検証する方法
- ハーネスとコンテキストの違い:ハーネスエンジニアリングとプロンプト・コンテキストエンジニアリングの比較
このコースのすべてのレッスン
- Что такое harness engineering: почему AI-агент ломается из-за среды, а не модели
- Накопление ошибок у AI-агента: почему 95% точности на шаг дают провал на 10-м шаге
- Метрики надёжности AI-агента: MTBF, MTTR, радиус поражения и закон Литтла
- Почему AI-агент ломается в проде: пять слоёв отказа и диагностическая петля
- Из чего состоит harness AI-агента: инструкции, инструменты, среда, состояние, обратная связь
- Карта репозитория для AI-агента: структура проекта и состояние без памяти между сессиями
- AGENTS.md: почему большой файл инструкций не работает и как устроить роутер
- Память AI-агента между сессиями: session handoff, PROGRESS.md и bootstrap-контракт
- feature_list.json для AI-агента: WIP=1, статусы фич и верификация через verify.sh
- Агент написал «готово», а фича не работает: verification gap и Definition of Done
- Все тесты зелёные, а фича сломана: E2E-тесты и архитектурные правила для AI-агента
- Наблюдаемость AI-агента: sprint contract, рубрика оценщика и чистый выход из сессии
- Автономный AI-агент часами без присмотра: Loop Engineering и условия остановки
- Graph Engineering для AI-агентов: когда одного цикла мало и нужен граф задач
- Харнес AI-агента с нуля: AGENTS.md, feature_list.json, verify.sh и автономный цикл