Sequential: o echipă care lucrează pe rând
Sequential este o ștafetă: ieșirea unui pas devine intrarea următorului.
Ce vei învăța
- Explici: un workflow are structură explicită
- Aplici ideea într-un exemplu: Sequential: o echipă care lucrează pe rând
- Recunoști limitele și verifici rezultatul exercițiului
Sequential este o ștafetă: ieșirea unui pas devine intrarea următorului. Ordinea este importantă și etapele trebuie să aibă contracte clare.
Pașii se referă la funcționalități identificate în codul aplicației. Validarea pe o instanță live nu a fost efectuată pentru acest material; verifică documentația și opțiunile din versiunea ta.
Cum funcționează, pas cu pas
Un workflow are structură explicită
Nodul este o etapă, muchia este o trecere, iar starea transportă rezultatele între etape. Într-un workflow traseul este definit de aplicație, deși modelul poate decide unele ramuri. Sistemele agentice includ atât workflows cât și agenți cu decizii dinamice. În Nymrio există ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel și Plan-and-Execute. Fiecare schimbă coordonarea, nu transformă automat modelul într-un expert. Mai mulți agenți înseamnă mai multe apeluri și contracte între roluri. Începe cu soluția cea mai simplă care trece testele tale.
Contextul este masa de lucru
Contextul include instrucțiuni, cererea curentă, istoricul relevant, documente recuperate și rezultate ale uneltelor. Fereastra de context are o capacitate limitată; rezervă loc și pentru răspuns. Mai mult text nu înseamnă automat mai multă precizie. Informațiile irelevante și contradicțiile pot ascunde dovezile importante. Rezumă istoricul cu grijă și păstrează sursa faptelor. Starea descrie execuția curentă, checkpoint-ul salvează un punct de reluare, iar memoria persistentă păstrează informații între rulări. Acestea sunt mecanisme diferite, gestionate de aplicație.
Definește succesul înainte de optimizare
Pregătește un set de cereri reprezentative și răspunsuri sau proprietăți așteptate. Include cazuri obișnuite, ambigue, fără date și cu erori de unelte. Pentru RAG măsoară separat găsirea dovezii și corectitudinea răspunsului. Recall@k urmărește proporția dovezilor relevante găsite în primele k rezultate; precision@k urmărește proporția rezultatelor relevante. Pentru agenți urmărește și acțiunile, accesul și oprirea. Un LLM-as-judge poate accelera evaluarea, dar se calibrează față de oameni. Nu modifica simultan promptul, modelul și indexul dacă vrei să înțelegi cauza îmbunătățirii.
Laborator detaliat
Contracte între etape
Pentru primul agent cere un rezultat cu termen, punct de pornire și condiții, fără text comercial. Al doilea transformă acele fapte în explicație; al treilea traduce păstrând cifrele. Un exemplu intermediar este „termen=14; început=primire; nefolosit=true; ambalaj=original”.
Dacă extragerea omite ambalajul, traducătorul nu îl poate recupera dintr-o intrare care nu îl conține. De aceea inspectezi fiecare step. Pentru ramuri care nu depind una de alta, Sequential poate fi mai lent decât Parallel, dar un lanț dependent nu poate fi paralelizat fără schimbarea logicii.
Harta vizuală
Urmărește săgețile continue pentru fluxul principal. Săgețile albastre punctate furnizează date sau context; cele roz punctate arată feedback sau rezultate care revin. Culorile și formele disting modelele, stocările, deciziile și rezultatele. Pe ecrane mici, derulează orizontal pentru a urmări întreaga diagramă.
Un exemplu complet
Agentul 1 extrage termenul și condițiile. Agentul 2 explică simplu în română. Agentul 3 traduce în engleză fără schimbarea numerelor.
step_1: LunaExtractor
step_2: LunaExplainer
step_3: LunaTranslator
Încearcă tu
- Creează minimum două etape și atribuie agenții în ordinea extragere, explicare, traducere.
- Notează intrarea, sursa și rezultatul așteptat înainte să rulezi experimentul. Folosește doar datele fictive din exemplu.
- Urmărește etapele din diagramă. La fiecare pas scrie ce informație primește și ce produce; nu confunda rezultatul intermediar cu rezultatul final.
- Repetă cazul după eliminarea unei informații necesare sau după o intrare ambiguă. Verifică dacă sistemul cere clarificare, se oprește sau inventează.
- Compară cu soluția comentată. Păstrează configurația, data, rezultatul și o explicație pentru orice diferență. Schimbă un singur lucru și retestează.
Soluție comentată
Ambele versiuni păstrează 14 zile și condiția nefolosit. Verifici fiecare ieșire, nu doar traducerea finală. Pentru a considera exercițiul reușit, poți arăta legătura dintre intrare, etapele parcurse și rezultat. Dacă lipsesc date, un răspuns prudent este mai util decât o completare inventată. Nu compara doar stilul: verifică și condițiile, sursele și operațiile efectuate.
Când merită și ce poate merge prost
O eroare timpurie se propagă dacă nu este identificată. Alege această abordare când îmbunătățește o nevoie măsurată. Păstrează o variantă simplă ca referință și compară rezultatele pe aceleași intrări. Un singur exemplu reușit nu stabilește fiabilitatea în toate situațiile.
Verifică ce ai înțeles
Multi-agent este un al optulea template?
Nu. Este o categorie de arhitecturi care poate folosi mai multe dintre template-urile existente.
Un checkpoint este memorie permanentă a utilizatorului?
Nu. Salvarea unei execuții nu implică păstrarea preferințelor între conversații.
Ce rezultat trebuie să obții în acest exercițiu?
Ambele versiuni păstrează 14 zile și condiția nefolosit. Verifici fiecare ieșire, nu doar traducerea finală.
Cuvinte de ținut minte
- Nod: Etapă din graful unei execuții.
- Checkpoint: Stare salvată pentru reluarea unei execuții.
- Regresie / Regression: O schimbare care strică un caz anterior corect.
Surse și următorul pas
Pentru pregătire: W03 — Reflection: prima variantă poate fi îmbunătățită