Касси Шум представила архитектурные подходы к агентным системам на основе графов знаний

Касси Шум, вице-президент по экосистеме и продуктовой инженерии в RelationalAI, провела презентацию, посвящённую строительству готовых к промышленной эксплуатации агентных систем искусственного интеллекта. В ходе выступления она обосновала, почему графы знаний служат критически важным фундаментом для таких систем. Шум объяснила четыре практических архитектурных паттерна, которые выходят за рамки базовых механизмов извлечения и генерации. К этим паттернам относятся связывание контекста, происхождение решений, использование кода как источника истины и обеспечение видимости действий агентов.

Она продемонстрировала инженерный каркас, построенный на графе знаний, который предназначен для оптимизации циклов обратной связи, сокращения расхода токенов и поддержания надёжности системы. Шум подчеркнула, что её опыт охватывает более двадцати лет работы, начавшейся с позиции инженера и разработчика кода. В ходе карьеры она прошла путь от консультанта, занимавшегося микросервисами и архитектурой, до руководителя команд, проектирующих программное обеспечение. Возвращение к работе с кодовыми базами позволило ей проанализировать, как именно агенты выполняют задачи и как применить знания о графах знаний к их работе.

Спикер уточнила, что её выступление не является догматичным руководством по обязательному использованию графов знаний. Она описала свой подход как личный опыт работы с графами на протяжении последних трёх лет. Шум отметила, что моделирование данных и предметной области имеет графический характер, поскольку основано на связях между объектами. Она также разъяснила, что презентация не является учебником по технологии GraphRAG, так как более глубокое рассмотрение этого вопроса было представлено в ноябре прошлого года на конференции в Нью-Йорке.

Шум указала, что с момента предыдущего выступления ситуация в отрасли быстро изменилась, что потребовало пересмотра материалов. Она подчеркнула, что её цель состоит не в прогнозировании будущих фреймворков, а в описании уроков, извлечённых за последние шесть месяцев. Выступление было структурировано в две части: первая объясняла важность графов знаний как основы для агентных систем, а вторая включала демонстрацию созданного для команды инженерного каркаса. Шум выступала в роли пользователя этого графа знаний, делясь практическими выводами из его применения.

Презентация состоялась на конференции QCon AI, которая фокусируется на инженерной дисциплине, необходимой для безопасного масштабирования рабочих нагрузок. Мероприятие предоставляет доступ к архитектурным руководствам и метрикам сбоев, используемым другими организациями в промышленной эксплуатации. Касси Шум специализируется на технологиях GraphRAG, агентных рабочих процессах и создании надёжных, объяснимых и готовых к промышленному использованию систем искусственного интеллекта.