Зі швидким розвитком застосувань AI-агентів розробники переходять від «Prompt Engineering» до більш структурованого системного дизайну. Останній гайд від Google Cloud Tech пропонує п’ять основних моделей дизайну, створюючи більш надійну та повторювану основу для розвитку навичок AI-агентів (Agent Skills).
У статті, написаній Shubham Saboo та Lavi Nigam, зазначається, що з появою стандарту SKILL.md, який вже застосовується більш ніж у 30 інструментах, фокус розробки змістився з «як упакувати» до «як спроектувати внутрішню логіку», що ознаменовує перехід AI-розробки у нову інженерну стадію.
Стандарт SKILL.md: модульність навичок AI-агентів
Концепція Agent Skills вперше була запропонована Anthropic і наразі стала відкритим стандартом. Вона базується на модульній структурі папок і файлі SKILL.md, що дозволяє AI-агентам динамічно підвантажувати можливості за потребою.
SKILL.md містить не лише команди та метадані, а й може посилатися на зовнішні ресурси, що дозволяє агенту застосовувати «послідовне розкриття» інформації, уникати надмірного роздування контексту та підвищувати ефективність і точність.
Зараз понад 30 інструментів, таких як Claude Code, Gemini CLI, Cursor, вже використовують цей стандарт, що швидко робить його базовою архітектурою для розробки AI-агентів.
Від Prompt Hack до моделей дизайну: п’ять ключових архітектур
Google Cloud Tech зазначає, що багато розробників все ще зосереджені на структурі YAML і організації каталогів, але справжній ключ у «внутрішній логіці навичок». Тому команда пропонує п’ять повторюваних моделей дизайну, що допомагають створювати стабільні та передбачувані системи AI.
Tool Wrapper: робить AI миттєвим експертом
Tool Wrapper — найпростіша модель, яка інкапсулює конкретний інструмент або фреймворк у навичку, дозволяючи AI швидко викликати спеціальні знання за потреби.
Наприклад, при розробці з FastAPI можна помістити API-специфікації та найкращі практики у references/, і вони будуть підвантажуватися лише при відповідних завданнях, що запобігає надмірному роздуванню основного підказки.
Generator: ключовий двигун стандартизації вихідних даних
Generator підходить для сценаріїв, де потрібен однаковий формат вихідних даних, наприклад, документація API, автоматичні повідомлення про коміти або генерація шаблонів проектів.
Його суть у тому, щоб зберігати шаблони у assets/ і поєднувати їх із стилевими гідами з references/. Навчена навичка заповнює ці шаблони, забезпечуючи стандартизований і гнучкий вихід.
Reviewer: створення кількісних механізмів перевірки
Reviewer розділяє «стандарти перевірки» та «логіку виконання». Розробники можуть створювати у references/ чек-листи, наприклад, щодо якості коду або безпеки.
AI оцінює відповідність цим стандартам і видає структурований результат. Якщо замінити їх на OWASP, можна швидко отримати інструмент для аудиту безпеки, що особливо корисно для автоматизованої перевірки PR.
Inversion: від відповідача до запитувача
Inversion змінює традиційний процес, коли AI просто генерує відповідь, і змушує агент спершу ставити структуровані запитання.
З обмеженням «не завершувати, поки не збереться вся інформація», AI поступово збирає повний набір вимог. Це особливо корисно для проектного планування та сценаріїв з високим рівнем контексту, що запобігає помилкам через недостатню інформацію.
Pipeline: центр управління складними процесами
Pipeline орієнтований на багатоступінчасті завдання, з примусовим порядком виконання та контрольними точками, а також можливістю додавання підтверджень користувача.
Наприклад, у процесі створення документа потрібно спершу підтвердити docstring, а потім перейти до фінальної збірки. Це гарантує, що кожен етап виконується відповідно до плану, запобігаючи помилкам через пропуски.
Модульне комбінування: просунуті підходи до навичок AI-агентів
Ці п’ять моделей не є ізольованими, їх можна гнучко поєднувати. Наприклад:
Pipeline може включати Reviewer для самоперевірки
Generator може працювати з Inversion для збору параметрів
Google ADK (Agent Development Kit) підтримує ці моделі нативно, через SkillToolset, що під час виконання завантажує лише необхідні модулі, оптимізуючи використання токенів.
Крім того, офіційно представлено дерево рішень (decision tree), яке допомагає розробникам обирати відповідні моделі залежно від сценарію, значно знижуючи поріг входу.
AI-розробка у епоху інженерії: надійність — ключовий фактор
Google Cloud Tech наголошує: «Більше не потрібно намагатися вмістити складні й крихкі команди у один system prompt.»
Ця фраза підкреслює важливий перехід у розвитку AI — від ранніх спроб через prompt hack до структурованого інженерного підходу з принципами, схожого на етапи формування патернів у програмній інженерії.
Реакція спільноти на платформі X була дуже активною: багато розробників назвали це «початком дизайну AI-систем» і зазначили, що ці моделі допомагають уникнути перетворення агентів у «спагетті», що важко підтримувати.
Зараз стандарти Agent Skills відкриті для спільного використання, а Google ADK пропонує повний набір документації та прикладів (google.github.io/adk-docs), що дозволяє швидко освоїти їх.
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
