Загружаем паттерны…
Автоматическая оптимизация промптов(APO)
Рассматривает промпты и инструкции внутри конвейера агента как обучаемые параметры, которые оптимизируются программно по метрике и размеченному набору данных, а не настраиваются вручную. Оптимизаторы автоматически подбирают few-shot-примеры и перебирают формулировки инструкций, а рефлексивные методы изменяют промпты, анализируя трассы выполнения прошлых сбоев.
За 30 секунд
- Что это
- Рассматривает промпты как обучаемые параметры, которые оптимизируются по метрикам с помощью few-shot-бутстрэппинга, поиска инструкций, анализа трасс отказов и циклов обратной связи от LLM вместо ручной подстройки.
- Когда применять
- У вас есть размеченные валидационные данные, чёткая метрика и достаточный бюджет вычислений, чтобы прогнать много итераций пайплайна и системно улучшить качество промптов.
- Осторожно
- Оптимизация может переобучиться на вашем валидационном наборе или метрике и выдать промпты, которые не работают в новых доменах или подыгрывают метрике вместо настоящего роста возможностей.
Спросите ИИ-эксперта об этом паттерне
Откроет ассистента с готовым вопросом. Вы проверите его перед отправкой.
Автоматическая оптимизация промптов: Обзор
Рассматривает промпты и инструкции внутри конвейера агента как обучаемые параметры, которые оптимизируются программно по метрике и размеченному набору данных, а не настраиваются вручную. Оптимизаторы автоматически подбирают few-shot-примеры и перебирают формулировки инструкций, а рефлексивные методы изменяют промпты, анализируя трассы выполнения прошлых сбоев.
- Prompts treated as optimizable parameters
- Bootstrapped few-shot and instruction search (DSPy/MIPROv2)
- Reflective prompt evolution over execution traces (GEPA)
- Textual gradients from natural-language feedback (TextGrad)
- LLM-as-optimizer proposal loop (OPRO)
- Metric-driven candidate evaluation and selection
The Agent Architect
Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.
Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.
Источники
Статьи, спецификации и репозитории, на которых основан этот паттерн.
- DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines (2023)arXiv:2310.03714
- GEPA: Reflective Prompt Evolution Can Outperform Reinforcement Learning (2025)arXiv:2507.19457
- TextGrad: Automatic Differentiation via Text (2024)arXiv:2406.07496
- Large Language Models as Optimizers, OPRO (2023)arXiv:2309.03409
От инженера, создавшего этот каталог
Проведите ревью архитектуры ваших агентов
На этой странице описан один паттерн. Ваша система использует десятки, и большинство сбоев возникает на стыках. Мы разберём весь дизайн по 288 паттернам каталога: архитектура, надёжность, оценка и стоимость, каждая находка связана с паттерном, который её устраняет.
€750 вместо €1 500, одна неделя, письменный отчёт и разбор в звонке, до 30 сентября