Prompt, Loop, Graph
Prompt Engineering проектирует инструкцию. Loop Engineering проектирует повторение внутри одной задачи: агент делает шаг, видит результат, исправляется и пробует снова. Graph Engineering поднимается уровнем выше и проектирует форму всей работы.
Узел получает ограниченную задачу. Переход открывается по наблюдаемому условию. Общее состояние хранит уже полученные результаты, а human gate не позволяет модели самой выдать себе право на дорогое действие.
Граф не отменяет цикл. Надёжный loop остаётся внутри отдельного узла, а topology решает, кто работает дальше, какое доказательство ему нужно и где система обязана остановиться.
Где граф окупается
Хороший пример — широкое исследование. Lead agent разделяет вопрос на независимые направления, запускает работников с отдельными контекстами, собирает результаты и открывает новые ветки только там, где остались пробелы. После fan-out результаты сходятся в синтез и отдельную проверку источников.
В последовательной coding-задаче цифровая компания из планировщика, архитектора, разработчика и совета ревьюеров часто делает обратное: размножает контексты, искажает требования на передачах и увеличивает стоимость координации.
Поэтому архитектуру нужно выбирать по форме работы. Если один агент с инструментами и тестом решает задачу, граф будет театром. Если работа действительно ветвится, требует разных прав, независимой проверки или восстановления после сбоя, явная топология начинает окупаться.
Workflow с reasoning-узлами
Командный AI-процесс может выглядеть как граф, оставаясь технически обычной оркестрацией. Внешние события из трекера, pull request, CI и расписания запускают ограниченные workflows. TypeScript-код хранит состояние и выбирает следующий шаг, а агенты подключаются как заменяемые исполнители внутри отдельных ролей.
Планировщик читает код, но не пишет его. Реализация начинается после человеческого подтверждения и работает в отдельной копии репозитория. Review относится к конкретному commit SHA; новый commit делает старый verdict недействительным. Зелёный CI не отменяет открытые замечания, а финальный merge остаётся за человеком.
Это не обязательно graph runtime. Маршруты могут быть заранее записаны обычными условиями, а состояние — управляться Process Manager и state machine. Новое здесь не в стрелках, а в узлах: некоторые исполнители теперь умеют исследовать незнакомую систему и адаптировать решение внутри заданных границ.
Инженерный минимум
Чтобы workflow с reasoning-узлами не зависел от убедительности модели:
- Храните состояние и решения вне контекста агента.
- Передавайте между шагами артефакты: план, commit, verdict, статус CI.
- Детерминированные переходы оставляйте коду.
- Отделяйте проверяющего от исполнителя и меняйте природу доказательства.
- Ограничивайте циклы числом попыток и понятным выходом к человеку.
- Используйте параллельность только для действительно независимой работы.
- Останавливайте процесс перед публикацией, деньгами и другими необратимыми действиями.
LLM добавила в классическую оркестрацию новый тип worker, но не отменила state machine, очереди, retry, idempotency, checkpoints и observability. Поэтому ждать отдельной «Graph Engineering платформы» не нужно: полезную топологию уже можно собрать из обычного кода, проверяемого состояния и правильно ограниченных агентов.