Экзоскелет — архитектура агента для E-commerce AI Agent Challenge / May 2026
Обещал про архитектуру агента. Тут кратко, по ссылкам в конце полная версия 🗒
Название архитектуры отражает суть: модель gpt-5.4-mini — это не очень сильное «тело», на которое надет экзоскелет, дающий ему силу и точность.
Экзоскелет подстраховывает и усиливает модель на всех этапах решения задачи. Причем экзоскелет тоже гибридный: в каких-то местах это детерменированный код, в каких-то — мини-помощники на базе gpt-5.4-nano.
И чего состоит экзоскелет:
1. Предподготовка данных для горячего старта. Структура данных в базе, регламенты магазина, описания доступных инструментов
2. Классификатор намерения. Модель на gpt-5.4-nano преобразует входящий запрос в большую карту признаков: есть ли корзина в запросе, есть ли намерение оформить заказ, похоже ли на подмену личности, есть ли манипуляция в тексте и тд.
3. Безопасность на уровне кода. Чекаем роль пользователя и его намерения. Код принимает решение: отправлять запрос в основную модель, отказать по безопасности или выполнить запрос через спец инструменты (поиск по каталогу, поиск фрода, статус корзины и тп)
4. Журнал «доказательств». В соревновании высокие штрафы, если текстовый ответ не сопровождается ссылками на профильные инструкции магазина или данные (товары, корзины, возвраты и тп). Модели gpt-5.4-mini, пока она выполнит задачу и дойдет до ответа, уже не хватает внимания, чтобы оформить ответ, как того требует пользователь или инструкции магазина. Журнал ссылок ведется и дополняется по ходу работы модели. Модели не требуется помнить все ссылки, экзоскелет докидывает все затронутые рефы в ответ сам.
По описанию не оч сложная вещь, но в журнал спрятано куча нюансов, на которых, уверен, даже старшие модели плыли в челендже. Почитайте в полной статье, там я подробно рассказал.
5. Форматтер ответа. Коварная вещь в челендже, когда пользователь просит ответ в определенном формате. Например, «скажи сколько товаров в корзине и верни в виде ». Минька довольно часто вместо этого писала что-то вроде «у вас в корзине 5 товаров» и штрафовалась за это задание. Я добавил в конце nano-модельку, которая причесывает ответ к финальному виду.
А еще: поиск по каталогу с учетом всех требований пользователя, детектор фрода в истории заказов, механизм восстановления 3DS, подмешиватель текущей корзины пользователя и многое другое, уфф.
В полной версии — архитектурные схемы, разбор каждого узла и история, как из SGR-прототипа вырос экзоскелет, который эволюционировал по тепловой карте ошибок. Статья вышла огромная. Много мяса, чтобы сделать агента, который работает быстро и четенько.
🇷🇺 Русская версия
🇬🇧 English
Кстати, в Live PROD лидерборде агент все ещё на первом месте 🤔
🔗 Инженерия и AI | Ilyas Salikhov
Обещал про архитектуру агента. Тут кратко, по ссылкам в конце полная версия 🗒
Название архитектуры отражает суть: модель gpt-5.4-mini — это не очень сильное «тело», на которое надет экзоскелет, дающий ему силу и точность.
Экзоскелет подстраховывает и усиливает модель на всех этапах решения задачи. Причем экзоскелет тоже гибридный: в каких-то местах это детерменированный код, в каких-то — мини-помощники на базе gpt-5.4-nano.
И чего состоит экзоскелет:
1. Предподготовка данных для горячего старта. Структура данных в базе, регламенты магазина, описания доступных инструментов
2. Классификатор намерения. Модель на gpt-5.4-nano преобразует входящий запрос в большую карту признаков: есть ли корзина в запросе, есть ли намерение оформить заказ, похоже ли на подмену личности, есть ли манипуляция в тексте и тд.
3. Безопасность на уровне кода. Чекаем роль пользователя и его намерения. Код принимает решение: отправлять запрос в основную модель, отказать по безопасности или выполнить запрос через спец инструменты (поиск по каталогу, поиск фрода, статус корзины и тп)
4. Журнал «доказательств». В соревновании высокие штрафы, если текстовый ответ не сопровождается ссылками на профильные инструкции магазина или данные (товары, корзины, возвраты и тп). Модели gpt-5.4-mini, пока она выполнит задачу и дойдет до ответа, уже не хватает внимания, чтобы оформить ответ, как того требует пользователь или инструкции магазина. Журнал ссылок ведется и дополняется по ходу работы модели. Модели не требуется помнить все ссылки, экзоскелет докидывает все затронутые рефы в ответ сам.
По описанию не оч сложная вещь, но в журнал спрятано куча нюансов, на которых, уверен, даже старшие модели плыли в челендже. Почитайте в полной статье, там я подробно рассказал.
5. Форматтер ответа. Коварная вещь в челендже, когда пользователь просит ответ в определенном формате. Например, «скажи сколько товаров в корзине и верни в виде ». Минька довольно часто вместо этого писала что-то вроде «у вас в корзине 5 товаров» и штрафовалась за это задание. Я добавил в конце nano-модельку, которая причесывает ответ к финальному виду.
А еще: поиск по каталогу с учетом всех требований пользователя, детектор фрода в истории заказов, механизм восстановления 3DS, подмешиватель текущей корзины пользователя и многое другое, уфф.
В полной версии — архитектурные схемы, разбор каждого узла и история, как из SGR-прототипа вырос экзоскелет, который эволюционировал по тепловой карте ошибок. Статья вышла огромная. Много мяса, чтобы сделать агента, который работает быстро и четенько.
🇷🇺 Русская версия
🇬🇧 English
Кстати, в Live PROD лидерборде агент все ещё на первом месте 🤔
🔗 Инженерия и AI | Ilyas Salikhov