Архитектура State-of-the-Art Research Agent: как Tavily строит агента для глубоких исследований на основе LLM

Почему простой RAG не работает для серьезных исследований

Вы когда-нибудь просили ChatGPT "исследовать последние тенденции в квантовых вычислениях"? Получали ли вы в ответ поверхностную компиляцию из трех популярных статей? Вот именно.

Проблема в том, что большинство AI-исследователей - это просто поисковики на стероидах. Они находят несколько релевантных документов, выдергивают оттуда цитаты и выдают это за исследование. Tavily пошел другим путем. Их агент не ищет информацию - он ее синтезирует.

Agent Harness: не просто обертка, а система управления состоянием

Первое, что ломает мозг в архитектуре Tavily - это концепция Agent Harness. Это не просто "агент вызывает инструменты". Это сложная система управления состоянием, которая помнит не только что она делала, но и зачем.

1 Иерархия контекстов: от глобальной цели до тактических шагов

Представьте, что вы просите агента "проанализировать влияние ИИ на рынок труда". Обычный агент разобьет это на подзадачи: поискать статьи про ИИ, поискать статистику по рынку труда, скомпилировать ответ. Tavily делает иначе.

Их агент работает с тремя уровнями контекста:

• Миссионный контекст: "Мы создаем комплексный анализ, а не просто отвечаем на вопрос"
• Стратегический контекст: "Сначала ищем макротренды, потом микро-кейсы, потом противоречия"
• Тактический контекст: "Сейчас мы анализируем статью Harvard Business Review от 2023 года"

2 Инструменты как расширения мышления, а не просто API

Вот где Tavily показывает настоящую магию. Они не используют инструменты (tools) как черные ящики. Каждый инструмент - это расширение когнитивных способностей агента.

Каждый инструмент имеет встроенную мета-логику. Когда агент использует "поисковый детектив", он не просто ищет по ключевым словам. Он задает себе вопросы: "Какие смежные области могут пролить свет на эту тему? Кто были ключевые критики этой теории в 2020 году?"

Синтез как ядро архитектуры

Вот самая интересная часть. Большинство агентов собирают информацию. Tavily агент ее переваривает и создает новую.

Процесс выглядит так:

# Псевдокод процесса синтеза Tavily
def research_synthesis(query, context):
    # Фаза 1: Разведка
    sources = exploratory_search(query)
    
    # Фаза 2: Картирование знаний
    knowledge_map = create_knowledge_graph(sources)
    
    # Фаза 3: Идентификация пробелов
    gaps = identify_knowledge_gaps(knowledge_map)
    
    # Фаза 4: Целевой поиск для заполнения пробелов
    for gap in gaps:
        targeted_search(gap)
    
    # Фаза 5: Синтез и создание выводов
    synthesis = generate_novel_insights(knowledge_map)
    
    # Фаза 6: Критическая проверка
    validated = critical_review(synthesis)
    
    return validated

Обратите внимание на фазу 3 - "идентификация пробелов". Это то, что отличает исследователя от компилятора. Агент не просто собирает то, что нашел. Он анализирует, чего не хватает для полной картины, и целенаправленно ищет именно это.

Управление контекстом: как агент не теряет нить

Самая сложная техническая задача в research-агенте - управление контекстом. Когда агент прочитал 50 документов, провел 20 анализов и сделал 15 промежуточных выводов, как он помнит, зачем все это начал?

Tavily использует подход, который они называют "контекстная спираль". Вместо того чтобы хранить всю историю в контексте LLM (что быстро съедает токены), агент поддерживает:

• Ядро миссии: исходный запрос и ключевые цели (всегда в контексте)
• Текущий фокус: над чем агент работает прямо сейчас
• Карта прогресса: что уже сделано и какие выводы получены
• Отложенные вопросы: что нужно исследовать позже

Оркестрация инструментов: когда что использовать

Вот где большинство open-source решений спотыкаются. Они дают агенту доступ к 10 инструментам и надеются, что он сам разберется. Tavily строит явную логику оркестрации.

Пример их decision matrix:

{
  "tool_selection_logic": {
    "if": "need_foundational_knowledge",
    "then": ["encyclopedia_search", "academic_paper_search"],
    "priority": "breadth_first"
  },
  {
    "if": "have_contradictory_sources",
    "then": ["source_critic_analyzer", "fact_checker"],
    "priority": "accuracy_over_speed"
  },
  {
    "if": "synthesizing_final_report",
    "then": ["insight_generator", "contradiction_resolver"],
    "priority": "depth_over_breadth"
  }
}

Эта логика не хардкодится. Она динамически адаптируется в зависимости от:

1. Сложности исходного запроса
2. Качества найденных источников
3. Уровня противоречий в информации
4. Требуемой глубины анализа

Почему это работает лучше, чем просто GPT-4 с поиском

Потому что Tavily агент не просто "умнее". Он мыслит структурированно. Вот конкретный пример:

Запрос: "Каковы будут последствия квантовых вычислений для криптографии в ближайшие 10 лет?"

Обычный агент:

• Ищет "квантовые вычисления криптография"
• Находит 5 статей
• Суммирует их содержимое
• Выдает компиляцию

Tavily агент:

1. Определяет, что нужно понять текущее состояние криптографии
2. Ищет уязвимости современных алгоритмов
3. Изучает roadmap развития квантовых компьютеров
4. Находит исследования по пост-квантовой криптографии
5. Анализирует adoption timeline у предприятий
6. Синтезирует реалистичный прогноз с вероятностями

Технические уроки, которые можно применить в своих проектах

Даже если вы не строите research-агента уровня Tavily, вот что можно украсть из их архитектуры:

1. Многоуровневый контекст всегда beats плоский контекст

Не пихайте всю историю в промпт. Разделяйте: что было (факты), что решено (выводы), что нужно (следующие шаги).

2. Инструменты должны иметь мета-знание о своем использовании

Когда создаете tool для агента, добавьте в описание не только "что делает", но и "когда использовать", "что на выходе", "какие ограничения".

3. Синтез требует отдельного пайплайна

Не надейтесь, что LLM сама синтезирует информацию из 20 источников. Постройте явный пайплайн: сбор → кластеризация → анализ → синтез.

4. Планирование должно быть адаптивным

Жесткие планы ломаются при первом же неожиданном результате. Стройте системы, которые могут перепланировать на лету.

Где эта архитектура ломается (и как Tavily это чинит)

Ни одна система не идеальна. Вот основные проблемы и их решения:

FAQ: Частые вопросы про архитектуру research-агентов

Можно ли воспроизвести это с открытыми моделями?

Да, но сложно. Основная проблема - не качество модели, а сложность оркестрации. Llama 3 70B может генерировать отличные анализы, но управление исследовательским процессом требует отдельной инженерии.

Сколько это стоит в плане вычислений?

Дорого. Одно глубокое исследование может включать 50+ вызовов LLM, 100+ поисковых запросов, несколько раундов синтеза. Tavily оптимизирует через кэширование и ранний выход при достижении confidence threshold.

Как они обеспечивают качество результатов?

Многоуровневая валидация: проверка источников, перекрестная проверка фактов, оценка противоречий, финальный review. Это не один промпт "сделай исследование", а целый конвейер контроля качества.

Работает ли это для не-английских языков?

Ограниченно. Качество сильно зависит от доступности качественных источников на целевом языке и мультиязычных способностей LLM.

Что будет дальше: куда движется индустрия research-агентов

Архитектура Tavily - это только начало. Следующий шаг - агенты, которые не просто исследуют, а формируют гипотезы и проверяют их. Представьте агента, который:

• Читает 1000 научных статей по теме
• Замечает корреляцию, которую люди пропустили
• Формулирует новую гипотезу
• Предлагает эксперимент для ее проверки
• Анализирует результаты

Это уже не поиск информации. Это создание знаний. И архитектура для этого будет выглядеть совершенно иначе - с еще более сложными механизмами абстракции, причинно-следственного вывода и креативного синтеза.

Потому что в research самое ценное - не количество найденных источников, а качество сделанных выводов. И именно на этом Tavily строит свою архитектуру.