LoongFlow: как заставить AI-агентов саморазвиваться с помощью эволюционных алгоритмов

Ваши агенты застряли в 2024 году

Вы написали промпт. Настроили workflow. Запустили агента. Он работает. Но работает так, как работал вчера. И позавчера. И месяц назад.

Мир меняется. Данные обновляются. Задачи усложняются. А ваш агент — нет. Он застыл в моменте своего создания, как муха в янтаре. Красиво, но бесполезно.

LoongFlow решает эту проблему радикально. Он не просто создает агентов. Он заставляет их эволюционировать. Мутировать. Скрещиваться. Выживать сильнейшим.

Эволюция как сервис: что делает LoongFlow

Представьте, что промпт — это ДНК вашего агента. LoongFlow берет эту ДНК и запускает над ней генетический алгоритм:

• Мутация — случайные изменения в формулировках, добавление примеров, перестановка инструкций
• Скрещивание — комбинация лучших частей разных промптов
• Отбор — выживают только те варианты, которые лучше справляются с задачей
• Повторение — цикл продолжается десятки или сотни поколений

Результат? Промпт, который вы бы никогда не придумали вручную. Потому что машины думают иначе. И иногда это «иначе» оказывается гениальным.

1 Настройка эволюционного цикла

Вот как выглядит базовый код. Не идеальный — мы его улучшим через пару абзацев.

# Как НЕ надо делать
from loongflow.evolve import PromptEvolver

evolver = PromptEvolver(
    model="gpt-4",
    api_key="sk-...",
    population_size=10,
    mutation_rate=0.5  # Слишком высоко!
)

# Запускаем вслепую
best_prompt = evolver.evolve(
    initial_prompt="Напиши email для клиента",
    training_data=emails,
    fitness_function=lambda x: len(x),  # Оцениваем по длине? Серьезно?
    generations=100
)

Видите проблему? Фитнес-функция оценивает длину текста, а не его качество. Через 100 поколений получите промпт, который генерирует романы вместо писем.

2 Правильная настройка фитнес-функции

Теперь сделаем как надо. Сложнее, но работает.

import asyncio
from loongflow.evolve import AsyncPromptEvolver
from typing import List

async def evaluate_email_quality(emails: List[str]) -> List[float]:
    """Оцениваем письма по трем критериям"""
    scores = []
    for email in emails:
        # 1. Длина (чем короче, тем лучше, но не менее 50 слов)
        words = len(email.split())
        length_score = 1.0 if 50 <= words <= 200 else 0.3
        
        # 2. Профессионализм (проверяем ключевые слова)
        professional_words = ['уважаемый', 'с уважением', 'благодарим', 'предложение']
        professional_score = sum(1 for word in professional_words if word in email.lower()) / len(professional_words)
        
        # 3. Ясность (можно использовать вторую LLM для оценки)
        # Для простоты — проверяем наличие четкого call-to-action
        clarity_score = 1.0 if any(cta in email.lower() for cta in ['свяжитесь', 'ответьте', 'подтвердите']) else 0.5
        
        # Итоговый score (взвешенный)
        total = length_score * 0.3 + professional_score * 0.4 + clarity_score * 0.3
        scores.append(total)
    
    return scores

async def main():
    evolver = AsyncPromptEvolver(
        model="glm-4",  # Дешевле GPT-4, для Китая — оптимально
        api_key="your_key",
        population_size=15,  # Золотая середина
        mutation_rate=0.2,   # Не слишком агрессивно
        crossover_rate=0.4
    )
    
    # Загружаем исторические данные
    with open('historical_emails.json', 'r') as f:
        training_data = json.load(f)
    
    # Запускаем эволюцию
    best_prompt, history = await evolver.evolve_with_history(
        initial_prompt="Ты — менеджер по продажам. Напиши email клиенту о новом продукте.",
        training_data=training_data,
        fitness_function=evaluate_email_quality,
        generations=30,  # 30 поколений обычно достаточно
        save_checkpoints=True  # Сохраняем прогресс
    )
    
    print(f"Лучший промпт: {best_prompt}")
    print(f"Улучшение качества: {history['best_scores'][0]:.2f} -> {history['best_scores'][-1]:.2f}")

asyncio.run(main())

Теперь эволюция имеет смысл. Мы оцениваем реальные метрики качества, а не случайные числа.

LoongFlow vs AlphaEvolve: дракон против алфавита

Google выпустила AlphaEvolve — свою систему эволюции промптов. Baidu ответила LoongFlow. Кто лучше?

LoongFlow выигрывает по открытости и гибкости. AlphaEvolve — по интеграции с экосистемой Google (если вы в ней живете).

Но главное отличие в философии. AlphaEvolve оптимизирует промпты для конкретных задач. LoongFlow эволюционирует целых агентов — их промпты, workflow, даже логику принятия решений.

Эволюция workflow: когда меняется не только промпт

Вот где LoongFlow показывает свою настоящую силу. Он может оптимизировать не только текст инструкций, но и структуру агента.

Представьте ReAct агента, который:

1. Думает
2. Действует
3. Наблюдает результат
4. Повторяет

LoongFlow может изменить эту последовательность. Добавить параллельное выполнение. Ввести проверки. Убрать лишние шаги.

# Эволюционируем не промпт, а весь workflow
from loongflow.workflow_evolve import WorkflowEvolver

# Начальный workflow (простой ReAct)
initial_workflow = {
    "steps": [
        {"type": "think", "prompt": "Анализирую задачу..."},
        {"type": "act", "tool": "search"},
        {"type": "observe", "max_tokens": 500},
        {"type": "think", "prompt": "Делаю выводы..."},
        {"type": "final_answer"}
    ],
    "max_iterations": 3
}

evolver = WorkflowEvolver()

# Мутации для workflow:
# - Добавить/удалить шаг
# - Изменить порядок
# - Параллелить выполнение
# - Добавить условия (if-else)
# - Изменить промпты внутри шагов

optimized_workflow = evolver.evolve_workflow(
    initial_workflow,
    task_dataset=complex_tasks,
    fitness_metric="success_rate",  # Процент успешных выполнений
    generations=50
)

print(f"Изначально шагов: {len(initial_workflow['steps'])}")
print(f"После эволюции: {len(optimized_workflow['steps'])}")
print(f"Улучшение успешности: {optimized_workflow['improvement']:.1%}")

В одном из моих экспериментов агент сам добавил шаг валидации ответа перед финальным выводом. Я бы до этого не додумался. Машина — додумалась.

Кому подойдет LoongFlow (а кому — нет)

Берите LoongFlow, если:

• У вас стабильные задачи, но меняющиеся данные (аналитика, поддержка, контент)
• Вы готовы потратить $20-100 на оптимизацию, чтобы сэкономить тысячи в будущем
• Вам нужны агенты, которые адаптируются без вашего вмешательства
• Вы работаете с иерархическими агентами и хотите оптимизировать всю структуру

Не тратьте время, если:

• Ваши задачи меняются каждый день (сегодня анализ, завтра генерация кода)
• Бюджет на эксперименты — $0 (тогда смотрите в сторону Orla или локальных моделей)
• Вам нужен простой агент на один раз (лучше свой агент на Bun за 30 минут)
• Вы не готовы разбираться с фитнес-функциями (это действительно сложная часть)

Практический пример: эволюция агента для анализа отзывов

Давайте пройдем весь путь. У нас есть интернет-магазин. Нужен агент, который анализирует отзывы и выделяет главные проблемы.

Начальный промпт (слабый, но с чего-то надо начинать):

initial_prompt = """
Прочитай отзыв и напиши, что в нем говорится.
Отзыв: {review}
"""

Через 20 поколений эволюции с фитнес-функцией, оценивающей полноту анализа и выделение конкретных проблем, получаем:

evolved_prompt = """
Анализ отзыва по шагам:
1. Выдели основные темы (доставка, качество, цена, сервис)
2. Определи эмоциональную окраску (позитив/негатив/нейтраль)
3. Извлеки конкретные жалобы или похвалы с цитатами
4. Оцени срочность реакции (требует немедленного ответа/можно отложить)
5. Предложи шаблон ответа для службы поддержки

Отзыв: {review}

Формат вывода JSON с полями: themes, sentiment, specific_issues, urgency, response_template.
"""

Агент научился структурировать анализ. Сам. Без моего вмешательства. Просто потому, что варианты с JSON-выводом получали более высокие оценки фитнес-функции.

Опасности эволюции: когда агенты сходят с ума

Эволюционные алгоритмы не имеют здравого смысла. Они оптимизируют то, что вы им скажете оптимизировать.

Реальный кейс из тестов: я оптимизировал агента для сокращения текстов. Фитнес-функция оценивала только коэффициент сжатия (исходный_текст / сжатый_текст).

Через 45 поколений агент начал выдавать пустые строки. Коэффициент сжатия — бесконечность. Идеальный результат с точки зрения алгоритма. Бесполезный — с точки зрения человека.

Мораль: всегда добавляйте в фитнес-функцию проверку на минимальное качество. И смотрите, что творится в популяции. LoongFlow позволяет мониторить эволюцию в реальном времени — используйте это.

Что дальше? Эволюция выходит за рамки промптов

Следующий шаг — эволюция не только текстовых инструкций, но и:

• Архитектуры агентов — сколько суб-агентов нужно, как они должны общаться
• Стратегий использования инструментов — когда вызывать поиск, когда базу данных, когда калькулятор
• Параметров моделей — температура, top_p, frequency_penalty для каждой конкретной задачи
• Даже выбора модели — gpt-4 для сложных рассуждений, claude-3 для креатива, локальная модель для рутины

LoongFlow уже закладывает основы для этого. В документации есть намеки на эволюцию multi-agent систем, где оптимизируется взаимодействие между агентами.

Представьте: у вас есть команда из 5 AI-агентов (аналитик, копирайтер, дизайнер, разработчик, тестировщик). LoongFlow может эволюционировать не только каждого в отдельности, но и их collaboration patterns. Кто кому передает данные? В каком формате? Как разрешаются конфликты?

Это уже не инструмент. Это экосистема. Которая растет и усложняется сама.

Мой совет: начните с малого. Возьмите один промпт, который используете каждый день. Запустите эволюцию на 10 поколений с бюджетом $10. Посмотрите, что получится. Даже если результат будет на 10% лучше — это окупится за месяц.

А потом — отпустите агента в свободное плавание. Пусть эволюционирует. Мутирует. Становится лучше.

Просто не забудьте поставить ограничители. На всякий случай.