Как работает мультиагентная система
Здесь объясняется, что такое ветка (intent), как реплика пациента доходит до ответа, и какие защитные механизмы стоят на пути «петель» и потерянного контекста. Английские термины оставлены в скобках — на них завязан код и логи.
Зачем это всё
На пилоте у нас был «один большой системный промпт» — модель пыталась одновременно записывать на приём, отвечать на вопросы по ценам и эскалировать острые случаи. По мере усложнения скрипта запись начинала «плыть»: модель забывала шаги, путала ветки, перескакивала через мини-интервью.
Мы перешли на графовую архитектуру (graph-based routing): реплика пациента сначала идёт в маршрутизатор (router), который определяет тему, а потом — в ветку (intent), отвечающую только за свой узкий сценарий. У сложных веток внутри есть собственный пошаговый сценарий (state machine).
Главные термины
new_booking, price_question и т. п.) и активная версия настроек._router: отдельный, дешёвый вызов модели, который по последней реплике пациента возвращает один из кодов веток. Не отвечает пациенту напрямую — только классифицирует. Вызывается на КАЖДОЙ реплике, не один раз при входе.new_booking: 6 шагов от приветствия до подтверждения записи. Модель на каждой реплике видит, на каком шаге сейчас, и какие слоты уже собраны.intro, qualify, present, offer_time, book, close), свой кусок промпта и список допустимых переходов.qualify разрешено в qualify (остаться) или present (двигаться вперёд), но не в close. Если модель попытается перепрыгнуть через шаг — валидатор переходов (transition validator) отклонит запрос, мы останемся на шаге.name, reason, specialist, preferred_time, confirmed. Модель на каждой реплике их видит и обновляет — старые не переспрашиваются.[INTENT_CHANGE: <код_ветки>] и передать диалог другой ветке. Например, если пациент в записи упомянул хирургию — ветка new_booking сама вернёт [INTENT_CHANGE: escalate_human].[INTENT_CHANGE] или маршрутизатор предложил другую ветку, которая не имеет пошагового сценария.new_booking · qualify) и маршрутизатор на короткой реплике («Алексей», «болит ухо») предлагает другую ветку — мы НЕ сбрасываем состояние, а передаём модели подсказку «маршрутизатор думает X, но ты в Y». Модель сама решает: остаться в сценарии (заполнить слот) или явно выйти через [INTENT_CHANGE].STATE_JSON: {"state_after": "qualify", "slots_updated": {"name": "Алексей"}}
Парсер вырезает этот блок (пациент его не видит), валидатор проверяет легальность state_after, обновляет состояние диалога.suspended_intent, resumable_step_code, resumable_slots. Когда маршрутизатор увидит, что пациент возвращается к исходной теме («ладно, продолжаем запись»), мы автоматически восстановим шаг и слоты.handoff_count в состоянии диалога считает все переключения ветки. При превышении 3 переключений за диалог следующее переключение блокируется: диалог автоматически уходит в escalate_human с шаблонным ответом «Уточню детали с администратором клиники, свяжемся с вами в течение ближайшего часа». Это страховка от циклов вроде «запись ↔ цены ↔ запись ↔ цены».handoff_count и поля отложенного сценария. Видно в Песочнице справа, в блоке «Состояние диалога».Что происходит на каждой реплике
suspended_intent и маршрутизатор вернул именно его — восстанавливаем шаг и слоты, очищаем поля, обнуляем счётчик переключений.[ПОДСКАЗКА РОУТЕРА].[INTENT_CHANGE] — переключаемся в новую ветку (если из sm-ветки — запоминаем в отложенный сценарий) и зовём модель ещё раз. Если есть STATE_JSON: — валидируем переход, обновляем шаг и сливаем слоты.Защитные механизмы
- Удержание в ветке защищает от ложного сброса сценария на коротких репликах вроде «Алексей» или «болит ухо».
- Валидатор переходов блокирует «прыжки через шаг» — модель не сможет уйти из
introсразу вbook. - Защита от петли ограничивает число переключений ветки за диалог. После 3-го — авто-перевод на оператора.
- Отложенный сценарий возвращает прерванный сценарий с теми же слотами и шагом — пациент не должен повторять имя или повод.
- Ретрай LLM: и маршрутизатор, и ветка делают один повтор при сетевом сбое DeepSeek. При полном падении — откат транзакции и понятный ответ «модель временно недоступна».
Где что настраивается
- Настройки — список веток, активные версии промптов, поля «Системный промпт», «Правила», «Условия выхода». Для веток с пошаговым сценарием — вкладка «Шаги» с редактором каждого шага и его допустимых переходов.
- Песочница — живые диалоги от лица пациента. В правой панели видны: состояние диалога (ветка, шаг, слоты, счётчик переключений, отложенный сценарий), решение маршрутизатора, RAG-фрагменты и собранный системный промпт.
- Отладка — база знаний (загрузка / переразметка документов), одиночные тестовые вопросы без памяти диалога.