Простая ментальная модель того, как ИИ генерирует код и принимает решения в приложениях — токены, контекст, инструменты и тесты — а также ограничения и практические советы по промптингу.
Когда люди говорят «AI думает», обычно имеют в виду что-то вроде: он понимает ваш вопрос, рассуждает и затем принимает решение. Для современных текстовых моделей (LLM) более полезная ментальная модель проще: модель предсказывает, какой текст должен идти дальше.
Это может звучать скромно — пока вы не увидите, насколько далеко может простираться «следующий текст». Если модель выучила достаточно паттернов во время обучения, предсказание следующего слова (а затем следующего и следующего) может породить объяснения, планы, код, сводки и даже структурированные данные, которые ваше приложение сможет использовать.
Вам не нужно изучать всю математику, чтобы строить хорошие AI‑фичи. Нужно практическое понимание, чтобы предугадывать поведение:
Эта статья — именно такая модель: не хайп, не глубокая техническая статья, а набор идей, которые помогают проектировать надёжный пользовательский опыт.
С точки зрения разработчика, «мышление» модели — это текст, который она генерирует в ответ на вход (ваш промпт, сообщения пользователя, системные правила и любые извлечённые данные). По умолчанию модель не проверяет факты, не смотрит в веб и не «знает», что находится в вашей базе данных, если вы явно не передали эту информацию.
Ожидайте следующее: LLM отлично подходят для черновиков, трансформаций и классификации текста, а также для генерации кодоподобных результатов. Они не являются магическими источниками истины.
Разобьём ментальную модель на несколько частей:
С этими идеями вы сможете проектировать промпты, UI и защитные механизмы, которые сделают AI‑функции последовательными и заслуживающими доверия.
Когда говорят, что AI «думает», легко представить себе рассуждение, похожее на человеческое. Более полезная модель проще: это очень быстрый автодополнение — по одному маленькому фрагменту за раз.
Токен — это фрагмент текста, с которым работает модель. Иногда это целое слово («apple»), иногда часть слова ("app" + "le"), иногда пунктуация или даже пробел. Конкретное разбиение зависит от токенизатора модели, но вывод такой: модель не обрабатывает текст как аккуратные предложения — она работает с токенами.
Основной цикл модели:
Вот и всё. Каждый параграф, список и «цепочка рассуждений» строятся повторением этого предсказания много раз.
Поскольку модель видела огромное количество текстов в обучении, она научилась паттернам: как обычно строятся объяснения, как звучит вежливое письмо или как описывают исправление бага. Когда вы задаёте вопрос, она генерирует ответ, который соответствует выученным паттернам и предоставленному контексту.
Именно поэтому ответы могут выглядеть уверенно и связно, даже если они неверны: модель оптимизирует не проверку реальности, а то, какой текст идёт следующим.
Код ничем не отличается для модели. JavaScript, SQL, JSON и сообщения об ошибках — это последовательности токенов. Модель генерирует полезный код потому, что выучила распространённые шаблоны программирования, а не потому, что действительно «понимает» ваше приложение так, как человек‑инженер.
Когда спрашивают «откуда модель взяла ответ?», полезная ментальная модель такова: она выучила паттерны из огромного набора примеров и теперь комбинирует эти паттерны, чтобы предсказывать следующий текст.
Во время обучения модели показывают множество фрагментов текста (книги, статьи, код, документация, Q&A и другое). Она многократно практикует простую задачу: предсказать следующий токен. Когда предсказание ошибочно, алгоритм обучения слегка корректирует параметры модели, чтобы в следующий раз предсказание стало более вероятным.
Со временем эти корректировки накапливаются. Модель начинает кодировать связи вроде:
Поскольку она изучает статистические регулярности — а не одну фиксированную подсказку — модель способна комбинировать паттерны новым образом. Если она видела много примеров «объяснения концепта» и много примеров «сценария вашего приложения», она часто может объединить их в адаптированный ответ.
Именно поэтому LLM может написать правдоподобное приветственное письмо для нишевого продукта или адаптировать объяснение интеграции API под конкретный стек. Она не «достаёт» один сохранённый абзац; она генерирует новую последовательность, соответствующую выученным паттернам.
Даже если в обучении встречался конкретный факт (например, тариф или внутренняя политика), нельзя полагаться на то, что модель надёжно «поднимет» этот факт. Обучение скорее похоже на сжатие: много примеров сводятся в веса, которые влияют на будущие предсказания.
Это значит, что модель может уверенно выдавать детали, которые на самом деле являются догадками, основанными на том, что обычно встречается в похожих контекстах.
Изучение паттернов мощно для создания беглого и релевантного текста, но беглость — не то же самое, что правда. Модель может:
Вывод для разработчика: ответы LLM обычно основаны на выученных паттернах, а не на проверенных фактах. Там, где важна корректность, нужно «заземлять» вывод собственными данными и проверками (об этом далее).
Когда LLM формирует ответ, она не извлекает одно «правильное предложение» из базы. На каждом шаге она предсказывает набор возможных следующих токенов, у каждого из которых есть вероятность.
Если бы модель всегда выбирала самый вероятный токен, ответы были бы очень последовательными, но и часто скучными и ригидными. Большинство систем вместо этого сэмплируют из распределения, что вводит контролируемую случайность.
Два параметра определяют, насколько разнообразными будут выводы:
Если вы строите приложение, эти настройки не столько про «творчество», сколько про выбор между:
Поскольку модель оптимизируется на правдоподобный текст, она может выдавать утверждения в уверенном тоне — даже когда фактическое содержание неверно или неполно. Тонкая формулировка не является доказательством. Поэтому приложения часто требуют заземления (retrieval) или шагов валидации для фактических задач.
Спросите LLM: «Напиши функцию на JavaScript, удаляющую дубликаты из массива». Вы можете получить любой из этих вариантов, и все они будут валидны:
// Option A: concise
const unique = (arr) => [...new Set(arr)];
// Option B: explicit
function unique(arr) {
return arr.filter((x, i) => arr.indexOf(x) === i);
}
Разные выборы сэмплинга дадут разные стили (лаконичный vs явный), разные компромиссы (скорость, читаемость) и даже разное поведение в пограничных случаях — и всё это без «смены мнения» со стороны модели. Она просто выбирает из множества высоковероятных продолжений.
Когда говорят, что модель «помнит» вашу беседу, на самом деле у неё есть контекст: тот текст, который она может увидеть сейчас — последнее сообщение, системные инструкции и та часть истории, что ещё помещается.
Контекстное окно — фиксированный лимит на объём текста, который модель может учитывать одновременно. Как только беседа становится слишком длинной, более ранние части выходят за пределы окна и фактически исчезают из поля зрения модели.
Поэтому вы иногда увидите поведение вроде:
Если вы просто добавляете сообщения в поток, вы конкурируете за ограниченное пространство. Важные ограничения вытесняются последними сообщениями. Без сжатой сводки модель вынужденно выводит, что важно, исходя из того, что осталось перед глазами — поэтому она может звучать уверенно, но упускать ключевые детали.
Практический подход — периодически суммировать: кратко повторяйте цель, принятые решения и ограничения, а затем продолжайте. В приложениях это часто реализуют как автоматическую «сводку беседы», которую подставляют в промпт.
Модели склонны следовать инструкциям, которые находятся рядом с тем местом, где они должны сгенерировать ответ. Так что если у вас есть обязательные правила (формат, тон, пограничные случаи), поместите их ближе к концу промпта — прямо перед «Теперь выдайте ответ».
Если вы строите приложение, рассматривайте это как дизайн интерфейса: решите, что обязательно должно оставаться в контексте (требования, пользовательские предпочтения, схема) и убедитесь, что это всегда включается — либо за счёт обрезки истории, либо добавлением плотной сводки. Для структуры промптов см. /blog/prompting-as-interface-design.
LLM отлично генерируют текст, который звучит как ответ компетентного разработчика. Но «звучит правильно» — не значит «является правильным». Модель предсказывает вероятные токены, а не сверяет вывод с вашей кодовой базой, зависимостями или реальным миром.
Если модель предлагает фикс, рефакторинг или новую функцию, это всё ещё просто текст. Она ничего не запускает в вашем проекте: не импортирует пакеты, не вызывает API, не компилирует и не проверяет ваш код — если вы явно не подключили инструмент, который может это сделать (запуск тестов, линтер, шаг сборки).
Ключевое различие:
Когда AI ошибается, обычно это происходит предсказуемо:
Эти ошибки сложно заметить, потому что окружающее объяснение обычно целостно.
Обращайтесь с выводом AI как с быстрым черновиком от коллеги, который не запускал проект локально. Доверие должно вырастать после того, как вы:
Если тесты не проходят, считайте ответ модели лишь отправной точкой, а не финальным решением.
Языковая модель хороша в предложениях того, что может сработать — но сама по себе она остаётся текстом. Инструменты позволяют AI‑приложению превратить эти предложения в проверенные действия: выполнить код, запросить БД, получить документацию или вызвать внешний API.
В рабочих процессах разработки инструменты обычно выглядят так:
Важный сдвиг: модель уже не притворяется, что знает результат — она может проверить.
Полезная модель мышления:
Так вы уменьшаете догадки. Если линтер сообщает о неиспользуемых импортах, модель обновит код. Если unit‑тесты падают, она итеративно фиксит их до прохождения (или объясняет, почему не может).
eslint/ruff/prettier, чтобы подтвердить стиль и найти проблемы.Инструменты могут быть мощными — и опасными. Соблюдайте принцип наименьших привилегий:
Инструменты не делают модель «умнее», но они делают AI в вашем приложении более заземлённым, потому что позволяют проверять, а не просто описывать.
Языковая модель великолепно умеет писать, резюмировать и рассуждать над тем текстом, который она может «увидеть». Но она не знает автоматически ваши последние изменения продукта, внутренние политики или данные конкретного клиента. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) — простое решение: сначала достаньте релевантные факты, затем попросите модель сгенерировать ответ, опираясь на них.
Думайте о RAG как об «AI с открытой книгой». Вместо того чтобы просить модель отвечать по памяти, приложение быстро подбирает несколько релевантных отрывков из доверенных источников и добавляет их в промпт. Модель генерирует ответ, опираясь на этот материал.
RAG — хороший стандарт, когда корректность зависит от внешней информации:
Если ценность вашего приложения в «правильном ответе для нашего бизнеса», RAG обычно предпочтительнее, чем надежда на догадку модели.
RAG хорош ровно настолько, насколько качественна стадия поиска. Если поиск возвращает устаревшие или нерелевантные фрагменты, модель может уверенно построить неверный ответ — теперь «заземлённый» в плохом источнике. На практике улучшение качества извлечения (разбиение на фрагменты, метаданные, свежесть и ранжирование) часто повышает точность больше, чем настройка промптов.
«Агент» — это просто LLM, работающий в цикле: он создаёт план, выполняет шаг, смотрит, что произошло, и решает, что делать дальше. Вместо однократного ответа он итеративно работает, пока не достигнет цели.
Полезная ментальная модель:
План → Сделать → Проверить → Исправить
Этот цикл превращает один промпт в маленький рабочий процесс. Поэтому агенты могут казаться «более независимыми», чем чат: модель не только генерирует текст, но и выбирает действия и их последовательность.
Агентам нужны чёткие правила остановки. Распространённые условия:
Ограничители — это правила, которые держат цикл в безопасных рамках: разрешённые инструменты, допустимые источники данных, шаги утверждения человеком и формат вывода.
Поскольку агент всегда может предложить «ещё один шаг», проектируйте защиту от ошибок. Без бюджетов, таймаутов и лимитов шагов агент может зациклиться или набрать расходы. Практические дефолты: ограничьте итерации, логируйте каждое действие, требуйте валидации результатов инструментов и возвращайте корректно сформированный частичный ответ с описанием того, что было предпринято.
Если вы строите на платформе, ориентированной на кодинг, вроде Koder.ai, модель «агент + инструменты» особенно полезна. Вы не просто общаетесь ради советов — вы используете рабочий процесс, где ассистент помогает планировать фичи, генерировать компоненты (React/Go/PostgreSQL или Flutter), и итеративно проходит контрольные точки (например, снимки и откаты), чтобы быстро двигаться, не теряя контроля над изменениями.
Когда вы ставите LLM за фичу продукта, промпт перестаёт быть «просто текстом». Это контракт интерфейса между вашим продуктом и моделью: что модель должна делать, что она может использовать и как она должна отвечать, чтобы ваш код мог надёжно это обработать.
Полезная парадигма — думать о промптах как о формах UI. Хорошие формы уменьшают неоднозначность, ограничивают выбор и делают очевидным следующее действие. Хорошие промпты делают то же самое.
Перед релизом убедитесь, что промпт ясно указывает:
Модели следуют паттернам. Один из сильных способов «обучить» нужный формат — включить пример хорошего входа и выхода (особенно для задач с пограничными случаями).
Даже один пример может сократить итерации и не дать модели придумать формат, который ваш UI не сможет отобразить.
Если другой автоматизированный модуль будет читать ответ, требуйте структуры. Просите JSON, таблицу или строгие буллеты.
You are a helpful assistant.
Task: {goal}
Inputs: {inputs}
Constraints:
- {constraints}
Output format (JSON):
{
"result": "string",
"confidence": "low|medium|high",
"warnings": ["string"],
"next_steps": ["string"]
}
Это превращает «промптинг» в предсказуемый дизайн интерфейса.
Добавьте правило вроде: «Если ключевые требования отсутствуют, задайте уточняющие вопросы перед ответом.»
Эта строчка может предотвратить уверенные, но неверные ответы — потому что модель должна остановиться и запросить недостающие данные, а не гадать.
На практике наиболее надёжные промпты соответствуют процессу разработки и деплоя в вашем продукте. Например, если ваша платформа поддерживает сначала планирование, затем генерацию изменений, экспорт исходников и деплой, вы можете отразить это в контракте промпта (план → дифф/шаги → подтверждение → применение). Режим планирования в Koder.ai — хороший пример того, как явное разбиение процесса на фазы уменьшает дрейф и помогает командам проверять изменения до релиза.
Доверие не приходит от того, что модель звучит убедительно. Доверие строится как с любым другим внешним зависимым компонентом продукта: измеряется, мониторится и ограничивается.
Начните с небольшого набора реальных задач, которые ваше приложение должно выполнять хорошо. Превратите их в повторяемые проверки:
Вместо вопроса «Хорошо ли это?», отслеживайте «Как часто это проходит?» Полезные метрики:
Когда что‑то идёт не так, вы должны уметь воспроизвести это. Логируйте (с соответствующей редакцией):
Это упрощает отладку и помогает ответить на вопрос «Изменилось ли поведение модели или наши данные/инструменты?»
Несколько дефолтов предотвращают распространённые инциденты:
Обычно это означает, что модель может выдавать связный, целенаправленный текст, который выглядит как понимание и рассуждение. На практике LLM делает предсказание следующего токена: генерирует наиболее вероятное продолжение с учётом вашего промпта, системных инструкций и переданного контекста.
Для разработчика приложений полезный вывод в том, что «мышление» — это поведение вывода, которое вы можете формировать и ограничивать, а не внутреннее подтверждение истинности.
Токен — это фрагмент текста, с которым модель работает и который она генерирует (целиком слово, часть слова, пунктуация или пробел). Поскольку модели оперируют токенами, а не «предложениями», расходы, ограничения и усечение измеряются в токенах.
Практически:
Потому что генерация вероятностна. На каждом шаге модель присваивает вероятности множеству возможных следующих токенов, и большинство систем сэмплируют из этого распределения, а не всегда берут лишь самый вероятный вариант.
Чтобы сделать выводы более воспроизводимыми:
LLM оптимизированы на правдоподобный текст, а не на проверку фактов. Они могут звучать уверенно, потому что уверенная формулировка часто встречалась в данных обучения — даже если само утверждение является предположением.
В дизайне продукта рассматривайте связность как «хорошее письмо», а не как «корректность», и добавляйте проверки (retrieval, инструменты, тесты, утверждения) когда важна точность.
Контекстное окно — это максимальный объём текста, который модель может учитывать одновременно (системные инструкции, история беседы, извлечённые фрагменты и т. д.). Когда беседа становится слишком длинной, более ранняя информация выходит за пределы окна, и модель её «не видит».
Как смягчить:
Не автоматически. По умолчанию модель не просматривает веб, не читает вашу базу данных и не запускает код. У неё доступ только к тому, что вы включили в промпт, и к тем инструментам, которые вы явно подключили.
Если ответ зависит от внутренних или актуальных данных — передавайте их через извлечение (RAG) или вызов инструмента, а не «спрашивайте сильнее».
Используйте инструменты, когда нужны проверенные результаты или реальные действия вместо правдоподобного текста. Типичные примеры:
Хороший паттерн — предложить → проверить → скорректировать, где модель итеративно обновляет результат на основе вывода инструментов.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это «AI с открытой книгой»: приложение извлекает релевантные фрагменты из надёжных источников (доки, тикеты, политики) и вкладывает их в промпт, чтобы модель отвечала, опираясь на эти факты.
Когда стоит реализовывать RAG:
Главная ошибка — плохой поиск: улучшение ранжирования, разбиения на фрагменты и актуальности часто даёт больше, чем работа с промптами.
Агент — это LLM, запущенный в цикле: планирует → выполняет шаг → проверяет результат → корректирует план. Полезен для рабочих процессов вроде «найти инфо → составить черновик → верифицировать → отправить».
Как избежать безконтрольного поведения:
Определяйте промпт как контракт интерфейса: цель, входы, ограничения и формат вывода, чтобы приложение могло надёжно обрабатывать ответы.
Практики для доверия в продакшене: