В современных системах с использованием LLM (Large Language Models) важно правильно управлять взаимодействием с внешними API. Применение стандартного механизма повторного запроса после тайм-аута может привести к дублированию действий или оставлению системы в неопределенном состоянии. В связи с этим возникает необходимость в разделении логики принятия решений и выполнения действий.
Одним из подходов к решению этой проблемы является отделение этапа reasoning, когда модель принимает решение, от side effects, когда выполняется само действие. Это позволяет более точно контролировать процесс, определять, когда следует повторять запросы, сверять результаты и, при необходимости, подключать человека для принятия окончательного решения.
Такой подход имеет значительное значение для повышения надежности и предсказуемости работы LLM в реальных условиях. Правильное управление взаимодействием с API не только предотвращает ошибки, но и улучшает пользовательский опыт, обеспечивая более стабильную работу систем на основе искусственного интеллекта.