Introspection of Thought (INoT): Как заставить AI спорить с самим собой для гениальных (и дешевых) ответов

Вы когда-нибудь использовали сложные промпты вроде Chain of Thought (CoT), чтобы решить логическую задачу, а потом с ужасом смотрели на счет за токены? 😱

Да, пошаговое мышление и итерации (Iteration of Thought) работают, но они требуют множества обращений к модели. Это медленно и, что важнее, очень дорого.

А что, если можно получить тот же уровень рефлексии и самокритики, но в рамках одного запроса и почти вдвое дешевле?

💡 Секрет повышения эффективности — не просто просить модель "думать по шагам", а заставить ее устроить полноценные дебаты... внутри себя.

Что такое Introspection of Thought (INoT)?

Представьте, что вы решаете сложную проблему.

Chain of Thought (CoT): Вы просите одного эксперта расписать свое решение по шагам. Это линейный процесс.

Iteration of Thought (IoT): Вы собираете команду экспертов (агентов) в чате, и они спорят друг с другом, пока не придут к консенсусу. Вы платите за каждое их сообщение.

Introspection of Thought (INoT): Вы даете задачу одному гениальному эксперту и просите его сымитировать внутренний спор двух разных точек зрения (Agent1 и Agent2). Он сам себе оппонирует, критикует и приходит к выводу. Вы платите только за один, но очень насыщенный, "мозговой штурм".

Introspection of Thought (INoT) — это новый фреймворк промптинга, который использует специальный "код для LLM" под названием PromptCode. Этот код, встроенный прямо в ваш промпт, приказывает модели запустить внутренний виртуальный multi-agent процесс.

Механизм прост:

1. Вы даете LLM задачу + PromptCode
2. LLM внутри себя запускает симуляцию: "Agent1" предлагает решение, "Agent2" его критикует
3. Они проходят несколько раундов "дебатов", "опровержений" и "корректировок"
4. Весь этот сложный процесс "самоотрицания и рефлексии" происходит внутри LLM
5. Вы получаете только финальный, выверенный ответ

Почему это работает?

В июле 2025 года исследователи опубликовали работу "Introspection of Thought Helps AI Agents" (arXiv:2507.08664v1), которая доказывает: этот подход не просто умный, он невероятно эффективный.

INoT радикально превосходит традиционные методы (включая CoT, ToT и IoT) по двум ключевым показателям:

Две причины эффективности INoT

1. Экономия на "пересылках"
Вместо того чтобы много раз обращаться к API (пользователь → LLM → пользователь → LLM), вы делаете один запрос. Вся итеративная работа происходит внутри LLM, что резко снижает "inference cost".

2. Строгость кода против туманности языка
Обычные промпты на естественном языке могут быть поняты LLM неправильно. INoT использует PromptCode — гибрид Python и естественного языка. Модель следует коду, что делает процесс рассуждения более строгим и предсказуемым.

Мы переводим нейросеть из режима случайных предположений в режим структурированных внутренних дебатов.

Практические примеры использования

🔴 Пример 1: Iteration of Thought (IoT) — Дорого и много шагов

Задача:

Проанализируй рыночные данные и предложи 3 стратегии запуска нового продукта.

Процесс IoT:

Промпт 1 (Пользователь): Проанализируй рыночные данные и предложи 3 стратегии запуска нового продукта.

Ответ 1 (Агент 1): Стратегия 1: Фокус на премиум-сегмент...
                   Стратегия 2: Агрессивный маркетинг...
                   Стратегия 3: ...

Промпт 2 (Пользователь → Агент 2): Агент 1 предложил вот это. Найди слабые места.

Ответ 2 (Агент 2): Стратегия 1 рискованная, Стратегия 2 слишком дорогая...
                   (...и так далее, вы платите за каждый шаг...)

❌ Результат: Множественные API-вызовы, высокая стоимость токенов.

🟢 Пример 2: Introspection of Thought (INoT) — Один промпт

Промпт:

[Сюда вставлен <PromptCode Definition> и <Reasoning Logic>]

ЗАДАЧА: Проанализируй рыночные данные и предложи 3 стратегии 
запуска нового продукта.

Следуй <Reasoning Logic> и покажи внутренний диалог.

Ответ модели (симуляция внутреннего процесса):

Я — Исполнитель PromptCode.

Шаг 1: Изучаю PromptCode.
Шаг 2: Запускаю дебаты между виртуальными Агентами.
Шаг 3: Рассуждаю согласно коду.

Раунд 1:

• Agent1: Моя первая мысль — стратегия премиум-сегмента.
• Agent2: Ты прав, но... это слишком рискованно без узнаваемости бренда. Давай лучше рассмотрим freemium-модель.

Раунд 2:

• Agent1: Спасибо за дополнение, но... freemium потребует огромной инфраструктуры. Что если...
• Agent2: Я согласен с твоим опасением...

(...проходит 'n' раундов внутри LLM...)

Раунд max_round:

• Agent1: Я согласен с твоим финальным планом.
• Agent2: Я тоже.

Финальный Вывод: [Здесь следует отполированный ответ, основанный на внутренних дебатах].

✅ Результат: Вы получили тот же сложный, отрефлексированный ответ, но заплатили за один запрос.

⭐ Пример 3: улучшенный промпт с самокоррекцией

Промпт:

ЗАДАЧА: Реши математическую задачу пошагово.

Используй внутренний диалог между двумя агентами:
- Agent1 предлагает решение
- Agent2 критикует и предлагает улучшения
- Повторяйте до достижения консенсуса

Задача: Если в магазине было 50 яблок, 15 продали, а потом привезли еще 2 коробки по 20 яблок, сколько стало?

Ответ модели:

Внутренний диалог:

Agent1: Начну с исходного количества: 50 яблок
Agent2: Правильно, но не забудь про продажу: 50 - 15 = 35

Agent1: Теперь добавлю новые яблоки: 35 + (2 × 20) = 35 + 40 = 75
Agent2: Проверяю: 2 коробки по 20 = 40 яблок. Итого: 35 + 40 = 75 ✓

Консенсус достигнут!

Финальный ответ: 75 яблок

Когда применять INoT?

✅ Используйте INoT, когда:

• 🧮 Нужна высокая точность: В задачах по математике (GSM8K), программированию (HumanEval) и сложных QA (HotpotQA)
• 💰 Критична стоимость токенов: INoT показал снижение затрат на 58.3%
• 🖼️ Работаете с мультимедиа: В INoT встроен Image Augment Module для анализа изображений, что повышает точность в задачах Image QA
• 🤖 Строите AI Агентов: Этот фреймворк изначально создан для повышения надежности и снижения затрат на работу агентов

❌ Можно обойтись без INoT, когда:

• 📌 Вы спрашиваете простой факт
• 🎨 Выполняете быструю творческую задачу (например, генерация идей без критики)
• 📝 Нужно коротко пересказать текст без глубокого анализа

Сравнение эффективности

INoT не просто "немного лучше" — он показывает значительный отрыв от самых продвинутых методов, таких как Tree-of-Thought (ToT) и классического CoT, на одних и тех же бенчмарках.

Главный вывод

Introspection of Thought — это не просто трюк, а фундаментальный сдвиг в промпт-инжиниринге.

Вместо того чтобы тратить токены на внешние "чаты" между агентами, INoT упаковывает весь этот сложный процесс дебатов и самокритики в один промпт с помощью PromptCode.

💡 Совет: Начните думать о своих промптах не как о вопросах, а как о программах, которые запускают внутренние процессы в LLM. Это ключ к более дешевым и точным ответам.

Продолжение изучения

Хотите узнать больше о методах рассуждения, упомянутых в исследовании?

🛠️ Практические инструменты

• 🔗 INoT Generator — создание промптов с внутренними дебатами
• 🔗 CoT Generator — универсальный генератор с доступом ко всем режимам CoT

📚 Режимы рассуждений

• 🔗 Chain-of-Thought (CoT) — Базовый пошаговый метод
• 🔗 Tree of Thoughts — Исследование древа мыслей
• 🔗 Program of Thought — Использование внешнего кода для вычислений
• 🔗 Plan-and-Solve — Самокоррекция через генерируемые программы
• 🔗 Least-to-Most — Усиление логического вывода

Начните использовать Introspection of Thought — и ваши AI-агенты станут не только умнее, но и экономнее. 🎯