За останні роки системи на базі великих мовних моделей (LLM) перестали бути лабораторними експериментами. Сьогодні це складні продакшн-рішення, інтегровані в бізнес-процеси, користувацькі продукти та внутрішні платформи автоматизації. Разом із цим різко зросла складність логіки, яку ми намагаємося «запакувати» у промпти.

І тут виникає фундаментальний розрив: архітектура систем еволюціонує, а підходи до роботи з промптами — ні.

Найпоширеніший патерн досі виглядає так: master prompt + include-фрагменти. Базова інструкція, до якої поступово додаються правила, уточнення, обмеження, сценарні вставки. По суті, це текстова компіляція без формальної моделі. У простих сценаріях вона працює. У складних — починає ламатися системно.

Фрагментація як неминучий наслідок зростання складності

Фрагментація промпта — це не випадковість і не помилка окремого розробника. Це природний наслідок того, що один цілісний намір розбивається на десятки незалежних фрагментів, які живуть своїм життям.

Кожен фрагмент може виглядати коректним у вакуумі. Але коли вони збираються разом, з’являються:

• суперечливі інструкції,
• неявні пріоритети,
• дублювання або взаємне нівелювання сенсів,
• залежності, про які ніхто вже не пам’ятає.

Ключова проблема в тому, що розробник не працює з фінальним промптом. Він працює з частинами, умовами, include-файлами, feature-флагами. Після серії інкрементальних змін уявити, який саме текст у підсумку отримає LLM, стає майже неможливо.

Фінальний prompt перетворюється на чорну скриньку.

Прозорість фінального результату: чого реально бракує

Одна з базових речей, яких не дає старий підхід, — прозорість фінальної збірки.

У реальній системі хочеться бачити:

• повний фінальний prompt у тому вигляді, в якому він був переданий у модель;
• всі фрагменти, які увійшли в цю збірку;
• джерело кожного фрагмента;
• порядок і контекст, у якому він був включений.

Але цього недостатньо. У сучасних системах включення фрагментів майже завжди умовне. Отже, виникає наступна потреба: розуміти на підставі яких умов той чи інший фрагмент був доданий.

Ідеальна модель — це дерево збірки конкретного промпта, де видно:

• які умови спрацювали;
• які гілки були активовані;
• які альтернативи були відкинуті;
• як саме система прийшла до фінального тексту.

Причому важливо: таких дерев у системі може бути багато. Кожен сценарій, кожен тип запиту, кожен клас користувачів формує свій власний фінальний prompt, і для кожного з них потрібна окрема, відтворювана картина збірки.

Контроль консистентності та автоматична валідація

Модель «master prompt + include» не дає інструментів для контролю непротирічності. Вона не знає, що два фрагменти можуть логічно конфліктувати. Вона не бачить, що одна інструкція зводить нанівець іншу.

У сучасному фреймворку очікується зовсім інше:

• автоматичні механізми аналізу промпта після збірки;
• виявлення потенційних конфліктів інструкцій;
• підсвічування дублікатів і семантичного шуму;
• можливість увімкнути debug-режим, у якому видно, як саме інтегруються фрагменти.

Це вже не просто компіляція тексту, а інженерна збірка з перевірками.

Dev-режим і аналітика якості промптів

Ще одна серйозна прогалина — відсутність повноцінного dev-режиму для роботи з промптами.

Сьогодні людина пише промпт, покладаючись на досвід, інтуїцію і кілька ручних тестів. Але:

• люди не завжди пишуть промпти якісно;
• люди не завжди бачать структурні дефекти;
• люди не можуть оцінити, як prompt масштабується на інші сценарії.

Іронія в тому, що LLM самі мають потужні можливості для аналізу та покращення промптів. Але старі підходи не дають інструментів, щоб використати це системно.

У dev-режимі хотілося б бачити:

• аналітику структури промпта;
• рекомендації щодо кращої декомпозиції;
• підказки, де інструкції надмірні або конфліктні;
• можливість експериментувати з альтернативними структурами без ризику для продакшену.

Версіонність і боротьба з деградацією

Якість відповідей LLM майже ніколи не «ламається» миттєво. Вона деградує повільно й непомітно. Без версіонності промптів і без прив’язки відповіді до конкретної збірки неможливо зрозуміти:

• коли саме почалося погіршення;
• яка зміна до цього призвела;
• чи пов’язано це з промптом, моделлю чи контекстом.

Фреймворк має розглядати версію промпта як first-class entity:

• з історією змін;
• з набором сценаріїв;
• з метриками якості;
• з можливістю паралельного існування кількох версій.

Паралельні промпти та різні сценарії

Універсальний промпт — це міф. Різні задачі, різні сценарії, різні ролі користувачів потребують різної логіки.

Тому сучасний підхід повинен підтримувати:

• паралельні промпти;
• A/B-порівняння;
• незалежну еволюцію різних гілок;
• чітке розмежування сценаріїв.

Provider-independent архітектура

Окрема вимога, яка стає критичною, — незалежність від конкретного провайдера LLM.

Система має однаково працювати з:

• локальними моделями;
• хмарними LLM;
• агрегаторами на кшталт OpenRouter.

Заміна моделі не повинна бути стрибком у невідомість. Для цього потрібні механізми верифікації поведінки промптів при зміні LLM і чітке розуміння, які властивості зберігаються, а які — ні.

У компанії ІнтерЛінк (Черкаси, Україна) ми щодня працюємо з LLM-системами, складність яких давно перевищила можливості «ручного» підходу до промптів. Саме тому ми розглядаємо промпт не як текст, а як інженерний артефакт, що потребує архітектури, інструментів і дисципліни.

Ця стаття — не рекламний матеріал і не опис готового продукту. Це фіксація індустріальної проблеми, яка вже назріла. Ми переконані: наступний етап розвитку AI-систем неможливий без фреймворків, які повертають контроль, прозорість і передбачуваність.

Якщо вам близький такий спосіб мислення, якщо ви дивитеся на LLM не як на магію, а як на складну систему – нам точно є про що поговорити.