Геометрия агентных циклов: почему одни итеративные процессы в LLM сходятся, а другие расходятся

Self-refinement через агентные циклы (когда модель улучшает свой же вывод снова и снова) часто зацикливается на одной формулировке или уходит в непредсказуемый дрейф. Исследование показывает: это не баг, а геометрическое следствие типа инструкции. Метод позволяет проектировать итеративные процессы с предсказуемым поведением – стабилизация к одному решению или управляемое исследование вариантов. Выбор операции в промпте определяет динамический режим: перефразирование → траектория сходится к стабильной точке за 5-10 итераций, противоположные операции ("суммаризируй → отрицай → суммаризируй") → траектория расходится неограниченно без естественной остановки.