Агентные процессы

Агентный ИИ знаменует собой серьезный сдвиг в том, как автономные системы рассуждают, планируют, и выполняют многоэтапные задачи. В отличие от традиционного подхода с использованием одной модели, агентные рабочие процессы интегрируют множество специализированных агентов с различными большими языковыми моделями (LLM), возможностями, дополненными инструментами, логикой оркестровки, и взаимодействиями с внешними системами для формирования динамических конвейеров, способных к автономному принятию решений и действиям. По мере ускорения внедрения в промышленности и научных исследованиях организации сталкиваются с центральной проблемой: как проектировать, разрабатывать и эксплуатировать рабочие процессы агентного ИИ производственного уровня, которые являются надежными, наблюдаемыми, поддерживаемыми и соответствуют требованиям безопасности и управления. В данной статье представлено практическое комплексное руководство по проектированию, разработке и развертыванию систем агентного ИИ производственного качества. Мы представляем структурированный жизненный цикл проектирования, охватывающий декомпозицию рабочих процессов, шаблоны проектирования многоагентных систем, протокол контекста модели (MCP), интеграцию инструментов, детерминированную оркестровку, соображения ответственного ИИ, и стратегии развертывания с учетом окружающей среды. Далее мы представляем девять основных лучших практик проектирования рабочих процессов агентного ИИ производственного уровня, включая проектирование с приоритетом инструментов вместо MCP, вызов чистых функций, агенты с одним инструментом и одной ответственностью, внешнее управление подсказками, проектирование модельного консорциума в соответствии с ResponsibleAI, четкое разделение между логикой рабочего процесса и серверами MCP, контейнеризированное развертывание для масштабируемых операций и соблюдение принципа «Keep it Simple, Stupid» (KISS) для поддержания простоты и надежности. Чтобы продемонстрировать эти принципы на практике, мы представляем всестороннее тематическое исследование: многомодальный рабочий процесс анализа новостей и генерации медиаконтента. Объединяя архитектурные рекомендации, операционные шаблоны и практические идеи по реализации, эта статья предлагает фундаментальный справочник для создания надежных, расширяемых и готовых к производству рабочих процессов агентного ИИ. - A Practical Guide for Designing, Developing, and Deploying Production-Grade Agentic AI Workflows

См. также другие публикации, посвященные агентам