ИИ-агентные системы

Обзор

Я проектирую и создаю мультиагентные ИИ-системы: архитектуры, где специализированные агенты взаимодействуют через общую память и оркестрацию, а не один большой промпт пытается делать всё сразу. Большинство «ИИ-функций» упираются в потолок, как только задаче требуется больше одного шага рассуждения. Обычно именно здесь начинает иметь смысл настоящая агентная архитектура.

Как я это строю

У автономных агентов чётко разделены зоны ответственности. Один занимается анализом, другой принимает решение, третий его исполняет. Это разделение работает лучше, чем кажется на бумаге, потому что один агент на всё склонен терять из виду то, что сам же решил несколько шагов назад.

Для памяти я сочетаю графовую структурную память с векторной памятью сходства. В результате агенты умеют вспоминать и связи между вещами, и паттерны из прошлых ситуаций — то, чего не даёт один только скользящий контекст.

Слои оркестрации координируют передачу задач между агентами и общее состояние, чтобы агенты не перезаписывали молча контекст друг друга — довольно частая проблема в наивных мультиагентных схемах. Вызов инструментов подключается к реальным внешним системам: API, базам данных, площадкам исполнения, а не к смоделированным демо, которые разваливаются при первом же контакте с продакшн-данными. И прежде чем что-либо запускается без надзора, оно проходит через пайплайны оценки, тестирующие поведение агентов на известных сценариях.

Это тот же архитектурный подход, что лежит в основе SharapovLab Trading Lab (ранее S.A.M.S.) — мультиагентной торговой системы, объединяющей граф знаний, векторную память и локальный inference LLM.

Кому это подходит

Командам, которые уже пробовали «ИИ-функцию» на одном промпте, упёрлись в её потолок и теперь понимают, что нужна настоящая архитектура системы, а не промпт подлиннее.

FAQ