ИИ-агентные системы

Обзор

Я проектирую и создаю мультиагентные ИИ-системы — архитектуры, где специализированные агенты взаимодействуют через общую память и оркестрацию, вместо одного большого промпта, пытающегося делать всё сразу.

Как я это строю

• Автономные агенты с чётко разделёнными зонами ответственности (анализ, решение, исполнение), а не один агент на всё.
• Системы памяти — сочетание графовой структурной памяти и векторной памяти сходства, чтобы агенты могли вспоминать и связи, и паттерны.
• Слои оркестрации, координирующие передачу задач между агентами и общее состояние, вместо того чтобы агенты молча перезаписывали контекст друг друга.
• Вызов инструментов, подключённый к реальным внешним системам (API, базы данных, площадки исполнения), а не к смоделированным демо.
• Пайплайны оценки для тестирования поведения агентов на известных сценариях до автономной работы без надзора.

Это тот же архитектурный подход, что и в S.A.M.S. — мультиагентной торговой системе, объединяющей граф знаний, векторную память и локальный inference LLM.

Кому это подходит

Командам, которые уже попробовали «ИИ-функцию» на одном промпте и упёрлись в её потолок — и которым нужна настоящая архитектура системы, а не более длинный промпт.

FAQ