Anatomy of an AI Agent for Seniors: Pipeline, Cycle, Tools, Traps
Построение AI-агента — это не магия, а инженерия с простыми компонуемыми паттернами. Важно выбирать уровень автономии: от простого workflow с жёстким контролем до полностью автономного агента с динамической декомпозицией задач. Основная ценность — понимание анатомии агента и правильное сочетание компонентов для продакшна.
полный разбор ролика · 5 глав ↓
Проблемы продакшна агентов
Примеры из индустрии показывают, что простое построение агента за 5 минут не гарантирует успешный продакшн — возникают ошибки, бесконтрольные действия и огромные расходы.
Ключевая проблема не в моделях, а в инженерии и архитектуре агентов, что требует понимания их внутренней структуры.
Простые паттерны и анатомия агента
Успешные проекты используют простые, хорошо продуманные компоненты, встроенные в софт с чётким управлением вызовами LM.
Понимание анатомии агента позволяет не зависеть от конкретного фреймворка и строить гибкие решения на Python, Go и др.
Workflow vs автономный агент
Workflow — это последовательность шагов, контролируемая разработчиком, где LM выполняет, но не выбирает следующий шаг.
Агент сам принимает решения, выбирает инструменты и строит маршрут, что повышает автономию, но увеличивает риски и стоимость.
Рекомендуется начинать с workflow и переходить к агенту только при необходимости.
Цепочки и human in the loop
Если задача сложнее одного вызова, разбивайте её на последовательные шаги, где выход предыдущего — вход следующего.
Встраивайте человека для подтверждения критичных решений (human in the loop) для снижения рисков.
Маршрутизация и параллелизация
Классификатор на входе направляет запросы по нужным цепочкам, повышая эффективность обработки разных типов задач.
Параллелизация независимых подзадач ускоряет работу, сохраняя контроль за логикой выполнения.