Создание ИИ-агентов: от задачи до работающей системы

Маршрут разработки

Сначала определите результат задачи и проверьте, достаточно ли обычной программы. Условные переходы, несколько источников и обработка ошибок встречаются и в детерминированных сценариях. Агентный подход полезен, когда модели действительно стоит поручить выбор действий или уточняющих запросов, а этот выбор можно проверить и ограничить.

В этом разделе мы последовательно разбираем четыре уровня. Сначала архитектура: как построить управляемый граф вместо бесконечного цикла. Затем инструменты: как описать их так, чтобы модель делала меньше ошибок. Потом память: как отличить состояние потока от долговременного хранилища. И наконец, продакшн: как превратить прототип в надежный сервис.

В качестве сквозного примера мы используем вымышленную задачу: клиент спрашивает, почему задерживается его заказ. Это не реальный кейс, а учебная ситуация, на которой удобно показать все этапы разработки.

• Скрипт или workflow — когда последовательность шагов известна заранее.
• Агент — когда полезно поручить модели выбор действий; зависимость шагов сама по себе ещё не требует агента.
• Граф — способ сделать агента управляемым и предсказуемым.
• Инструменты — мост между моделью и внешним миром.
• Память — разница между состоянием диалога и долгосрочными фактами.
• Продакшн — надежность, наблюдаемость и безопасность.

Что вы узнаете

Каждая глава содержит конкретные решения, разбор ошибок и чек-листы. Вы не просто прочитаете о паттернах, а сможете применить их к своей задаче.

Мы намеренно избегаем общих слов. Вместо «используйте правильные инструменты» вы увидите, как описать контракт инструмента, чтобы модель реже ошибалась. Вместо «добавьте память» — как выбрать между чекпойнтером и отдельным хранилищем.

• Архитектура: StateGraph, условные переходы, HITL, субагенты.
• Инструменты: схемы, валидация, идемпотентность, MCP.
• Память: чекпойнтер, store, RAG, реранкинг, свежесть данных.
• Продакшн: FastAPI, стриминг, наблюдаемость, метрики, пилот.

Сквозной пример: задержка заказа

Представьте, что клиент пишет в поддержку: «Где мой заказ? Я заказывал неделю назад». Это вымышленный сценарий, но он отлично иллюстрирует все этапы.

В главе об архитектуре мы спроектируем граф, который решает, нужно ли уточнить вопрос, искать ли информацию в базе или сразу ответить. В главе об инструментах опишем функции для проверки статуса и истории. В главе о памяти покажем, как сохранить факты о клиенте между сессиями. В главе о продакшне — как обернуть это в API и обеспечить надежность.

• Архитектура: граф с узлами для уточнения, поиска и ответа.
• Инструменты: get_order_status, get_order_history.
• Память: thread_id для диалога, store для предпочтений клиента.
• Продакшн: FastAPI, стриминг, наблюдаемость, метрики.

Практическое задание

Пройдите главы последовательно и соберите собственного агента для обработки запросов о статусе заказов. Начните с простого графа, затем добавьте инструменты, память и, наконец, оберните в API.

Не пытайтесь сразу построить идеальную систему. Сначала сделайте минимальный рабочий прототип, а затем итеративно улучшайте его, руководствуясь чек-листами из каждой главы.

• Спроектируйте граф с условными переходами.
• Добавьте инструменты с валидацией и обработкой ошибок.
• Реализуйте память с помощью чекпойнтера и store.
• Запустите агента через FastAPI и добавьте наблюдаемость.