Современные агентные системы на базе больших моделей строятся не из единого «всёводном» ИИ, а из наборов практических приёмов и архитектурных шаблонов.

Что стоит знать каждому, кто проектирует продакшнагентов — от промптов до наблюдаемости и взаимодействия человеквпетле.

1. Промпт — фундамент

Промпт — точка входа. В продакшне промпт — это не свободный ввод, а структурированный шаблон, часто содержащий роль, инструкции, формат вывода, контекст и ограничители. Есть три стратегии: zeroshot (простые, когда задача очевидна), fewshot (несколько примеров для контроля формата) и цепочка мыслей (chainofthought) для задач, где важна пошаговая логика.

2. Декомпозиция задач и субагенты

Надёжная система раскладывает задачу на узкие субзадачи и назначает каждому специализированный субагент. Это позволяет применять лёгкие, дешевые модели для тривиальных шагов и сильные — только там, где действительно нужны. Такой подход повышает предсказуемость и упрощает отладку.

3. Параметры моделей и температура

Ключевой параметр — температура: низкая → детерминизм и стабильность (подходит для извлечения данных), высокая → разнообразие и креатив (генерация идей). Правило простое: если нужна согласованность — понижайте температуру; если нужна креативность — повышайте.

4. Архитектуры рабочих потоков

Два основных паттерна:

Цепочки (chain): линейная обработка, легко отлаживать (LangChain).

Оркестровка/графы (orchestrator/graph): централизованный координатор выбирает, какие агенты и в каком порядке вызывать, может ветвиться и циклировать (LangGraph). Chain для предсказуемых задач, orchestrator — для адаптивных/исследовательских.

5. Режимы рассуждения: ReAct vs PlanandExecute

ReAct (реактивный цикл): чередование рассуждений, вызов инструментов и наблюдений, хорошо подходит для задач с неопределённостью.

PlanandExecute: сначала строится полный план, затем выполняется; эффективен при стабильных, параллелизуемых процессах.

6. Инжекция контекста (context engineering)

Контекст нужно подбирать, а не «вкладывать всё». Для структурированных данных — SQLзапросы; для неструктурированных — RAG: секционирование документов в векторы и извлечение релевантных фрагментов. Цель — точность, а не объём.

7. Инженерия способностей (skills)

Поведение агентов формализуют в «скиллах» — небольших Markdownправилах, задающих тон, ограничения и шаги. Это облегчает обновление поведения без переписывания промптов целиком.

8. RAG vs дообучение

RAG меняет, какие данные доступны модели — быстрый и недорогой способ улучшить фактическую точность. Дообучение (finetuning) меняет поведение модели на уровне весов — дорого, перманентно. Сначала пробуют RAG; если проблема в «мышлении» модели, рассматривают дообучение.

9. Интеграция инструментов и MCP

Агенты часто вызывают внешние API/инструменты. MCP (Model Context Protocol) — стандарт для публикации «плагинов» инструментов, позволяющий агенту автоматически обнаруживать доступные сервисы, как в магазине плагинов.

10. Надёжность: судьяагент и LLMшлюз

Judge (оценщик) — отдельная модель, проверяющая выход и принимающая pass/fail или расширенное объяснение; может работать синхронно или фоном.

LLMgateway — балансировщик и failover между провайдерами (лимиты, простои), чтобы система оставалась доступной.

11. Память и контрольные точки

Для длинных диалогов применяют суммаризацию (регулярные «снимки» памяти) и чекпоинты для продолжения рабочих потоков при падениях — снижается нагрузка на контекст и повышается устойчивость.

12. Наблюдаемость (observability)

Трассировка каждого запуска (входы, промпты, ответы, тайминги, токены) — обязательна. Это «чёрный ящик» системы: он нужен для отладки и метрик улучшения (инструменты вроде Langfuse).

13. HITL — человек в петле

Критические решения должны иметь точки человеческого контроля: как UXориентированные интерфейсы для редактирования, так и механизмы эскалации из подозрительных выводов judgeагента.

14. Структурированные выходы

Определяйте строгие схемы (JSONшаблоны) и проверяйте их на ранних этапах: это предотвращает ломку конвейера, когда следующий агент ожидает конкретный формат.

15. Компоновка всех слоёв

Итоговая система сочетает промптдизайн, субагентов, контекст и способностьинженерию, RAG/дообучение, инструментальные интеграции, judgeагенты, память, наблюдаемость и HITL. Понимание этих слоёв даёт надёжную карту для оценки новых инструментов и построения масштабируемых, безопасных агентных систем.

Короткий вывод: чтобы перевести эксперименты с чатами в промышленные агенты, нужно не волшебная модель, а архитектура: декомпозиция задач, управление контекстом, формализация поведения, гарантии качества и инфраструктура надёжности.