Агентные системы — архитектура 🤖
Агентные системы — архитектура 🤖
Системы, где LLM не просто отвечает, а действует: планирует, вызывает инструменты, итерирует до результата.
Ключевые элементы
| Элемент | Описание |
|---|---|
| Agent loop | Цикл: думать → действовать → наблюдать → повторять |
| Tools | Функции, которые агент вызывает (MCP) |
| Context | Память агента: системный промпт, история, документы |
| Delegation | Запуск суб-агентов для параллельных задач |
| Оркестрация | Роутинг задач между специализированными агентами |
Паттерны
1. ReAct — рассуждение + действия вперемежку 2. Plan-then-execute — сначала план, потом исполнение 3. Multi-agent — субагенты с изолированным контекстом (delegate_task) 4. Kanban-оркестратор — задачи в очередях, воркеры забирают
Реализации
- Агентская среда «Гелиос» — генерация и контекстная оркестрация агентов на базе C4-онтологии
- Hermes Agent — платформа с delegate_task, cron, kanban
- КПН-Агент — ~15 специализированных агентов
- LLM Wiki — агент ведёт базу знаний
Питфоллы
- Субагент не видит контекст родителя — передавать всё в
context - MCP-тулы загружаются только при старте сессии
- Длинные задачи — в фон или cron, не в основной поток