Вы строите неправильные агенты ИИ. Вот как это исправить с помощью AAC
25 июля 2025 г.Введение
Привет всем, я Макс Нечаев - инженерный менеджер в Snoonu, основателе и энтузиасте ИИ. Я был в разработке программного обеспечения довольно долго. Когда я строил приложения для iOS, там были множество архитектурных моделей. Они чувствовали себя твердыми. Продумал. Протестировано в битве на протяжении многих лет. Тогда я никогда не думал, что буду тем, кто создаст новую архитектуру, особенно не для систем ИИ.
Но прежде чем мы доберемся до решения, давайте поговорим о проблеме.
Прямо сейчас ИИ переживает безумный цикл ажиотажа. Стартапы всплывают и умирают каждый день. Все больше и больше людей погружаются в инструменты с низким кодом и не код, такие как Make, N8N и другие. А что знаешь что? Я думаю, это круто. Миллионы людей вступают в новую реальность. Такое ощущение, что первые дни Интернета, когда веб -сайты перешли от статического до интерактивного, и внезапно казалось, что все возможно.
Больше людей строят агенты ИИ. И мне это нравится. Но есть улов. Там до сих пор нет общего понимания того, как архитектура гибких, масштабируемых, масштабируемых систем ИИ. Нет реальных моделей дизайна. Никакой широко принятой структуры. Просто вибрации.
Чем больше я оглядывался, тем больше я это видел. Агенты, встроенные в N8N, похожи на спагетти. Невозможно читать, отлаживать или масштабировать. Учебные пособия по строительным агентам в Python? Та же история. Все бросается в один файл, без разделения проблем. Конечно, опытные разработчики могут знать, что они должны разделить вещи, но новички этого не делают. И они заканчивают строительными системами, которые совершенно не подлежат.
Итак, сегодня я хочу поделиться решением, на которое я полагался. Вот как я структурирую свои системы ИИ. Как я разделяю обязанности. Как я держу вещи гибкими, масштабируемыми и фактически вменяемыми.
Позвольте мне познакомить вас с моей структурой, дизайном или архитектурой - назовите это тем, что вы хотите -Аак: Цепочки действий агента.
Познакомьтесь с AAC (Agent Action Chains)
В какой -то момент я понял что -то простое. Если Хаос продолжает происходить снова и снова, возможно, это не случайность. Может быть, это означает, что система отсутствует.
Итак, я начал экспериментировать. Во -первых, с блоками внутри N8N. Затем я начал разделять логику вручную - вот где я обрабатываю ввод, вот где я занимаюсь обработкой, вот основная логика. В конце концов, роли начали появляться. А потом это поразило меня. Это нуждается в структуре. Это нуждается в архитектуре.
Вот как родился AAC - агентские цепочки действий.
Это не другая структура с тысячей страниц документов.
AAC - это мышление. Способ создать системы ИИ, как взрослый инженер, а не кто-то, кто сшивает вещи вместе и надеется на лучшее.
Какая основная идея?
Я разделил систему на агенты с четкими ролями. Каждый агент делает именно одно. Все они разговаривают по контрактам JSON - нет догадков, нет магии, без беспорядка. Все становится предсказуемым, масштабируемым и легче отладить.
Думайте об этом как о команде.
Один обрабатывает ввод.
Другое обрабатывает данные.
Третий решает, что делать дальше.
Другой агент разговаривает с памятью.
Кто -то ловит неудачи.
Еще один наблюдает и регистрирует все.
Все знают свою работу. И вместе система работает как швейцарские часы.
Красота AAC в том, что он зависит от платформы. Вы можете реализовать его в N8N, вMake.com, в Python, используя Fastapi, даже внутри Langchain или Langgraph, если вы потратите время, чтобы настроить его должным образом.
Вот как это работает (на простом английском)
Представьте себе солидную команду. Не хаотическая группа, в которой все делают все сразу, а команда, где каждый человек знает свою работу, владеет своим пространством и дает четкий результат. Один из них принимает запросы, думает другой, третьи акты, кто-то другой дважды проверяет, и кто-то регистрирует то, что на самом деле произошло.
Именно так работает AAC.
Когда вход попадает в систему - будь то пользователь или внешнюю службу - он сначала проходит через агента, который просто открывает дверь и передает ее. Затем приходит базовая обработка. Мы не спешаем к выводам. Во -первых, мы структурируем вход, очищаем шум, нормализуем его. Этот шаг только экономит часы отладки в будущем. Чистый вход - это половина архитектуры.
Далее идет оркестратор. Это мозг системы. Он не выполняет саму задачу. Вместо этого он выясняет, кто должен делать то, что, в каком порядке, с какими параметрами. Роль оркестратора состоит в том, чтобы планировать, направлять и управлять потоком. Ничего больше, не меньше.
Затем специалисты вступают во владение. Эти агенты сосредоточены. Один классифицирует, другой суммирует, третьи приносят внешние данные и т. Д. У каждого есть четкая цель. Они не совпадают, они не борются за обязанности, они не переписывают результаты друг друга. Вы можете поменять их, улучшить их, использовать их - как хорошие программные модули.
Когда система должна что -то вспомнить, память вступает в игру. Это его собственный агент. Он не хранит все слепо. Вместо этого он знает, как получить правильные вещи в нужное время - предыдущие разговоры, пользовательский контекст, внутренние факты. Вот как ваша система перестает быть золотой рыбкой и начинает вести себя как настоящий помощник.
Обработка ошибок рассматривается так же серьезно. AAC включает в себя специализированный агент для этого - охранник. Он отслеживает сбои, вызывает исключения, принимает меры, когда что -то ломается. Это не патч, а не случайная попытка. Это реальная часть архитектуры. И это ответственность за устойчивость.
Пока все это происходит, наблюдатель тихо смотрит. Он отслеживает то, что делает каждый агент, сколько времени занимает, какие решения принимаются. Не только для развлечения - это дает вам видимость в системе. Не «Это сработало?» нокакэто сработало,почемуЭто сработало, и где это может потерпеть неудачу.
И, наконец, когда вся цепочка выполнила свою работу, результат отформатируется и доставляется - обратно к пользователю, в ответ API или куда угодно. Чистый, структурированный и легкий в употреблении.
Это AAC. Система, созданная не только для функционирования, но и для развития, масштабирования и оставаться под контролем.
Все роли AAC: кто что делает и почему это важно
AAC основан на четком разделении обязанностей. Каждый агент не просто технический блок - это логическая единица с определенной ролью и коммуникационным договором. Этот раздел разбивает то, для чего представлены эти роли, как они взаимодействуют, и почему пропуск даже один из них часто приводит к архитектурной боли позже.
Агент Ingress: точка входа
Цель:Обработайте входящий сигнал.
Это может быть веб -крюк, представление формы, сообщение телеграммы, событие кафки - это действительно не имеет значения. Важно изолировать обработку ввода от бизнес -логики.
Почему? Потому что смешивание логики со слоями интеграции является первым шагом к созданию монолита. И монолиты не масштабируются - они ломаются.
В N8N это обычно просто узел Webhook. Он получает запрос, регистрирует данные и передает чистую полезную нагрузку JSON в систему.
Пример (Pseudocode):
{
"source": "user",
"payload": {
"message": "I’d like to return my order"
}
}
Агент предварительной обработки: фильтр и нормализатор
Цель:Превратите необработанный ввод во что -то пригодное для использования.
Этот агент очищает шум. Он фиксирует корпус, полоски странных символов, проверяет структуру и извлекает ключевые поля. Это гарантирует, что все проходит в систему, предсказуемо и последовательно.
Многие люди пропускают предварительную обработку. Большая ошибка. Это не просто «приятной»-это основа. Особенно, когда вы имеете дело с LLMS, гигиена контекста - это все. Один грязный ввод и вся цепочка рассуждений могут развалиться.
В N8N это обычно функциональный узел.
В коде это может быть промежуточное программное обеспечение, обработчик или небольшой утилита.
const cleanInput = input.message.trim().toLowerCase()
Агент оркестратора: мозг системы
Цель:Решите, что должно произойти.
Оркестратор не выполняет саму работу. Его задача - планировать, делегировать и контролировать. Он принимает очищенный вход, выясняет намерение пользователя и активирует правильных специализированных агентов.
В простых случаях это может быть просто блок, если/else. В более продвинутых настройках это полномасштабный LLM, работающий с тщательно разработанными подсказками. Например, вы можете попросить GPT-4 вернуть структурированный план выполнения в JSON:
{
"steps": [
{"agent": "Classifier", "input": {...}},
{"agent": "Memory", "input": {...}},
{"agent": "Responder", "input": {...}}
]
}
Вы даже можете передать ему список доступных агентов и позволить ему выбрать лучший путь вперед.
Ключевая идея такова: оркестратор не решает проблему. Это строит маршрут. Это решает, кому нужно что -то делать и в каком порядке.
Специализированные агенты: сфокусированные эксперты (инструменты)
Цель:Выполните единую, четко определенную задачу.
Эти агенты не здесь, чтобы решить всю проблему - только один конкретный кусок, и сделать это хорошо. Подумайте о таких задачах, как:
- Классификация запроса
- Генерируя ответ
- Извлечение сущностей
- Вызов внешнего API
- Перевод текста
Вы можете получить десятки из них. Каждый из них представляет собой отдельную функцию, чистый модуль или подгрупп в N8N. И это именно то, что делает систему гибкой и масштабируемой. Хотите добавить новые возможности? Просто создайте нового специалиста и зарегистрируйте его. Оркестратор не должен быть переписан - ему просто нужно знать, что этот инструмент существует.
Пример контракта между оркестрером и специалистом:
{
"agent": "Classifier",
"input": {
"text": "My order never arrived"
},
"output_expected": {
"label": "delivery_problem"
}
}
Агент памяти: интерфейс в прошлом
Цель:предоставить соответствующий контекст.
Этот агент получает факты. Вот и все. Он запрашивает базу данных, векторный магазин, кэш Redis - все, что у вас есть - и возвращает именно то, что нужно. Он не принимает решения, не догадается, не галлюцинирует. Просто привлекает реальные данные.
Думайте об этом как о памяти системы. Вы можете использовать его для извлечения прошлых заказов пользователя, сопоставить векторные встроения из базы знаний или получить предыдущие взаимодействия.
В AAC память всегда является своей собственной делом. Таким образом, вы можете масштабировать его, кэшировать или даже подключить к нескольким системам.
SELECT * FROM orders WHERE user_id = "user_42" ORDER BY created_at DESC LIMIT 3
Агент охраны: защита от хаоса
Цель:Поймайте и обрабатывайте сбои.
Если специалист потерпел крушение или оркестратор ломается, охранник вступает. Он регистрирует ошибку, отправляет оповещения и, необязательно, запускает логику резервной обработки - например, повторение с другим агентом или возвращение безопасного ответа по умолчанию.
В производстве эта роль не подлежит обсуждению. Ошибки произойдут. GPT может вернуть мусор. API -интерфейс может тайм -аут. Вам нужен слой, который знает, что делать, когда дела идут вбок.
Пример: GPT возвращает недействительный json. Охранник ловит его, регистрирует проблему, уведомляет Slack и отправляет резервное сообщение.
{
"error": "Invalid JSON from Summarizer",
"fallback_response": "Sorry, I couldn’t process your request. Forwarding it to a human operator."
}
Агент наблюдателя: черный ящик системы
Цель:Войдите, анализируйте и дайте вам видимость в том, что на самом деле произошло.
Этот агент не мешает - он просто смотрит. Хотите отследить, сколько времени потребуется каждому агенту, чтобы ответить? Какие данные обращал агент памяти? Как часто охраннику приходилось запустить запасную часть? Наблюдатель регистрирует все это на любой инструмент, который вы используете - Supabase, Amplitude, сегмент или что -то индивидуальное.
Думайте об этом, как черный ящик в самолете. Вы надеетесь, что вам это не понадобится, но когда что -то сломается, это единственный способ понять, что пошло не так.
Без наблюдателя вы летите слепым. С ним вы получаете полную картину.
Выходный агент: последний штрих
Цель:Оберните процесс чисто.
Этот агент берет окончательный вывод, форматирует его и доставляет его, куда бы он ни пошел - для пользователя, API, веб -крюк, Slack, что угодно. Это не принимает решения. Это просто завершает ответ и отправляет его.
Одна из самых распространенных ошибок - забыть этот шаг. Без специального выходного агента вы рискуете отправлять сломанные данные, необработанные журналы или ответы в неправильное место. Выход о том, чтобы контролировать последнюю милю.
{
"status": "success",
"reply": "We’ve reviewed your case. Thank you for reaching out!"
}
Каждый из этих агентов является строительным блоком. Вы можете запустить их параллельно, заменить их самостоятельно, повторно использовать их по цепям.
Что дальше? Как начать использовать AAC в ваших проектах
Если вы читаете это, скорее всего, вы уже столкнулись с теми же проблемами, которые я и сделал.
Ваш проект продолжает расти. Сумма для использования умножьте. Логика распространяется шире. Агенты получают «умнее», но система становится более хрупкой. То, что вчера было аккуратным MVP, теперь превратилось в запутанный беспорядок. Хотите добавить новую ветку? Это хлопот. Пытаетесь отладить, почему GPT вернул что -то странное? Понятия не имею, где это даже произошло.
Это момент, когда вы начинаете спрашивать - есть ли другой способ?
Есть.
Реализация AAC означает изменение того, как вы думаете. Это переход от магии к инженерии.
И отправной точкой не код. Он смотрит на вашу систему по -разному. Четко. Без иллюзий.
Попробуйте представить свою логику как цепочку независимых специалистов. Принимает вход. Другой готовит данные. Третий решает, что делать. Затем наступает исполнитель. После этого - память. Тогда кто -то ловит неудачи. Наконец, кто -то регистрирует то, что случилось. Это ваш будущий агент, стиль AAC. Прямо сейчас, однако, все эти роли либо неявны, либо запутаны так сильно, что никто не знает, что что такое.
Первый настоящий шаг - это сделать эти роли явными. Даже умственно. Нарисуйте их. Дайте им имена. Начните задавать правильные вопросы: кто отвечает за оркестровку здесь? Где память? Как я узнаю, действительно ли что -то работало? Что произойдет, если один блок пройдет?
Как только вы это сделаете, ценность модульности становится очевидной. Когда все объединено в одно место, одна ошибка нарушает всю систему. Но когда вещи структурированы в виде свободно связанных агентов, сбои изолированы - и система продолжает работать. Вот почему в AAC каждый агент изолирован, общается через контракты и не осознает других. Это как микросервисы внутри одного трубопровода. Только проще. И быстрее.
И тогда начинается веселье.
Вы внезапно понимаете, что можете повторно использовать кусочки системы. Тот же агент классификатора, который обрабатывает один поток, может использоваться в другом. Блок памяти может быть разделен по нескольким цепям. Вы даже можете сделать оркестратор более умным - пусть он выбирает, какие агенты запускают. Это не фантазия. Это базовая зрелость AAC.
На платформах без код, таких как N8N, это становится настоящей сверхдержавой.
Вы начинаете строить библиотеку агентов. Каждый из них является подтоком с определенным договором. Хотите построить нового бота? Просто позвоните по необходимым агентам, в том порядке, в котором они вам нужны. Хотите заменить блок? Сделай это без страха. Хотите отслеживать производительность или отслеживать, где потерпит неудачу больше всего? Вы уже получили это - наблюдатель регистрирует все, охрана захватывает каждую неудачу. Вы начинаете видеть систему как инженер, а не кто -то боится коснуться кода.
И это цель. Вы проектируете. Вы превращаете цепочку вызовов GPT в реальную архитектуру - то, что живет, масштабирует, журналы, развиваются.
И если у вас нет времени, чтобы все перестроить прямо сейчас - это нормально. Начните с одного потока. Одна точка входа. Один честный момент, когда вы говорите: «Хорошо, позвольте мне попробовать новый подход здесь. Позвольте мне разделить роли. Добавьте некоторый контроль».
Это момент, когда вы начинаете строить с AAC.
И есть вероятность - вы не захотите возвращаться.
Оригинал