Workflows

Tip

Прежде чем достичь рабочих процессов, рекомендуется сначала попробовать более простые шаблоны, чтобы узнать, соответствуют ли они вашим потребностям. Они проще настроить и отладить. Рабочие процессы наиболее полезны, если требуется гарантированный порядок выполнения, который один агент не может надежно предоставлять самостоятельно.

На данный момент наше путешествие охватывало все более мощные способы работы с агентами. Вы видели, как один агент может использовать инструменты, загружать навыки, выполнять через промежуточное программное обеспечение и опираться на богатый контекст. Вы создали агентов, используя один агент в качестве инструмента для другого, и подключили их через границы службы с помощью A2A.

Все эти шаблоны имеют общий признак: LLM решает, что происходит дальше. Модель выбирает средство для вызова, следует ли делегировать и когда остановиться. Это мощно для задач с открытым концом, где правильный курс определяется беседой — но это недостаток, когда сам процесс имеет правила.

Рассмотрим такие сценарии:

  • Конвейер проверки документов, в котором проект должен быть написан, проверен, пересмотрен и утвержден в этом порядке каждый раз.
  • Поток адаптации клиента, который собирает информацию, выполняет проверку соответствия, создает учетные записи и отправляет приветственное электронное письмо — некоторые шаги выполняются параллельно, некоторые требуют утверждения человека.
  • Рабочий процесс аналитики, который собирает данные из нескольких источников, объединяет результаты и создает отчёт — при сбое должен продолжиться с последней контрольной точки, а не начинаться заново.

В каждом случае структура процесса известна заранее. Шаги, их упорядочение, точки принятия решений — это не то, что вы хотите, чтобы модель вычислила во время выполнения. Вы хотите явно определить граф и разрешить агентам (или любой другой логике) выполнять в нем.

Вот что предоставляют рабочие процессы .

Спектр интеллектуальных технологий

Приложения агента не обязательно должны быть полностью автономными или полностью основанными на правилах — между этими крайностями есть спектр, и рабочие процессы позволяют вам выбрать оптимальную точку.

Fully intelligent                                              Fully deterministic
(model decides everything)                                     (code decides everything)
◄──────────────────────────────────────────────────────────────►
│                         │                         │
│  Single agent with      │  Workflow with agent    │  Workflow with only
│  tools — the model      │  executors — the graph  │  deterministic executors
│  picks every step       │  controls the process,  │  — no LLM involved,
│                         │  agents handle the      │  pure business logic
│                         │  reasoning-heavy steps  │

В левом конце один агент с инструментами обрабатывает все— модель решает, что делать, когда делегировать и когда остановиться. Это самый гибкий подход, но и наименее предсказуемый. На правой стороне рабочий процесс с чисто детерминированными исполнителями по сути является традиционным конвейером — полностью предсказуемым, но вовсе без задействования ИИ-логики.

Большинство реальных приложений живут где-то в середине. Рабочий процесс определяет структуру — какие шаги выполняются, в каком порядке и с какими шлюзами, — в то время как индивидуальные исполнители в этом рабочем процессе используют агентов для шагов, которые получают преимущества от логических рассуждений LLM. Вы получаете прогнозируемость явного процесса с помощью аналитики искусственного интеллекта, где это важно.

Ключевое представление заключается в том, что вы контролируете регулятор. Для каждого шага процесса вы решите:

  • Должна ли модель выяснить, что делать? → Использовать исполнителя агента.
  • Должен ли код определить результат? → Использовать детерминированный исполнитель с обычной бизнес-логикой.
  • Должен ли человек позвонить? использовать шлюз «человек в контуре».

Это реальная сила рабочих процессов: не замена агентов, а явное управление объемом аналитики в каждой части приложения.

Выбор правильного шаблона

Шаблоны из предыдущего этапа этого пути и рабочие процессы не являются конкурирующими подходами — они представляют собой различные точки на спектре. Ключевой вопрос заключается в том, кто должен решить, что произойдет дальше?

Question Если ответ "модель" Если ответ - "разработчик"
Какую подзадачу решить следующей? Агенты в качестве инструментов — внешний агент маршрутизируется динамически Рабочие процессы — граф определяет путь
Следует ли привлечь другого агента? Агенты в качестве инструментов — делегирование на основе модели Агенты в рабочих процессах — граф соединяет агентов вместе
Когда спрашивать человека? Утверждение инструмента — реактивное, для каждого инструмента Человек в контуре — контрольные точки на определённых этапах
Как справиться с частичным сбоем? Логика повторных попыток в реализации инструментов Контрольные точки — возобновление с последнего сохраненного состояния

На практике большинство производственных систем объединяют оба. Рабочий процесс определяет высокоуровневый процесс и отдельных исполнителей в этом рабочем процессе используют агенты для действий, которые используются при использовании логики LLM. На странице "Агенты в рабочих процессах " показано, как это сделать.

Встроенные шаблоны оркестрации

Для распространенных сценариев координации с несколькими агентами платформа agent Framework предоставляет встроенные шаблоны оркестрации — предварительно созданные шаблоны рабочих процессов, которые можно использовать непосредственно или настроить:

Рисунок Когда его использовать
Последовательный Агенты выполняются друг за другом в определенном порядке — каждый из них основывается на результате предыдущего агента.
Параллельных Агенты выполняются параллельно— полезно, если задачи независимы, и вы хотите уменьшить задержку.
Переключение Агенты передают управление друг другу на основе контекста — хорошо подходит для маршрутизации специалистам
Групповый чат Агенты сотрудничают в общей беседе — полезно для обсуждения, проверки или мозгового штурма
Magentic Агент-менеджер динамически координирует специализированных агентов — балансируя структуру и гибкость

Эти оркестрации управляют рутинными задачами по координации агентов, чтобы вы могли сосредоточиться на самих агентах.

Рабочие процессы как агенты

Одним из самых мощных шаблонов композиции является такой способ обертывания рабочего процесса, чтобы он выглядел как обычный агент. Рабочие процессы в качестве агентов позволяют преобразовать сложный многошаговый рабочий процесс и представить его через стандартный интерфейс агента. Другие агенты могут вызывать его как инструмент, клиенты A2A могут вызывать его по протоколу HTTP, и потребители не должны знать, что они разговаривают с рабочим процессом вообще.

Обзор пути

Теперь вы видели полный спектр шаблонов разработки агентов:

Рисунок лучше всего подходит для
Основы LLM Общие сведения о фундаменте
От LLM до агентов Абстракция агента
Добавление инструментов Агенты, действующие на внешних системах
Добавление навыков Повторно используемые и модульные поведения агентов
Добавление промежуточного программного обеспечения Сквозные аспекты и ограничения
Поставщики контекстов Память, персонализация и RAG
Агенты в качестве инструментов Простая композиция агента и делегирование
Агент — агент (A2A) Обмен данными между агентами служб
Бизнес-процессы Сложная многофакторная оркестрация с явным элементом управления

Каждый шаблон добавляет возможности и сложность. Лучшие системы агентов используют самый простой шаблон, который соответствует их требованиям, и достигает более мощных шаблонов, только если сценарий требует его.

Дальнейшие действия

Вернитесь глубже:

  • Last updated on