Агенты и межагентное взаимодействие

Для кого будет полезно

Программа лекции

1. 1
   Что такое агент: компоненты и цикл работы

   • Агент как автономная, целеориентированная, проактивная сущность; отличие от чат-бота – автономность, реактивность, проактивность
   • Компоненты: LLM как «мозг», краткосрочная и долгосрочная память, планировщик, инструменты, данные вне LLM
   • Паттерн ReAct: planning → action → observation → reflection → следующий шаг или финальный ответ
2. 2
   Степени автономности

   • Полностью управляемый, полуавтономный с подтверждениями опасных операций, self-directed
   • Правило выбора уровня: чем выше ставки, тем больше human-in-the-loop
   • Граница между prompt chaining и agent loop: цепочка фиксирована, цикл агента адаптивен на каждом шаге
3. 3
   Типы агентных архитектур

   • Одиночный агент, мульти-агентная система со специализированными ролями, иерархическая с оркестратором
   • Subagent как способ изолировать контекст и не засорять основную сессию
   • Практические примеры: резюмер git diff, исследователь, агент развёртывания, код-ревью, поддержка
4. 4
   Ограничение агента: безопасность и предсказуемость

   • Риски: бесконечные циклы, неконтролируемые расходы, каскад ошибок, галлюцинации в действиях
   • Жёсткие лимиты: max_steps, budget caps, песочница, обязательные подтверждения опасных операций
   • Stop conditions, rubric-проверки, fallback и эскалация человеку при превышении N шагов
5. 5
   Стандарт A2A: зачем он нужен

   • Проблема: агенты разных вендоров и фреймворков говорят на разных языках, каждый со своим протоколом
   • Agent2Agent Protocol от Google, передан в Linux Foundation; SDK для Python, JS, Go, Java, .NET
   • Принцип непрозрачности: сотрудничество без раскрытия внутренней логики, памяти и инструментов
6. 6
   Архитектура A2A

   • Три слоя: Data Model (Task, Message, Part, Artifact, AgentCard), Operations, Protocol Bindings
   • Agent Card – JSON-«визитка» по /.well-known/agent.json: имя, навыки, аутентификация, capabilities
   • Жизненный цикл задачи: submitted → working → completed / failed / canceled, плюс input-required и auth-required
   • Отличие A2A и MCP: MCP это «агент → инструмент», A2A это «агент → агент»
7. 7
   Карта преобразования смыслов

   • Принцип «design first, build second»: сначала карта смыслов, потом агенты
   • Каждый агент = одно преобразование: чёткий вход, чёткий выход, одна ответственность
   • Артефакт между агентами как контракт: формат (JSON, markdown), схема полей, критерии полноты
   • Тестирование по звеньям, а не только финального результата
   • Лучше 3 агента с понятными ролями, чем 10 с размытыми
8. 8
   Сценарии применения и подводные камни

   • Триаж заявок, цепочки «аналитик → поисковик → критик», кросс-фреймворковая интеграция (LangGraph ↔ CrewAI ↔ ADK)
   • O(n²) связности при росте числа агентов, решение через event mesh / pub-sub поверх A2A
   • Latency, distributed tracing (OpenTelemetry, trace_id), версионирование skills и capabilities
   • Безопасность: HTTPS/TLS, OAuth 2.0 / mTLS / API Key / OpenID Connect, in-task auth, аудит каждого сообщения
9. 9
   Вопросы и ответы

   • Ответы на вопросы, заданные при регистрации и в чате урока

Серия открытых лекций

1. 1.
   Основы работы с AI: от 0 до агентов Смотреть в записи →
2. 2.
   Глубже про MCP, RAG, CAG и A2A Смотреть в записи →
3. 3.
   Агенты и межагентное взаимодействие идёт регистрация · 26 мая
4. 4.
   Мониторинг и безопасность – метрики, guardrails, защита от атак.
5. 5.
   Agent system от 0 до enterprise – архитектура, масштабирование, прод.
6. 6.
   To be announced
7. 7.
   To be announced