Сегодня хочу поделиться своим подходом, фреймворком и архитектурой, на основе которых я проектирую ai агентов. Я называю этот подход AAC — Agent Action Chain.

AAC — это архитектура, где каждый модуль играет чётко определённую роль в цепочке обработки данных и принятия решений. Такой подход делает систему прозрачной, масштабируемой и устойчивой к ошибкам.

Структура AAC: 1. Ingress — принимает запрос Получает входящие данные (от пользователя, вебхука или внешнего события). 2. Preprocessor — проверяет и форматирует Валидирует, нормализует и подготавливает данные к дальнейшей обработке. 3. Orchestrator — решает, что делать дальше Планирует последовательность действий и распределяет задачи между модулями. 4. Specialists — выполняют конкретные задачи Узкоспециализированные компоненты, которые занимаются анализом, поиском, генерацией, вычислениями и т.д. 5. Memory — контекст и история Хранит предыдущие взаимодействия и извлекает нужные данные для текущего контекста. 6. Guard — защита и устойчивость Отлавливает ошибки и защищает систему от некорректных или опасных действий. 7. Observer — мониторинг Записывает логи, отслеживает метрики и следит за состоянием агентов. 8. Egress — возвращает результат Формирует итоговый ответ и отправляет его пользователю или внешней системе.

Зачем всё это: Такой модульный дизайн позволяет строить агентов, которые можно легко масштабировать, тестировать и адаптировать под конкретные задачи — от автоматизации до сложных систем принятия решений.

#AI #RAG #n8n #AI_Agent #supabase #python #langchain #langgraph #fastapi #aiassistant #agi