Сегодня недостаточно просто подключить LLM к API и назвать это AI-агентом.

Настоящая агентная система должна уметь работать с инструментами, управлять контекстом, сохранять информацию, координировать задачи и предсказуемо обрабатывать ошибки.

Собрал 9 ключевых концепций, которые важно понимать при разработке Agentic AI.

1. Harness — инфраструктура вокруг модели

LLM сама по себе не является полноценным агентом. Нужны инструкции, инструменты, цикл выполнения, управление контекстом и обработка ошибок.

2. Memory vs State — память и состояние

Memory хранит информацию, полезную между взаимодействиями. State отражает текущее состояние выполнения задачи. Их смешивание усложняет архитектуру и отладку.

3. Skills — переиспользуемые навыки

Вместо огромного системного промпта агент может динамически загружать инструкции и специализированные навыки под конкретную задачу.

4. RAG — работа с внешними знаниями

Retrieval-Augmented Generation позволяет находить релевантные данные и использовать их при генерации ответа, снижая зависимость от знаний самой модели.

5. MCP — стандартизация интеграций

Model Context Protocol предоставляет единый подход к подключению AI-приложений к инструментам и источникам данных.

6. Evals — оценка качества

Работоспособность агента нельзя измерять только тем, насколько убедительно он отвечает. Нужны тестовые сценарии, метрики качества, проверка tool calls и регрессионное тестирование.

7. Orchestration — управление выполнением

Оркестрация определяет последовательность задач, маршрутизацию, параллелизм, повторные попытки и обработку сбоев.

8. Multi-Agent — разделение ответственности

Несколько специализированных агентов могут решать разные части задачи. Но дополнительные агенты не гарантируют лучшего результата: они увеличивают стоимость, задержки и сложность координации.

9. A2A — взаимодействие между агентами

Agent-to-Agent Protocol помогает агентам взаимодействовать через стандартизированные механизмы обмена задачами и результатами.

💡 Главный вывод:

В production качество агентной системы определяется не только моделью.

Надёжность, наблюдаемость, безопасность, управление состоянием и систематические Evals зачастую важнее, чем выбор самой мощной LLM.

А что, на ваш взгляд, сегодня самое сложное при выводе AI-агентов в production: качество ответов, orchestration, observability или безопасность?