Хотел написать пост не про эйай но получилось как обычно

Обзор на книжечку Agentic design patterns, которая оказалась скачана на телефон во время 8ми часового полета

Несмотря на многословность и не очень прикрытую рекламу гугловых инструментов (книга от инженера из гугла), она дает хорошее понимание, как из ллмки - функции, которая просто предсказывает следующий токен, набором инженерных решений получаются крутые инструменты типа claude code

Рассказываются основные паттерны, которые устоялись за последние пару лет разработки агентских систем

Базовые:
• prompt chaining — пайплайн из вызова ллмок, где результаты передаются по цепочке
• rouing — ллмка решает, куда дальше идти в воркфлоу
• parallelization — кусочки, которые можно распаралеллить, параллелим. Например, сбор данных из разных систем
• reflection — первая ллмка отвечает, вторая оценивает ответ, дает фидбек первой, первая корректирует ответ
• planning — вместо "реши сложную задачу" сначала просим ллмку сформулировать план. Далее выполняем набор более простых задачек
• reasoning techniques — chain-of-thoughts, tree-of-thoughts, ReAct и несколько других

Как достучаться до внешнего мира:
• tool use — обычный тул колинг: ллмке даются спеки тулов, а она отвечает, что и с какими аргументами нужно вызвать для продолжения работы
• mcp — простой небольшой рассказ что это, что такое mcp client, mcp server
• rag — ретривим релевантную информацию из базы знаний перед ответом

Память:
• memory management — про short term memory (на уровне одного чата) и long term memory (глобальная память)
• learning and adaptations — прикольная глава про то, как сделать так, чтобы агент автономно (или полуавтономно) обучался и не повторял тех же ошибок

Как не допустить говна:
• exception handling and recovery — просто глава-напоминание о том, что внешние системы могут лежать/агент можно не справляться с задачей, и это надо как-то уметь обрабатывать
• human in the loop — зовем человека, когда делаем рисковое действие
• guardrails — ллмке как на вход, так и на выход поступает примерно что угодно, поэтому хорошо бы добавлять явные проверки/валидации, что запрос/ответ приемлем

Системы из нескольких агентов:
• multi-agent — есть несколько агентов, заточенных под свои узкие области, которые друг другу дают задачи. Зачастую есть отдельный агент-оркестратор
• A2A — гугловый протокол взаимодействия между агентами в распределенных системах

Всякое разное около самих агентов:
• evaluation and monitoring — какие есть способы мониторить агентов и их качество

Примеров оч много (даже слишком), поэтому читается легко

7/10