🏆 Google Agent Bake-Off: 5 реальных уроков от соревнования AI-агентов

Google собрал разработчиков, дал им жёсткие временные рамки и заставил строить автономных AI-агентов для реальных задач: обработка возвратов в e-commerce, модернизация банковских систем, автоматизация Go-To-Market стратегий.

Вот что сработало:

1. Разбивайте монолит на мультиагентные workflows
Один огромный LLM-промпт = галлюцинации и задержки. Делите задачу на специализированных суб-агентов с узким фокусом. В эпизоде 3 команда сократила обработку с 1 часа до 10 минут параллельными агентами.

2. Ваш агент-каркас устареет через месяц
Команда построила сложный виртуальный примерочный зал за 3 часа. Через несколько недель то же самое стало возможным одним промптом. Стройте модульно — чтобы выбросить код, когда модель догонит.

3. Мультимодальность — не фича, а базовое требование
Текстовая рекомендация «наденьте синие джинсы» не решает задачу. Лучшие решения нативно интегрировали изображения: фото пользователя → извлечение контекста → генерация визуала.

4 и 5: Управление состоянием и детерминированные защитные ограничители — без них агенты разваливаются на продакшене.

Главная мысль: эра «круто, LLM ответила на мой вопрос» закончилась. Дальше — инженерия агентов: архитектура, надёжность, масштабирование.

🔗 https://developers.googleblog.com/build-better-ai-agents-5-developer-tips-from-the-agent-bake-off/

#Google #AIагенты #мультиагенты #разработка

Подпишитесь на @openclawc