Jaki problem to rozwiązuje
Jeden agent proszony o zrobienie wszystkiego robi wszystko przeciętnie: prompt puchnie, jakość dryfuje, a awaria gdziekolwiek zatruwa cały przebieg. Tymczasem proces, który chcesz zautomatyzować, naprawdę ma etapy, zbieranie, decydowanie, produkowanie, sprawdzanie, które różni specjaliści obsłużyliby inaczej. Wciskanie ich w jedno okno kontekstu jest wąskim gardłem.
Jak pracuję
Rozkładamy proces na role z jawnymi granicami: co każdy agent ma, co dostaje, co musi przekazać i czego nie wolno mu dotknąć. Małe, dobrze zawężone agenty biją jednego olbrzyma na jakości i debugowalności, ale tylko jeśli szwy są zaprojektowane.
Warstwa orkiestracji jest tym, na czym te systemy żyją lub umierają, więc tam wkładamy wysiłek: harmonogramowanie i wyzwalanie, przekazania sterowane zdarzeniami, współdzielony stan, który agenci czytają i zapisują, ponawianie i izolacja awarii, żeby jeden zawieszony krok nie kaskadował, oraz obserwowalność pokazująca, co każdy agent zrobił i dlaczego. Budujemy to w Pythonie i Node na serverlessowej infrastrukturze, z API LLM jak Anthropic Claude pod spodem, i sami prowadzimy rutyny wieloagentowe we własnym biznesie, więc wzorce orkiestracji pochodzą z uruchamiania tych systemów, nie z diagramów.
Dostajesz system z nazwanymi częściami: agentów, których możesz poprawiać indywidualnie, pipeline, który możesz obserwować, i koszty, które możesz przypisać per etap.
Deliverables
- Dekompozycja procesu: role agentów, granice, kontrakty przekazań
- Warstwa orkiestracji: triggery, harmonogramowanie, przekazania sterowane zdarzeniami
- Współdzielony stan i magazyn kontekstu między agentami
- Izolacja awarii, ponawianie i śledzenie kosztu per etap
- Obserwowalność: logi przebiegów i ślady per agent
- Runbook operacyjny i dokumentacja architektury