Проектирование вашей мультиагентной системы

Создание единого ИИ-агента с использованием алгоритмов подсказок — это одно. Разработка готовой к производству многоагентной системы, которая надежно масштабируется без огромных затрат токенов или бесконечных циклов, — это совсем другое. В этом интерактивном занятии мы рассмотрим, как спроектировать многоагентную архитектуру на основе реальной идеи продукта или рабочего процесса. Вместо того чтобы фокусироваться на подсказках или API фреймворков, мы сосредоточимся на архитектурных решениях, определяющих масштабируемость, поддерживаемость и готовность к производству системы агентов. Вместе мы рассмотрим такие вопросы, как: Как разложить проблему на несколько агентов? Какой шаблон проектирования агентов лучше всего подходит для вашего варианта использования? Когда рабочий процесс должен быть детерминированным, недетерминированным или гибридным? Где должна располагаться память, и когда она действительно необходима? Какие задачи должны основываться на логике с линейным управлением (LLM), а какие лучше обрабатывать с помощью детерминированной логики? — Как оценка, наблюдаемость и участие человека в общей системе вписываются в общую картину? В ходе сессии мы поделимся практическими шаблонами проектирования и опытом реализации реальных агентных систем с использованием комплекта разработки агентов Google (ADK). Независимо от того, создаете ли вы свое первое приложение ИИ или разрабатываете сложные агентные рабочие процессы, вы получите практическую основу для проектирования многоагентных систем — не только для того, как создавать агентов, но и как их проектировать. 🎙️ Спикер: • Энни Ванг — Программист и внутренний карьерный коуч, Google Cloud GCP Программист с опытом работы в стартапах и крупных технологических компаниях. В настоящее время работает программистом и карьерным коучем в Google. Энни использует многолетний инженерный опыт для расширения возможностей разработчиков и создания масштабируемых технических систем.