От кода к агентам: архитектура

ReAct (Reasoning + Acting) Агент чередует рассуждения и действия: 1. Думает: «Мне нужно найти информацию о X» 2. Действует: Вызывает API поиска 3. Наблюдает: Анализирует результат 4. Думает: «Теперь мне нужно...» 5. И так далее

Reflection Агент оценивает свои результаты и улучшает их: 1. Генерирует первый вариант 2. Критически оценивает 3. Улучшает на основе критики 4. Повторяет до качественного результата

Planning Агент сначала составляет план, затем выполняет: 1. Разбивает задачу на подзадачи 2. Определяет порядок выполнения 3. Выполняет каждую подзадачу 4. Собирает результат

LangGraph Граф-ориентированный фреймворк от создателей LangChain. Позволяет создавать сложные потоки с условиями, циклами и состоянием.

AutoGen (Microsoft) Мультиагентный фреймворк. Агенты общаются друг с другом, решая задачу совместно.

CrewAI Простой фреймворк для создания «команды» агентов с ролями.

• *Когда что использовать:**
• Простой агент → LangChain достаточно
• Сложная логика → LangGraph
• Команда агентов → CrewAI или AutoGen
• Продакшн масштаб → Orkes, VoltAgent

• *Когда один агент не справляется**, нужна система из нескольких.

• *Паттерны коммуникации:**

1. Иерархия Главный агент раздаёт задачи подчинённым. Простая структура, но главный — узкое место.

2. Консенсус Агенты голосуют за решение. Устойчиво к ошибкам отдельных агентов.

3. Соревнование Несколько агентов решают задачу параллельно, выбирается лучший результат.

4. Конвейер Каждый агент выполняет свою часть работы и передаёт результат следующему.

• *Специализация агентов:**
• Исследователь — ищет информацию
• Аналитик — обрабатывает данные
• Писатель — генерирует текст
• Критик — проверяет качество

Отдельный класс агентов — те, что пишут и редактируют код.

CodeAct Агент, который выполняет действия через код. Вместо вызова инструментов пишет и запускает Python-скрипты.

OpenHands (ex-OpenDevin) Open-source агент для разработки. Может создавать проекты, писать тесты, деплоить.

Aider Агент для работы с кодом в терминале. Понимает контекст проекта через git.

Cursor/Windsurf IDE со встроенными агентами. Понимают контекст всего проекта.

• *Когда кодовый агент полезен:**
• Рутинный рефакторинг
• Написание тестов
• Генерация бойлерплейта
• Исправление простых багов

• *Когда НЕ полезен:**
• Сложная архитектура
• Критические компоненты
• Когда нужно глубокое понимание бизнес-логики