Wskazówki praktyczne: Google ADK wyjaśnione: tworzenie systemów wieloagentowych z użyciem
Krok po kroku instrukcja obsługi Notatek praktycznych: Wyjaśnienie Google ADK: Budowanie systemów wieloagentowych z wykorzystaniem umów, sprawdzeń oraz miejsc na kod dostępnych dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
Poniższe notatki przedstawiają praktyczny przewodnik po temacie „Google ADK Explained: Building Multi-Agent Systems With Google’s Agent Development Kit”. Nacisk kładziony jest na umowy, sprawdzania oraz miejsca na kod do wstawienia, a nie na motywacyjne aspekty. Podczas przechodzenia przez etap przeglądu najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Wolno preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok się nie powiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany proces.
Cel
Etap Celowy funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny przykład działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzucaj ciche, częściowe ukończenie zadań. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i określonej typowości. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, co powoduje przerwanie kontynuacji po interwencjach.
1. Czym jest Google ADK? Zrozumienie frameworku i ekosystemu
Etap „1. Co to jest Google” działa najlepiej, gdy traktuje się go jako mierzalną powierzchnię do analizy. Zapisz jeden idealny przykład działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Zapisuj czasy wykonywania operacji oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy przechodzi się z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, co powoduje przerwanie kontynuacji pracy po zakłóceniach.
1.1 Framework oparty na kodzie dla agentów
Faza 1 1 A Code-First funkcjonuje najlepiej, gdy jest traktowana jako mierzalna struktura. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres. Trzymaj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Utrzymuj stan struktury w prostym i typizowanym formacie. Wtórne elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane w danym polu, co utrudnia kontynuację pracy po przerwach. Faza 1 1 A Code-First funkcjonuje najlepiej, gdy jest traktowana jako mierzalna struktura. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres. Wolij małe, testowalne jednostki nad rozbudowane skrypty. Gdy jakiś krok zawiedzie, awaria powinna wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowaną sekwencję działań.
1.2 Zalety i kompromisy
Aby zrealizować etap 1.2 dotyczący mocnych stron, należy przed zmianą kodu określić dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nazwij poszczególne elementy, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć ciche, częściowe ukończenie zadań. Konieczne jest ludzkie zatwierdzenie w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub modyfikacji danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności procesu biznesowego.
1.3 Umiejscowienie ADK w ekosystemie Agent Framework
Dla etapu ADK zajmującego pozycje 1 i 3 należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu systemu. Należy rejestrować czasy wykonywania operacji oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy proces przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. Konieczne jest ludzkie zatwierdzenie dla operacji, które powodują wydatki lub zmieniają dane produkcyjne. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie gwarantują pełnej kompletności rozwiązania biznesowego.
2. Wewnątrz ADK: elementy budulcowe i wzory wieloagentowe
W fazie 2 Inside ADK Building należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Konfigurację należy przechowywać poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Wprowadź ludzką aprobatę dla operacji, które wiążą się z wydawaniem pieniędzy lub modyfikacją danych produkcyjnych. Połączenia skompilowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności biznesowej. W fazie 2 Inside ADK Building należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy preferować małe, testowalne jednostki nad rozbudowanymi skryptami. Gdy dany krok zawiedzie, powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowaną strukturę procesową.
e.2.1 Agenci i narzędzia: podstawowe elementy budulcowe
Podczas pracy nad etapem 2.1 Agenci i narzędzia, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy artefaktom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć ciche, częściowe ukończenie zadań. Zapisuj nazwę narzędzia, hash argumentów, czas reakcji oraz wynik każdej wywołania. Bez takich informacji debugowanie pętli agenta trwa godzinami.
from google.adk.agents import LlmAgent
writer_agent = LlmAgent(
name="writer_agent",
model="gemini-2.5-flash",
instruction="You write short popular-science articles. Write about 200 words.",
output_key="draft",
)
from google.adk.tools import ToolContext
def exit_loop(tool_context: ToolContext) -> dict:
"""Call this when the draft is good enough to publish."""
tool_context.actions.escalate = True
tool_context.actions.skip_summarization = True
return {}
critic_agent = LlmAgent(
name="critic_agent",
model="gemini-2.5-flash",
instruction=(
"You are a sharp science editor. Review the draft.\n"
"If it is clear, accurate, and engaging, call exit_loop.\n"
"Otherwise, list specific, actionable fixes."
),
tools=[exit_loop],
output_key="critique",
)
2.2 Orkiestracja agentów
Gdy przechodzisz przez etap 2 2 Orchestrating Agents, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Zapisz czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy ścieżka przechodzi z wersji demonstracyjnej do środowisk współdzielonych. Ustal punkty kontrolne po kosztownych krokach. Narzędzie do kontynuacji nie powinno ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.
from google.adk.agents import LoopAgent, SequentialAgent
refinement_loop = LoopAgent(
name="refinement_loop",
sub_agents=[writer_agent, critic_agent],
max_iterations=3,
)
root_agent = SequentialAgent(
name="writing_pipeline",
sub_agents=[theme_agent, refinement_loop],
)
root_agent (SequentialAgent)
├── theme_agent
└── refinement_loop (LoopAgent, ≤ 3 rounds)
├── writer_agent
└── critic_agent → exit_loop
2.3 Stan, sesje i pamięć
Gdy przechodzisz przez etap sesji o stanach 2/3, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Trzymaj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Ustaw punkty kontrolne po kosztownych krokach. System powinien unikać ponownego pobierania opłat za tę samą operację LLM, gdy operator próbuje ponownie wykonać późniejszy element procesu. Gdy przechodzisz przez etap sesji o stanach 2/3, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Wolij małe, testowalne jednostki nad rozbudowane skrypty. Gdy jakiś krok się nie powiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji.
# after theme_agent runs
{"topic": "Why the sky is blue"}
# after writer_agent runs
{
"topic": "Why the sky is blue",
"draft": "The sky is blue because..."
}
# after critic_agent runs
{
"topic": "...",
"draft": "...",
"critique": "Define scattering for a lay reader."
}
# after the next writer iteration
{
"topic": "...",
"draft": "The sky is blue because of a process called...",
"critique": "..."
}
Write a short article about {topic}.
If a critique of your previous draft exists below,
treat it as a checklist and address every point
in your rewrite.\n"
{critique?}
from google.adk.sessions import InMemorySessionService
from google.adk.runners import Runner
session_service = InMemorySessionService()
runner = Runner(
agent=root_agent,
app_name="writing_assistant",
session_service=session_service,
)
await session_service.create_session(
app_name="writing_assistant",
user_id=USER_ID,
session_id=session_id,
)
async for event in runner.run_async(
user_id=USER_ID,
session_id=session_id,
new_message=start,
):
...
session = await session_service.get_session(
app_name="writing_assistant",
user_id="lina",
session_id="run_1",
)
print(session.state["draft"])
async def archive_run(callback_context):
await callback_context.add_session_to_memory()
return None
from google.adk.tools import load_memory
theme_agent = LlmAgent(
name="theme_agent",
model=MODEL,
instruction=(
"Pick a topic for a short popular-science article. "
"Use the 'load_memory' tool to check which topics were already "
"covered, and choose a new one."
),
tools=[load_memory],
output_key="topic",
)
3. Odkrywanie ADK Studio: Obserwowanie i debugowanie przepływów pracy agentów
Etap 3 „Odkrywanie ADK Studio” funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia do analizy. Zapisz jeden idealny przykład działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań, zanim rozszerzysz zakres badań. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i unikaj cichego, częściowego ukończenia zadań. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i określ jego typ. Wложone elementy utrudniają identyfikację tego, który węzeł zapisał dane w danym polu, oraz powodują przerwanie kontynuacji działania po interwencjach.
3.1 Zdarzenia: Co wydarzyło się podczas uruchomienia
Wydarzenia 3.1: Który etap sprawdza się najlepiej, gdy traktuje się go jako mierzalną powierzchnię? Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę o cofnięciu zmian, zanim rozszerzysz zakres badania. Zarejestruj czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy ścieżka przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wplecione struktury ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, co powoduje przerwanie kontynuacji po zakłóceniach.
3.2 Ślady: Jak zostało wykonane zadanie
The 3 2 Traces pokazuje, w jaki sposób etap ten funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres badania. Przechowuj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, aby operatorzy mogli je sprawdzić bez konieczności przeglądania całego grafu. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wplecione struktury ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane w danym polu, co utrudnia kontynuację pracy po przerwach. The 3 2 Traces pokazuje, w jaki sposób etap ten funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres badania. Wolij małe, testowalne jednostki nad rozbudowane skrypty. Gdy jakiś krok zawiedzie, awaria powinna wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji.
3.3 Panel inspekcji: Graf, stan, artefakty i oceny
W fazie inspekcji należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Traktuj tę fazę jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nazwij poszczególne elementy, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć ciche, częściowe ukończenie zadań. Konieczna jest ludzka akceptacja w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub modyfikacji danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności procesu biznesowego.
3.4 ADK Studio vs. LangGraph Studio
Dla trzeciego etapu ADK Studio z roku 3/4 n.e. należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok na podstawie znanej punktacji kontrolnej, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy rejestrować czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega nieoczekiwanym rachunkom, gdy ścieżka przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. Konieczne jest ludzkie zatwierdzenie dla operacji, które generują wydatki lub zmieniają dane produkcyjne. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie gwarantują pełnej kompletności biznesowej.
Główne wnioski
W fazie kluczowych wniosków należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Konfigurację należy przechowywać poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Wprowadź ludzką aprobatę dla operacji, które wiążą się z wydawaniem pieniędzy lub modyfikacją danych produkcyjnych. Połączenia skompilowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności biznesowej. W fazie kluczowych wniosków należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy preferować małe, testowalne jednostki nad rozbudowanymi skryptami. Gdy dany krok zawiedzie, powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowaną ścieżkę przetwarzania.
Odnośniki
Podczas przechodzenia przez etap Odnośników najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć możliwość cichego, częściowego ukończenia zadania. Ustal punkty kontrolne po kosztownych krokach. System powinien unikać ponownego pobierania opłat za tę samą operację LLM, gdy operator próbuje ponownie wykonać późniejszy etap.
Lista kontrolna operacyjna
W etapie Listy kontrolnej operacyjnej zdefiniuj dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed wprowadzaniem zmian w kodzie. Operatorzy powinni móc ponownie wykonać dany krok na podstawie znanej punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu systemu.
Zdokumentuj zarówno prawidłowy przebieg działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponownych wykonań, kontrole przez ludzi oraz obsługa błędów stanowią integralną część produktu, a nie elementy dodawane później.
Należy uzyskać zatwierdzenie człowieka dla procesów, które wydają pieniądze lub zmieniają dane produkcyjne. Połączenia kompilowane w czasie nie gwarantują kompletności biznesowej.
Napisz krótki przewodnik: jak rotować klucze, jak opróżniać kolejki, jak cofnąć ostatnią operację importu.
Lepiej używać małych, testowalnych jednostek niż rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok zawiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji.
Należy uzyskać zatwierdzenie człowieka dla procesów, które wydają pieniądze lub zmieniają dane produkcyjne. Połączenia kompilowane w czasie nie gwarantują kompletności biznesowej.
Zanim wdrożysz nową architekturę, zamroź wersje oprogramowania, utwórz dokładny zapis kluczowych operacji dla krytycznej ścieżki i sprawdź kroki cofania zmian. Środowiska współdzielone wymagają ograniczeń szybkości, weryfikacji uprawnień oraz wyraźnego odpowiedzialnego za rotację haseł. Lepiej mieć nudną, niezawodną architekturę niż genialne, jednorazowe demonstracje.
Uwaga dotycząca partii dla 6e09fe01b77f: unikaj przechowywania kluczy dostawcy w repozytorium, ustaw ograniczenie liczby tokenów na sesję oraz przechowuj transkrypcje obok narzędzi do oceny, aby późniejsze zmiany modeli pozostały porównywalne.
Dla etapu 0 uwagi dotyczącej wzmocnienia bezpieczeństwa zdefiniuj dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Konfigurację należy przechowywać poza kodem aplikacji – pliki środowiskowe, skrypty przechowujące dane poufne oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury.
Szczegół wzmocnienia bezpieczeństwa 0/870: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej uwagi, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę, opierając się na ustalonej serii pytań, a nie na indywidualnych obserwacjach.
Gdy przechodzisz przez pierwszy etap notatki dotyczącej wzmocnienia bezpieczeństwa, najpierw zapisz warunki kontraktu: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego awarii. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Wolno preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok zawiedzie, awaria powinna wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji.
Szczegół wzmocnienia bezpieczeństwa 1/870: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie osobistych obserwacji.
Etap notatki dotyczącej wzmocnienia bezpieczeństwa 2 działa najlepiej, gdy traktuje się go jako mierzalną powierzchnię do analizy. Zapisz jeden idealny przykład działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres prac. Zapisuj czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega nieoczekiwanym rachunkom, gdy przechodzi się od środowiska demonstracyjnego do wspólnych środowisk.
Szczegół wzmocnienia 2/870: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie anegdoty.
W trzecim etapie notatki dotyczącej wzmocnienia określ dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie wykonać ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Zdokumentuj zarówno prawidłowy przebieg działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponowne, kontrola ludzka oraz obsługa wiadomości błędnych stanowią część produktu, a nie element późniejszej dopracowywania.
Szczegół wzmocnienia 3/870: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie anegdoty.
Gdy przechodzisz przez etap nr 4 notatki dotyczącej wzmocnienia bezpieczeństwa, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć przypadki częściowego ukończenia bez żadnych informacji.
Szczegóły wzmocnienia bezpieczeństwa 4/870: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie informacji anegdotycznych.
Etap nr 5 notatki dotyczącej wzmocnienia bezpieczeństwa funkcjonuje najlepiej, gdy jest traktowany jako mierzalna powierzchnia do analizy. Zapisz jeden idealny przykład działania, jeden przypadek niepowodzenia oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres prac. Utrzymuj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności przeglądania całej struktury.
Szczegół wzmocnienia 5/870: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie anegdoty.
W etapie 6 notatki dotyczącej wzmocnienia określ dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy dany krok zawiedzie, powód awarii powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany proces.
Szczegół wzmocnienia 6/870: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie anegdoty.
Gdy przechodzisz przez etap 7 notatki dotyczącej wzmocnienia bezpieczeństwa, najpierw zapisz warunki umowy: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego awarii. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Obok wyników funkcjonalnych zapisz czas wykonywania oraz koszt tokena lub zapytania. Jasna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy ścieżka przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk.
Detalia wzmocnienia bezpieczeństwa 7/870: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie osobistych obserwacji.
Etap 8 notatki dotyczącej wzmocnienia bezpieczeństwa działa najlepiej, gdy traktuje się go jako mierzalną powierzchnię do analizy. Zanim rozszerzysz zakres, zapisz jeden idealny przepływ działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian. Zdokumentuj razem ścieżkę prawidłowego działania oraz ścieżkę przywracania stanu. Próby ponownych działań, kontrolne punkty ludzkie oraz obsługa wiadomości błędowych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później.
Szczegóły wzmocnienia bezpieczeństwa 8/870: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie anegdoty.
W fazie 9 notatki dotyczącej wzmocnienia bezpieczeństwa zdefiniuj dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za daną krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie wykonać ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Traktuj tę fazę jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy artefaktom, zdefiniuj sprawdzenia sukcesu i odrzuć ciche, częściowe ukończenie zadania.
Szczegóły wzmocnienia bezpieczeństwa 9/870: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie anegdoty.
Literatura pokrewna
- Praktyczne notatki: Budowanie systemu triagowania zamówień podtrzymywania interakcji między wieloma agentami za pomocą LangGraph — Krok po kroku instrukcja dotycząca Praktycznych notatek: Budowanie systemu triagowania zamówień podtrzymywania interakcji między wieloma agentami za pomocą LangGraph: kontrakty, sprawdzenia oraz miejsca na kod do wklejenia dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
- Praktyczne notatki: Systemy między wieloma agentami w praktyce: Głębokie zbadanie AutoGen i — Krok po kroku instrukcja dotycząca Praktycznych notatek: Systemy między wieloma agentami w praktyce: Głębokie zbadanie AutoGen i: kontrakty, sprawdzenia oraz miejsca na kod do wklejenia dla zespołów wdrażających ten wzorzec.