Notatki praktyczne: Więcej agentów ≠ lepszy AI: Co nauczyłem się podczas tworzenia systemu wieloagentowego

To przewodnik pokazuje, jak przejść od surowców do działającego systemu w przypadku tematu: Więcej agentów ≠ lepszy AI: Co nauczyłem się budując system wieloagentowy. Skupiamy się na krokach operacyjnych, wyraźnych sprawdzeniach oraz kodzie, który można bez problemu wdrożyć do repozytorium, bez konieczności zgadywania intencji. Na etapie przeglądu należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Konfigurację należy przechowywać oddzielnie od kodu aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajemnic oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić, nie musząc czytać całej struktury.

Więcej agentów ≠ lepszy AI

Gdy przechodzisz przez etap More Agents Better AI, 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. Zdokumentuj zarówno ścieżkę prawidłowego działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponowne, kontrola przez człowieka oraz obsługa wiadomości błędnych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Utwórz punkt kontrolny po kosztownych krokach. Narzędzie do kontynuacji pracy nie powinno ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

Idea: panel przesłuchań z użyciem AI

Gdy przechodzisz przez etap projektowania AI, 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 od rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok się nie powiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Ustaw punkty kontrolne po kosztownych krokach. Narzędzie do kontynuacji pracy nie powinno ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

Candidate
    ↓
Coordinator / Orchestrator
    ↓
 ┌────────────┬─────────────┬─────────────┐
 ↓            ↓             ↓
Technical   Behavioral   Evaluation
 Agent        Agent         Agent
    \            |            /
     └───────────┼───────────┘
                 ↓
           Shared State

Agent techniczny

Gdy przechodzisz przez etap Technical Agent, 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 ciche, częściowe ukończenie zadania. Ustaw punkty kontrolne po kosztownych krokach. System powinien unikać ponownego pobierania opłat za tę samą operację LLM, gdy operator próbuje ponownie wykonać późniejszy etap. Gdy przechodzisz przez etap Technical Agent, 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. Przechowuj 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.

Agent behawioralny

Faza Behavioral Agent działa najlepiej, gdy traktuje się ją jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden udany przypadek działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań, zanim rozszerzysz zakres badania. Zdokumentuj zarówno ścieżkę prawidłowego działania, jak i ścieżkę przywracania do normalnego stanu. Próby ponownych działań, kontrolne punkty ludzkie oraz obsługa wiadomości nieodebranych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później w celu udoskonalenia. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wplecione struktury ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane w danym polu, i powodują przerwanie kontynuacji działania po zakłóceniach.

Agent oceny

Etap agenta oceniającego funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań, zanim rozszerzysz zakres. Wolno preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok zawiedzie, awaria powinna wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wplecione struktury ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, i powodują przerwanie kontynuacji po przerwach.

Agent kontekstowy

Faza Context Agent funkcjonuje najlepiej, gdy jest traktowana jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań, zanim rozszerzysz zakres. Traktuj tę fazę 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 w danym polu, co powoduje przerwanie kontynuacji po przerwach. Faza Context Agent funkcjonuje najlepiej, gdy jest traktowana jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań, zanim rozszerzysz zakres. Utrzymuj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą audytować bez konieczności czytania całego grafu.

Orchestrator

Dla etapu Orchestrator 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 udokumentować zarówno standardową ścieżkę działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponownych działań, kontrolne punkty ludzkie oraz obsługa wiadomości błędowych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Konieczne jest uzyskanie zatwierdzenia człowieka w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub zmiany danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się kompletności rozwiązania biznesowego.

Liczne agenty nie są tym samym co orkiestracja

Aby wiele agentów nie działało na tym samym etapie, należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Lepiej używać małych, testowalnych jednostek niż rozbudowanych skryptów. Gdy dany krok zawiedzie, powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowaną strukturę procesów. Konieczna jest ludzka akceptacja w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub zmiany danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się kompletności biznesowej.

Candidate answers
       ↓
Technical Agent
       ↓
Structured result
       ↓
Coordinator
   ┌───┴─────────┐
   ↓             ↓
Follow-up     Change stage
   ↓             ↓
Technical    Behavioral

Now the system has a workflow.

Lekcja 1: Specjalizacja rzeczywiście pomaga

W fazie realizacji specjalizacji z Lekcji 1 należy najpierw określić 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. Traktuj tę fazę jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nazwij poszczególne elementy, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć ciche, częściowe ukończenie zadań. Zapewnij ludzką aprobatę w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub modyfikacji danych produkcyjnych. Podłączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności procesu biznesowego. W fazie realizacji specjalizacji z Lekcji 1 należy najpierw określić 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. Przechowuj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą audytować bez konieczności ich czytania.

Zapisz cały graf.

Lekcja 2: Więcej agentów nie sprawia automatycznie, że system staje się mądrzejszy

Podczas pracy nad etapem „Więcej agentów” z Lekcji 2 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. Zdokumentuj zarówno ścieżkę prawidłowego działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponowne, kontrola przez ludzi oraz obsługa wiadomości nieodebranych stanowią część produktu, a nie elementy dopiero późniejszej optymalizacji. Ustaw punkty kontrolne po kosztownych krokach. Narzędzie do kontynuacji pracy nie powinno ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

1 agent = okay
5 agents = much smarter
10 agents = extremely intelligent

It doesn’t work like that.

Lekcja 3: Kontekst staje się prawdziwym problemem

Gdy przechodzisz przez Lekcję 3, w której kontekst staje się etapem, 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. Wolimy małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok się nie powiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Zrób kontrolę po kosztownych krokach. System powinien unikać ponownego pobierania opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

session_id
current_stage
questions_asked
candidate_answers
scores
follow_up_required
next_action

Now the Technical Agent can receive the technical information it needs.

Lekcja 4: zacząłeś postrzegać wywołania LLM jako zasób

Gdy pracujesz nad etapem rozpoczętym w Lekcji 4, 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. Zachowuj w pamięci tymczasowej stabilne instrukcje systemu oraz schematy narzędzi. Ponowne wysyłanie identycznego nagłówka jest częstą przyczyną marnotrawstwa zasobów. Gdy pracujesz nad etapem rozpoczętym w Lekcji 4, 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. Przechowuj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny haseł oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury.

User answer
   ↓
Agent A
   ↓
Agent B
   ↓
Agent C
   ↓
Agent D

questions_answered >= 10

current_stage == "behavioral"

follow_up_required == false

Lekcja 5: Strukturyzowane wyniki są niedoceniane

Etap strukturyzowanych wyników z Lekcji 5 działa najlepiej, gdy traktuje się go jako mierzalną powierzchnię do analizy. Zanim rozszerzysz zakres, zapisz jeden idealny przykład działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań. Zdokumentuj zarówno prawidłowy przebieg działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponownych działań, kontrola przez ludzi oraz obsługa wiadomości nieodebranych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. 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 przerwach.

{
  "candidate_score": 7,
  "needs_followup": true,
  "next_action": "technical_followup"
}

next_action = technical_followup

Lekcja 6: Lokalne LLM zmieniły sposób eksperymentowania

Lekcja 6: Praca z lokalnymi LLM w trybie stage działa najlepiej, gdy traktuje się je jako mierzalną powierzchnię do analizy. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań, zanim rozszerzysz zakres pracy. Wolij małe, testowalne jednostki nad rozbudowane skrypty. Gdy jakiś krok zawiedzie, awaria powinna wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Określ budżet tokenów na jeden ruch i na jedną sesję. Narzędzia typu agentic intensywnie rozszerzają kontekst; sztywne limity zapobiegają temu, by demonstracje przerodziły się w niespodziewane rachunki.

Lekcja 7: Więcej agentów oznacza również więcej sposobów na awarie

Etap „7 More agents” funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia. Zanim rozszerzysz zakres, zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań. 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 strukturze typów. Wkładki nawiasowe ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane w danym polu, co powoduje przerwanie kontynuacji po przerwach. Etap „7 More agents” funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia. Zanim rozszerzysz zakres, zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań. 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 czytania całego grafu.

To samo podejście sprawdza się poza rozmowami kwalifikacyjnymi

Dla tej samej fazy projektu należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy udokumentować zarówno prawidłowy przebieg procesu, jak i ścieżki naprawcze. Próby ponownych działań, kontrola przez ludzi oraz obsługa nieudanych transakcji stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Konieczne jest uzyskanie zatwierdzenia człowieka w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub zmiany danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się kompletności rozwiązania biznesowego.

User Request
     ↓
Planner Agent
     ↓
Coding Agent
     ↓
Testing Agent
     ↓
Code Review Agent
     ↓
Coordinator

Jak by to zbudować dzisiaj

W fazie „Jak zbudować” należy najpierw określić 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. Lepiej używać małych, testowalnych jednostek niż rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok zawiedzie, powinien wskazywać na konkretną przyczynę, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Zatwierdzenie przez człowieka jest konieczne w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub modyfikacji danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się kompletności rozwiązania biznesowego.

1. Bazowa wersja z jednym agentem

Dla etapu bazowego 1 A z jednym agentem 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 ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nazwij wszystkie pliki artefaktów, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć ciche, częściowe ukończenie zadań. Wprowadź ludzką aprobatę w przypadku operacji, które wiążą się z wydawaniem pieniędzy lub modyfikacją danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności procesu biznesowego. Dla etapu bazowego 1 A z jednym agentem 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. Przechowuj 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 całego pliku.

aph.

2. Wyraźny stan aplikacji

Podczas przechodzenia przez etap 2 – Wyraźny stan aplikacji – 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. Zdokumentuj zarówno ścieżkę prawidłowego działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponowne, kontrola przez ludzi oraz obsługa wiadomości błędnych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Ustal punkty kontrolne po kosztownych krokach. Narzędzie do kontynuacji pracy nie powinno ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

3. Prosty koordynator

Gdy przechodzisz przez prosty etap koordynatora typu 3A, 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. Ustalaj punkty kontrolne po kosztownych krokach. System powinien unikać ponownego pobierania opłat za tę samą funkcję LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

4. Dwa lub trzy specjalistyczne agenty

Gdy przechodzisz przez etap 4 „Dwa lub trzy”, 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 cichego, częściowego ukończenia zadania. Ustaw punkty kontrolne po kosztownych krokach. Narzędzie do kontynuacji pracy nie powinno ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł. Gdy przechodzisz przez etap 4 „Dwa lub trzy”, 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. Przechowuj 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.

5. Ustrukturyzowane wyniki

Faza 5 „Ustrukturyzowanych wyników” działa najlepiej, gdy traktuje się ją jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę o cofnięciu działań, zanim rozszerzysz zakres. Zdokumentuj zarówno ścieżkę pomyślnego działania, jak i ścieżkę przywracania do normalności. Próby ponownych działań, kontrolne punkty ludzkie oraz obsługa wiadomości nieodebranych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Utrzymuj stan grafu w formie prostych, typowanych struktur. Wkładki nawiasowe ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, i powodują przerwanie kontynuacji po przerwach.

6. Logowanie i ocena

6. Etap logowania i oceny działa najlepiej, gdy traktuje się go jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę o cofnięciu działań, zanim rozszerzysz zakres. Wolno preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok zawiedzie, awaria powinna wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wplecione struktury ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, i utrudniają kontynuację pracy po przerwach.

7. Optymalizacja

Faza 7 Optymalizacji działa najlepiej, gdy traktuje się ją jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Traktuj tę fazę 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 strukturze typów. Wkładki nawiasowe ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, co powoduje przerwanie kontynuacji po przerwach. Faza 7 Optymalizacji działa najlepiej, gdy traktuje się ją jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Utrzymuj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą audytować bez konieczności czytania całego grafu.

Gdzie pojawia się AWS

Aby określić, w którym momencie AWS wchodzi do procesu, 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.

Client
  ↓
API Gateway
  ↓
Lambda
  ↓
Amazon Bedrock
  ↓
Coordinator
  ├── Technical Agent
  ├── Behavioral Agent
  ├── Context Agent
  └── Evaluation Agent
           ↓
     Shared State
     ├── DynamoDB
     └── S3
           ↓
     OpenSearch
     ↓
     Final Report

Część, którą nadal próbujesz zrozumieć

Aby określić, w którym momencie AWS wchodzi do procesu, 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.

Ostateczne wnioski

Co myślisz?

Listwa kontrolna operacyjna

Pozycje pokrewne do przeczytania

• Praktyczne notatki: Co nauczyłem się przed stworzeniem mojego pierwszego agenta LangGraph — Szczegółowy przewodnik po Praktycznych notatkach: Co nauczyłem się przed stworzeniem mojego pierwszego agenta LangGraph: kontrakty, sprawdzenia oraz gotowe elementy kodu dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
• Praktyczne notatki: Budowałem agenty AI nie tak. Oto co nauczyłem się — Szczegółowy przewodnik po Praktycznych notatkach: Budowałem agenty AI nie tak. Oto co nauczyłem się: kontrakty, sprawdzenia oraz gotowe elementy kodu dla zespołów wdrażających ten wzorzec.