Когда одного агента мало: гид по выбору архитектуры для LLM-приложений

Автор предлагает практический подход к выбору архитектуры для агентных приложений на LLM. Основной вопрос — не «какой фреймворк круче», а «какая степень автономности и сложности нужна для конкретной задачи». Для простых последовательных операций достаточно обычного workflow, для задач с обратной связью — одного агента, а для сложных многошаговых процессов с несколькими ролями — мультиагентной системы.

В статье подробно разбираются ключевые технологии: паттерн ReAct для рассуждений и действий, Agent SDK для оркестрации, графы для управления состоянием, durable execution для отказоустойчивости, песочницы для безопасного выполнения кода, системы памяти для контекста, протоколы взаимодействия агентов, методы оценки (evals) и подходы к безопасности. Каждый компонент рассматривается с точки зрения production-нагрузок.

Материал будет полезен инженерам, которые переходят от экспериментов с одним агентом к построению надежных многокомпонентных систем. Автор не продвигает конкретный фреймворк, а дает критерии для самостоятельного выбора архитектуры в зависимости от требований к надежности, скорости и сложности задачи.