Цепочки действий агентов (AAC): фреймворк для структурированной оркестрации LLM-агентов

1. Введение

Интеграция больших языковых моделей (LLM) в реальные приложения открыла новую парадигму интеллектуальной автоматизации. No-code и low-code платформы теперь позволяют как разработчикам, так и непрофильным пользователям создавать рабочие процессы на базе ИИ и автономных агентов с беспрецедентной простотой. Однако эта быстрая демократизация также привела к широкому распространению архитектурной несогласованности: многие реализации опираются на одноразовые агентные потоки, неявную логику и непереиспользуемые шаблоны. Эти системы часто оказываются хрупкими, непрозрачными и трудно масштабируемыми или сопровождаемыми.

По мере того как организации всё активнее полагаются на ИИ-агентов для обработки данных, принятия решений и взаимодействия с пользователями, отсутствие формальной структуры становится серьёзным ограничением. Возрастает потребность в стандартизированной методологии проектирования, организации и оркестрации агентов на базе LLM – особенно в средах, где доминируют визуальные интерфейсы и абстракция от кода.

Для устранения этого пробела мы представляем фреймворк Agent Action Chains (AAC): композиционную архитектуру, основанную на ролях, для построения мультиагентных систем. Вдохновлённый принципами модульного проектирования, изоляции сбоев и декларативной оркестрации, AAC предлагает чертёж для построения интеллектуальных агентов, которые легко сопровождать, отслеживать и масштабировать. В данной статье описывается архитектура AAC, её компоненты и демонстрируется применение в no-code экосистемах.

2. Постановка проблемы

Хотя рост автоматизации на базе LLM открыл значительные возможности для создания интеллектуальных систем, он также породил новый класс инженерных вызовов. Большинство существующих no-code и low-code платформ, таких как n8n и Make.com, предоставляют пользователям визуальные интерфейсы для последовательного выполнения действий и взаимодействия с API, включая модели GPT от OpenAI. Однако, несмотря на доступность, этим инструментам недостаёт целостного архитектурного подхода к проектированию и управлению интеллектуальными агентами. В результате разработчики часто создают рабочие процессы, которые:

• Монолитны: агенты часто реализуются как линейные или вложенные последовательности шагов, объединяющие всю логику в едином потоке без разделения ответственности.
• Неявны и непрозрачны: процессы рассуждения, зависимости между модулями и преобразования данных зачастую скрыты внутри подсказок или логики узлов, что затрудняет инспекцию, отладку или расширение.
• Жёсткие и непереиспользуемые: из-за того, что логика жёстко закодирована в конкретных сценариях, агенты трудно повторно использовать, комбинировать или адаптировать под разные задачи или команды.
• Подвержены ошибкам и нестабильны: отсутствие структурированной обработки ошибок и стратегий отката приводит к хрупкости системы, которая либо бесшумно выходит из строя, либо выдаёт непредсказуемое поведение при неожиданных входных данных или сбоях внешних сервисов.
• Лишены наблюдаемости: большинство реализаций не имеют журналирования, аналитики или функций introspection, что ограничивает возможности отслеживания поведения агентов или оптимизации логики принятия решений.

Кроме того, попытки масштабирования таких систем – с добавлением памяти, многошагового рассуждения, интеграции внешних инструментов или специализации ролей – часто приводят к сложным, неформализованным структурам без единых принципов проектирования. В отсутствие архитектурных стандартов каждый агент превращается в «чёрный ящик», трудный для развития, контроля или проверки в условиях производственной эксплуатации.

Такая фрагментация создаёт серьёзные трудности для предприятий, стремящихся внедрить ИИ в критически важные рабочие процессы. Без формальных границ, чётко определённых ролей и протоколов взаимодействия агенты на базе LLM становятся скорее обузой, чем активом – дорогими в сопровождении, неудобными для аудита и несовместимыми с командной работой или управлением.

Таким образом, существует острая потребность в структурированном, модульном и платформонезависимом архитектурном фреймворке, который позволит разрабатывать агентов системно, масштабируемо и устойчиво. Фреймворк AAC появляется как прямой ответ на эту потребность.

3. Предложенный подход: фреймворк AAC

Фреймворк Agent Action Chains (AAC) предлагает модульную архитектуру, основанную на ролях, для проектирования и исполнения интеллектуальных агентов, работающих на основе LLM. Он устраняет ограничения существующих монолитных рабочих процессов путём внедрения структурированной модели исполнения, основанной на принципах модульности, разделения ответственности и явных протоколов взаимодействия.

AAC определяет многоуровневую архитектуру агентной системы, состоящую из отдельных, взаимосвязанных ролей. Каждый агент в системе имеет чётко определённую зону ответственности, взаимодействует через структурированные контракты данных (например, JSON) и может разрабатываться, тестироваться и сопровождаться независимо. Такой слоистый подход обеспечивает изоляцию сбоев, переиспользуемость и управляемую оркестрацию – ключевые характеристики для систем, готовых к промышленной эксплуатации.

Коммуникация между агентами осуществляется через структурированные JSON-пакеты, которые выступают в роли как входных, так и выходных контрактов. Это позволяет декларативно описывать рабочие процессы, формально валидировать интерфейсы агентов и обеспечивать трассируемость системы в целом. Взаимодействие между агентами реализуется в виде явной модели запрос-ответ, синхронной или асинхронной, в зависимости от используемой платформы.

Модель исполнения AAC предполагает пошаговую активацию агентов в соответствии с их ролью в цепочке. Оркестратор определяет последовательность активации, отслеживает промежуточные результаты и адаптирует траекторию исполнения на основе сигналов об успехе/ошибке или обращений к памяти. Это позволяет агентам динамически реагировать на изменения контекста, внешние данные или результаты рассуждений.

Такой подход хорошо согласуется с no-code платформами, предлагающими визуальные конструкторы процессов или нодовую оркестрацию, что делает AAC одновременно концептуально мощным и практически доступным.

Фреймворк AAC базируется на следующих принципах инженерии ПО:

• Единственная ответственность: каждый агент выполняет строго определённую функцию.
• Слабая связанность: агенты не разделяют внутреннее состояние и взаимодействуют исключительно через явно определённые интерфейсы.
• Наблюдаемость: действия и решения агентов поддаются трассировке и аудиту.
• Расширяемость: новые агенты и уровни могут добавляться без влияния на существующую систему.
• Независимость от платформы: AAC может быть реализован в любой системе, поддерживающей исполнение агентов и передачу данных, включая no-code, low-code и традиционные программные среды.

4. Детали архитектуры

Фреймворк Agent Action Chains (AAC) построен как слоистая архитектура, состоящая из взаимозаменяемых модулей. Каждый модуль соответствует определённой функциональной роли, а взаимодействие между модулями происходит через чётко определённые контракты данных. В этом разделе описываются компоненты системы и формализуются архитектурные абстракции на системном уровне.

Роли агентов и их обязанности

Каждый агент в рамках AAC следует ролевому контракту – чётко определённой спецификации ожидаемых входных и выходных данных, а также поведения. Ниже представлено краткое описание основных типов агентов и их функций:

• Агент Входа (Ingress Agent): принимает внешний ввод (например, текст пользователя, вебхук, системный триггер).
• Агент Предобработки (Preprocessing Agent): валидирует и преобразует входные данные в структурированный формат (например, JSON).
• Агент-Оркестратор (Orchestrator Agent): определяет план исполнения и направляет задачи вниз по цепочке к другим агентам.
• Агенты-Специалисты (Specialist Agents): выполняют атомарные задачи, такие как анализ, преобразование, интеграция.
• Агент Памяти (Memory Agent): читает и записывает данные из внешних хранилищ знаний (например, баз данных, векторных БД).
• Агент-Страж (Guard Agent): перехватывает и обрабатывает ошибки времени выполнения, исключения и условия отказа.
• Агент Наблюдатель (Observer Agent): собирает логи, метрики и аналитические данные на протяжении всего жизненного цикла агентов.
• Агент Выхода (Egress Agent): форматирует и доставляет финальный результат потребителю или внешней системе.

Каждый агент функционирует как слабо связанный, не имеющий состояния модуль и может быть реализован как узел (в no-code средах), сервис (в микросервисной архитектуре) или вызываемая функция (в традиционном коде).

Конвейер исполнения

Конвейер AAC строится как направленный граф взаимодействия агентов. Хотя поток в основном линейный, с помощью Оркестратора могут быть реализованы ветвления, параллельное исполнение и обратные связи.

Примерная последовательность исполнения может выглядеть следующим образом:

[Агент Входа] → [Агент Предобработки] → [Оркестратор] → [Агент-Специалист A] → [Агент Памяти] → [Агент-Специалист B] → [Наблюдатель (параллельно)] → [Страж (в случае ошибки)] → [Агент Выхода]

Такой подход обеспечивает чёткость потока данных и контроль исполнения. Каждый шаг можно логировать, отлаживать, мониторить и обновлять независимо от других.

Схема JSON-коммуникации

AAC определяет стандартизированный формат обмена данными между агентами с использованием JSON. Каждое сообщение следует трёхчастной схеме:

{

"meta": {

"agent": "SummarizerAgent",

"timestamp": "2025-06-19T16:00:00Z",

"request_id": "abc-123"

},

"input": {

"text": "Полный текст для обработки..."

},

"context": {

"memory_reference": "customer_42",

"previous_summary": "..."

}

}

Такая схема поддерживает:

• Трассируемость (через request_id, идентификатор агента и временные метки).
• Распространение контекста.
• Композиционность и модульность.

При необходимости агенты могут определять правила валидации с использованием JSON Schema или аналогичных стандартов для обеспечения согласованности входов/выходов.

Обработка ошибок и стратегии Стража

Надёжность – ключевая характеристика систем агентов, функционирующих в динамичных средах. AAC включает специального Агента-Стража, который вызывается автоматически при следующих условиях:

• Тайм-аут исполнения.
• Неожиданная структура ответа.
• Сбой API/сервиса.
• Обнаружение галлюцинаций на уровне подсказки (опционально).

Стратегии отката могут включать:

• Повторную попытку выполнения.
• Перенаправление к резервному агенту.
• Возврат безопасного значения по умолчанию.
• Логирование и отложенное разрешение проблемы.

Этот уровень управления ошибками обеспечивает стабильность исполнения даже при частичных сбоях.

Наблюдаемость и аналитика

Агент Наблюдатель – это необязательный, но крайне рекомендуемый компонент. Он отслеживает ключевые события выполнения, включая активацию и завершение агентов, входные и выходные данные, ошибки и повторные попытки, а также принятые решения. Эти логи могут отправляться на платформы вроде Supabase, Segment, Amplitude или собственные дашборды для аналитики в реальном времени, мониторинга и оптимизации.

Расширяемость

AAC изначально спроектирован как расширяемый. Новые типы агентов могут быть добавлены без влияния на существующих, а целые уровни – такие, как параллельное рассуждение, агенты планирования или компоненты с подкреплением – могут быть внедрены с минимальными архитектурными изменениями. Кроме того, Оркестратор может эволюционировать от основанной на правилах логики к динамическому планированию с помощью LLM и саморефлексивных подсказок. Это делает AAC пригодным не только для текущего поколения агентов на основе LLM, но и для будущих парадигм, таких как автономные агенты, ИИ-планировщики и гибридные символико-нейронные системы.

5. Заключение и перспективы

По мере того как внедрение автоматизации на базе LLM ускоряется во всех отраслях, потребность в структурированных, масштабируемых и сопровождаемых архитектурах агентов становится всё более актуальной. Стихийные реализации, пусть и подходящие для экспериментов, не обеспечивают надёжности, прозрачности и расширяемости, необходимых для развёртывания на уровне предприятия. Фреймворк Agent Action Chains (AAC) устраняет этот пробел, предлагая модульный, ролевой подход к оркестрации агентов, совместимый как с кодовыми, так и с no-code экосистемами.

AAC декомпозирует интеллектуальные агентные системы на чётко определённые компоненты – каждый с единственной зоной ответственности, формализованными интерфейсами и явными границами исполнения. Посредством использования структурированной JSON-коммуникации и разделения ключевых ролей (Оркестратор, Специалист, Страж, Память, Наблюдатель) фреймворк способствует прозрачности, отказоустойчивости и повторному использованию. Наш практический пример показал, что даже в рамках ограничений no-code платформ (например, n8n) AAC может быть реализован в полном объёме и обеспечивать значительные преимущества в сопровождении и наблюдаемости.

Вклад AAC носит как практический, так и концептуальный характер. Во-первых, он вводит формальную таксономию ролей агентов, адаптированную под рабочие процессы на базе LLM, что упрощает проектирование и делегирование ответственности. Во-вторых, он пропагандирует декларативную и инспектируемую модель исполнения, делая поведение системы более прозрачным и доступным для аудита. В-третьих, AAC предлагает переиспользуемую архитектурную модель, которая масштабируется от no-code инструментов до традиционных языков программирования. Наконец, он включает встроенные механизмы устойчивости, управления памятью и аналитики.

В перспективе остаются открытыми несколько направлений для дальнейшего развития. Среди них – формализация описания AAC-систем через специализированные языки конфигурации (DSL) или структурированные схемы, позволяющие декларативно задавать и валидировать архитектуру. Также возможно расширение возможностей Оркестратора за счёт самообучающихся компонентов, способных адаптировать стратегию исполнения на основе накопленных данных взаимодействия. Перспективной видится и концепция маркетплейсов агентов, в которых модульные элементы с интерфейсами, совместимыми с AAC, могут быть переиспользованы между командами и доменами. Дополнительно, в условиях требований к соответствию и прозрачности, интеграция с механизмами верификации, разграничения прав доступа и интерпретируемости станет важной задачей.

В конечном итоге, AAC закладывает фундамент для нового поколения интеллектуальных систем, которые не только умны, но и архитектурно выверены, управляемы и надёжны в эксплуатации. Мы призываем как практиков, так и исследователей к изучению, внедрению и расширению фреймворка AAC как основы дисциплинированной, масштабируемой автоматизации на базе LLM.