Хотите создавать ИИ-агентов, которые не просто отвечают на вопросы, а выполняют многошаговые задачи и используют инструменты? Это практическое видео от разработчиков OpenAI. Разбираемся в терминах — Агент, Ассистент, Оркестрация — и сравниваем подходы: готовый Assistants API против гибкого Chat Completions API с Function Calling. Главное — показываем на реальном коде, как построить сначала простого агента поддержки (с "рутинами" и вызовом функций), а затем — систему из нескольких агентов с маршрутизацией ("Handoff"). Плюс — ключевые практики для создания надежных ИИ-систем в продакшене.
Словарь терминов
Agent (Агент): Концепция ИИ-системы, которая может воспринимать окружение, планировать (иногда), выполнять многошаговые действия и использовать инструменты (Function Calling) для достижения цели. Термин часто используется для более автономных или сложных систем, чем "Помощник".
Assistants API: API от OpenAI, предназначенный для упрощения создания ИИ-помощников. Предоставляет встроенное управление состоянием (Threads), инструменты (Code Interpreter, Retrieval) и асинхронную работу.
Chat Completions API: Основной API OpenAI для работы с диалоговыми моделями. Является более "низкоуровневым" по сравнению с Assistants API; требует от разработчика самостоятельного управления состоянием, контекстом и реализации инструментов через Function Calling.
Code Interpreter (Интерпретатор Кода): Встроенный инструмент Assistants API, позволяющий ассистенту писать и выполнять Python-код в изолированной среде для анализа данных, вычислений, создания графиков и т.д.
Evals (Оценки): Процесс и фреймворк для систематического тестирования и оценки качества и надежности работы ИИ-систем, включая агентов. В лекции подчеркивалась их важность.
Function Calling / Tools API: Механизм (доступный в обоих API), позволяющий модели запрашивать вызов внешних функций, определенных разработчиком, для взаимодействия с реальным миром или получения данных.
Handoff (Передача управления): Паттерн оркестровки, при котором один агент (обычно маршрутизатор) определяет намерение пользователя и передает управление диалогом другому, специализированному агенту.
Hardcoded Logic (Жесткая / Закодированная логика): Использование обычного программного кода (if/else, циклы и т.д.) для принятия решений и управления потоком выполнения вместо того, чтобы полагаться на недетерминированное поведение LLM. Рекомендуется для повышения надежности.
Klarna: Компания (упомянутая в кейс-стади), которая успешно внедрила многоагентную систему на базе OpenAI для автоматизации клиентской поддержки.
Multi-Agent System (Многоагентная система): Архитектура, состоящая из нескольких ИИ-агентов, которые взаимодействуют друг с другом (или координируются оркестратором) для решения сложных задач, которые не под силу одному агенту.
Nested Calls (Вложенные вызовы): Паттерн оркестровки, при котором выполнение одной функции, вызванной моделью, может инициировать новый вызов LLM (например, другого агента) внутри себя.
Orchestration (Оркестрация): Процесс координации и управления взаимодействием между различными компонентами ИИ-системы, такими как несколько агентов, инструменты и базы данных, для достижения общей цели.
Retrieval (Поиск / Ретривал): Встроенный инструмент Assistants API, позволяющий ассистенту искать и использовать информацию из предоставленных ему файлов или баз знаний.
Routines ("Рутины"): Техника промптинга, продемонстрированная в лекции, где в системном сообщении задается четкая последовательность шагов (чек-лист), которой должен следовать агент при обработке запроса.
Stateful / Stateless (С сохранением / Без сохранения состояния): Характеристика API. Stateful (Assistants API) означает, что API сам управляет историей диалога (Threads). Stateless (Chat Completions) означает, что разработчик должен сам передавать всю историю при каждом запросе.
Threads (Темы / Потоки): Концепция в Assistants API, представляющая собой сессию диалога. API автоматически управляет сообщениями и контекстом внутри потока.
Triage Agent / Router Agent (Агент-маршрутизатор / Сортировщик / L0): Первый агент в multi-agent системе (паттерн Handoff), задача которого — определить намерение пользователя и передать запрос соответствующему специализированному агенту (L1).
Assistants API: API от OpenAI, предназначенный для упрощения создания ИИ-помощников. Предоставляет встроенное управление состоянием (Threads), инструменты (Code Interpreter, Retrieval) и асинхронную работу.
Chat Completions API: Основной API OpenAI для работы с диалоговыми моделями. Является более "низкоуровневым" по сравнению с Assistants API; требует от разработчика самостоятельного управления состоянием, контекстом и реализации инструментов через Function Calling.
Code Interpreter (Интерпретатор Кода): Встроенный инструмент Assistants API, позволяющий ассистенту писать и выполнять Python-код в изолированной среде для анализа данных, вычислений, создания графиков и т.д.
Evals (Оценки): Процесс и фреймворк для систематического тестирования и оценки качества и надежности работы ИИ-систем, включая агентов. В лекции подчеркивалась их важность.
Function Calling / Tools API: Механизм (доступный в обоих API), позволяющий модели запрашивать вызов внешних функций, определенных разработчиком, для взаимодействия с реальным миром или получения данных.
Handoff (Передача управления): Паттерн оркестровки, при котором один агент (обычно маршрутизатор) определяет намерение пользователя и передает управление диалогом другому, специализированному агенту.
Hardcoded Logic (Жесткая / Закодированная логика): Использование обычного программного кода (if/else, циклы и т.д.) для принятия решений и управления потоком выполнения вместо того, чтобы полагаться на недетерминированное поведение LLM. Рекомендуется для повышения надежности.
Klarna: Компания (упомянутая в кейс-стади), которая успешно внедрила многоагентную систему на базе OpenAI для автоматизации клиентской поддержки.
Multi-Agent System (Многоагентная система): Архитектура, состоящая из нескольких ИИ-агентов, которые взаимодействуют друг с другом (или координируются оркестратором) для решения сложных задач, которые не под силу одному агенту.
Nested Calls (Вложенные вызовы): Паттерн оркестровки, при котором выполнение одной функции, вызванной моделью, может инициировать новый вызов LLM (например, другого агента) внутри себя.
Orchestration (Оркестрация): Процесс координации и управления взаимодействием между различными компонентами ИИ-системы, такими как несколько агентов, инструменты и базы данных, для достижения общей цели.
Retrieval (Поиск / Ретривал): Встроенный инструмент Assistants API, позволяющий ассистенту искать и использовать информацию из предоставленных ему файлов или баз знаний.
Routines ("Рутины"): Техника промптинга, продемонстрированная в лекции, где в системном сообщении задается четкая последовательность шагов (чек-лист), которой должен следовать агент при обработке запроса.
Stateful / Stateless (С сохранением / Без сохранения состояния): Характеристика API. Stateful (Assistants API) означает, что API сам управляет историей диалога (Threads). Stateless (Chat Completions) означает, что разработчик должен сам передавать всю историю при каждом запросе.
Threads (Темы / Потоки): Концепция в Assistants API, представляющая собой сессию диалога. API автоматически управляет сообщениями и контекстом внутри потока.
Triage Agent / Router Agent (Агент-маршрутизатор / Сортировщик / L0): Первый агент в multi-agent системе (паттерн Handoff), задача которого — определить намерение пользователя и передать запрос соответствующему специализированному агенту (L1).
Полезные ссылки
Документация OpenAI:
Примеры и Стартовые Наборы:
Кейс-стади:
- Assistants API Overview: Главная страница документации по Assistants API.
- Assistants API - How it Works: Описание потоков, инструментов (Code Interpreter, Retrieval) и жизненного цикла.
- Chat Completions API: Документация по альтернативному API для создания агентов "с нуля".
- Function Calling Guide: Руководство по использованию Function Calling (инструментов).
- OpenAI Evals Framework (GitHub): Фреймворк для оценки моделей (важная лучшая практика).
- Prompting Guide: Общие советы по написанию промптов (полезно для "рутин" и инструкций агентам).
Примеры и Стартовые Наборы:
- Assistants API Quickstart (GitHub): Репозиторий с простым приложением (Next.js), использующим Assistants API (упоминался в конце лекции).
- OpenAI Cookbook: Сборник рецептов с различными примерами использования API.
Кейс-стади:
- Klarna AI assistant handles 2/3 of customer service chats: Статья-история успеха Klarna с использованием ИИ-ассистента OpenAI.