Современные тенденции разработки программного обеспечения тяготеют к минимизации пользовательского интерфейса. Вместо сложных GUI, все большую популярность набирают голосовые интерфейсы и взаимодействие через LLM. В контексте LLM, рой агентов, каждый из которых специализируется на определенной задаче, позволяет более эффективно обрабатывать запросы, разбивая сложные взаимодействия на более мелкие и управляемые части.
При реализации роя агентов, важно отделить логику чат-бота от конкретного провайдера LLM, обеспечивая возможность переключения между разными моделями (OpenAI, Ollama, DeepSeek) без изменения бизнес-логики. Кроме того, необходимо предусмотреть механизм тестирования, позволяющий отслеживать качество работы LLM при смене провайдера или модели. Система должна быть модульной, чтобы легко интегрировать новые возможности и технологии.
В основе архитектуры лежит оркестрация сессий чатов, где для каждой открытой сессии создается свой рой агентов. Эти агенты обмениваются общей историей чата, при этом у каждого есть своя область видимости, определяемая его задачами. Для интеграции с внешними системами, агенты используют инструменты, вызываемые с помощью специального XML формата. При этом, данные полученные из внешних систем, возвращаются обратно в историю переписки в специальном формате, что позволяет LLM оперировать этими данными в последующих ответах.
Ключевые функции фреймворка для роя агентов включают регистрацию агентов, моделей, роев и инструментов, а также управление переключением активных агентов и отправкой сообщений. Важным аспектом является механизм самовосстановления, который пытается исправить модель при некорректном ответе, скрывая предыдущие сообщения или выдавая заглушку. Все это способствует созданию более гибкой и надежной системы взаимодействия с пользователем на основе LLM.
Изображение носит иллюстративный характер
При реализации роя агентов, важно отделить логику чат-бота от конкретного провайдера LLM, обеспечивая возможность переключения между разными моделями (OpenAI, Ollama, DeepSeek) без изменения бизнес-логики. Кроме того, необходимо предусмотреть механизм тестирования, позволяющий отслеживать качество работы LLM при смене провайдера или модели. Система должна быть модульной, чтобы легко интегрировать новые возможности и технологии.
В основе архитектуры лежит оркестрация сессий чатов, где для каждой открытой сессии создается свой рой агентов. Эти агенты обмениваются общей историей чата, при этом у каждого есть своя область видимости, определяемая его задачами. Для интеграции с внешними системами, агенты используют инструменты, вызываемые с помощью специального XML формата. При этом, данные полученные из внешних систем, возвращаются обратно в историю переписки в специальном формате, что позволяет LLM оперировать этими данными в последующих ответах.
Ключевые функции фреймворка для роя агентов включают регистрацию агентов, моделей, роев и инструментов, а также управление переключением активных агентов и отправкой сообщений. Важным аспектом является механизм самовосстановления, который пытается исправить модель при некорректном ответе, скрывая предыдущие сообщения или выдавая заглушку. Все это способствует созданию более гибкой и надежной системы взаимодействия с пользователем на основе LLM.
