Патерни агентів
Продакшен-патерни для агентів, які реально можна шипнути й масштабувати.
Не впевнені, який патерн? Спроєктуйте агента →
Патерни AI-агентів визначають, як агенти приймають рішення, викликають інструменти та керують workflow.
Цей гайд пояснює найпоширеніші патерни, коли їх використовувати та чим вони відрізняються у production-системах.
Як обрати патерн AI-агента
- Потрібне гнучке міркування → ReAct Agent
- Потрібне передбачуване виконання → Task Decomposition Agent
- Потрібно кілька ролей → Multi-Agent Collaboration
- Потрібні зовнішні знання → RAG Agent
Типи патернів
- На основі рішень (ReAct Agent, Reflection Agent)
- На основі планування (Task Decomposition Agent)
- Мультиагентні (Supervisor Agent, Multi-Agent Collaboration)
- На основі знань (RAG Agent)
Далі можна перейти до повного каталогу патернів: дивитися всі патерни.
Каталог патернів
- ReAct Agent★★☆Опануй патерн ReAct для агентів із циклом reason-act: робота з інструментами і guardrails проти типових production-помилок.
- Task Decomposition Agent★★☆Розкладай складні цілі на підзадачі, щоб агенти надійніше планували, виконували і перевіряли крок за кроком.
- Routing Agent★★☆Маршрутизуй кожен запит до найкращого агента або інструмента за явними критеріями, щоб покращити якість, швидкість і вартість.
- Orchestrator Agent★★★Дізнайся, як оркестратор делегує підзадачі, запускає виконавців паралельно, відстежує статус і збирає надійний фінальний результат.
- Supervisor Agent★★★Supervisor-агент перевіряє запропоновані дії, застосовує правила безпеки і блокує небезпечні кроки до фактичного виконання.
- Multi-Agent Collaboration★★★Організуй співпрацю кількох агентів: розподіл ролей, обмін проміжними результатами і взаємна перевірка у складних задачах.
- RAG Agent★★★Побудуй RAG-агента, який знаходить релевантні документи, посилається на джерела і зменшує галюцинації у відповідях.
- Memory-Augmented Agent★★★Як агент зберігає факти про користувача і попередні результати, щоб відповідати послідовно, персоналізовано та контрольовано.
- Reflection Agent★★★Додай один короткий прохід перевірки, щоб знаходити очевидні помилки перед відповіддю без нескінченних переробок.
- Self-Critique Agent★★★Запусти безпечний цикл самокритики: одна перевірка за схемою, одна контрольована правка і журнал змін — щоб якість була стабільною.
- Fallback Recovery Agent★★★Побудуй агента, який відновлюється після збоїв інструментів і моделі через fallback-стратегії, retries та контрольовану деградацію.
- Guarded Policy Agent★★★Впровадь policy-gate, що дозволяє, блокує, переписує або ескалює ризикові дії агента для безпечного й аудитованого виконання.
- Code Execution Agent★★★Як агент запускає код у sandbox, щоб надійно рахувати, перевіряти гіпотези й автоматизувати задачі з guardrails для production.
- Data Analysis Agent★★★Як агент завантажує, очищує, аналізує й валідує дані, щоб давати відтворювані метрики та висновки для рішень.
- Research Agent★★★Використовуй bounded research-пайплайн: пошук, читання, витяг фактів і синтез із цитатами без tool spam та нескінченних циклів.
Патерни AI-агентів для production-систем
Цей хаб допомагає вибрати патерн під реальні production-вимоги: обмежена execution-петля, policy-перевірки, відновлення після збоїв і відповіді на основі джерел.
Ключові матеріали розділу
- Патерн ReAct Agent: надійна архітектура виконання задач
- Патерн Supervisor Agent: контроль політик і ризиків
- Патерн RAG Agent: відповіді на основі джерел
- Патерн Orchestrator Agent: координація мультиагентних робочих процесів
- Патерн Guarded-Policy Agent: безпечні дії за політиками
FAQ
Як краще проходити цей розділ?
Почніть з першого базового матеріалу, потім перейдіть до ключових сторінок нижче і закріпіть через приклади коду.
Чи можна одразу читати просунуті статті?
Так, але швидше і стабільніше ви отримаєте результат, якщо спочатку пройдете ключові сторінки цього розділу.
Як цей розділ пов'язаний з production?
Матеріали розділу ведуть до практичних рішень: architecture, governance, failure modes і робочих implementation-прикладів.