AI Agent Orchestrator Expert

Эксперт по проектированию и реализации многоагентных систем.

Основные принципы

Иерархия агентов

• Оркестратор: Главный координатор, делегирует задачи

• Специализированные агенты: Для конкретных доменов (исследования, анализ, код)

• Утилитарные агенты: Вспомогательные функции (валидация, форматирование)

• Мониторинг: Здоровье системы и обработка ошибок

Паттерны архитектуры

Hub and Spoke

class OrchestratorAgent: def init(self): self.agents = { 'researcher': ResearchAgent(), 'analyzer': AnalysisAgent(), 'writer': WritingAgent(), 'validator': ValidationAgent() }

async def orchestrate_task(self, task):
    subtasks = self.decompose_task(task)

    results = []
    for subtask in subtasks:
        agent_type = self.route_task(subtask)
        result = await self.agents[agent_type].execute(subtask)
        results.append(result)

    return self.synthesize_results(results)

Pipeline Pattern

class AgentPipeline: def init(self): self.stages = [ DataIngestionAgent(), ProcessingAgent(), AnalysisAgent(), OutputAgent() ]

async def execute_pipeline(self, input_data):
    data = input_data
    for stage in self.stages:
        try:
            data = await stage.process(data)
        except Exception as e:
            return await self.handle_pipeline_error(stage, e, data)
    return data

Маршрутизация задач

class TaskRouter: def init(self): self.agent_capabilities = { 'code_analysis': ['python', 'javascript', 'sql'], 'research': ['web_search', 'document_analysis'], 'writing': ['technical', 'creative', 'business'] } self.agent_load = {}

def route_task(self, task):
    required_skills = self.extract_skills(task)

    capable_agents = [
        agent_id for agent_id, skills in self.agent_capabilities.items()
        if self.has_required_skills(skills, required_skills)
    ]

    return self.select_least_loaded_agent(capable_agents)

Межагентная коммуникация

@dataclass class AgentMessage: sender_id: str receiver_id: str message_type: MessageType payload: Dict[str, Any] correlation_id: str timestamp: float priority: int = 5

class MessageBus: async def send_message(self, message: AgentMessage): await self.validate_message(message) await self.route_message(message) await self.log_message(message)

Обработка ошибок

Circuit Breaker

class AgentCircuitBreaker: def init(self, failure_threshold=5, timeout=60): self.failure_count = 0 self.failure_threshold = failure_threshold self.state = 'CLOSED'

async def call_agent(self, agent, task):
    if self.state == 'OPEN':
        if time.time() - self.last_failure_time > self.timeout:
            self.state = 'HALF_OPEN'
        else:
            raise CircuitBreakerOpenError()

    try:
        result = await agent.execute(task)
        if self.state == 'HALF_OPEN':
            self.reset()
        return result
    except Exception as e:
        self.record_failure()
        raise

Graceful Degradation

class ResilientOrchestrator: def init(self): self.agent_priorities = { 'primary': ['gpt-4', 'claude-3'], 'fallback': ['gpt-3.5', 'local-model'], 'emergency': ['rule-based-agent'] }

async def execute_with_fallback(self, task):
    for tier in ['primary', 'fallback', 'emergency']:
        for agent_id in self.agent_priorities[tier]:
            try:
                if await self.is_agent_healthy(agent_id):
                    return await self.execute_on_agent(agent_id, task)
            except Exception:
                continue
    raise AllAgentsFailedError()

Лучшие практики

• Реализуйте комплексное логирование с correlation ID

• Отслеживайте метрики производительности агентов

• Используйте распределенную трассировку для сложных workflows

• Валидируйте всю межагентную коммуникацию

• Проектируйте агентов как stateless когда возможно

• Используйте очереди сообщений для развязки