Află cum arhitectura middleware din LangChain 1.0 revoluționează dezvoltarea agenților, permițând dezvoltatorilor să creeze agenți profunzi, puternici și extensibili, cu planificare, sisteme de fișiere și capabilități de sub-agenți.
FlowHunt folosește biblioteca LangChain pe backend, iar în această postare pe blog voi explora arhitectura middleware a LangChain și modul în care ne permite să construim agenți AI mai sofisticați. Evoluția agenților AI a ajuns într-un punct critic. Pe măsură ce modelele lingvistice devin mai capabile, cererea pentru arhitecturi de agenți sofisticați, care pot gestiona fluxuri de lucru complexe, cu mai mulți pași, a crescut. LangChain 1.0 introduce o schimbare de paradigmă în modul în care dezvoltatorii construiesc agenți, prin inovatoarea arhitectură middleware, schimbând fundamental abordarea extensibilității și compoziției agenților. Acest ghid cuprinzător explorează rescrierea completă a agenților profunzi pe baza LangChain 1.0, analizând cum middleware-ul transformă dezvoltarea agenților dintr-o abordare rigidă, monolitică, într-un sistem flexibil, compozabil, care oferă dezvoltatorilor puterea de a crea agenți adaptați nevoilor lor specifice.
Înainte de a intra în detaliile tehnice ale arhitecturii, este esențial să înțelegem ce distinge agenții profunzi de sistemele convenționale de apelare a uneltelor. În esență, agenții profunzi sunt bucle sofisticate de apelare a uneltelor, îmbunătățite cu capabilități integrate specifice care le permit să gestioneze fluxuri de lucru complexe, cu mai mulți pași, cu intervenție umană minimă. În timp ce agenții simpli execută sarcini secvențial, invocând unelte și procesând rezultate, agenții profunzi introduc un strat de inteligență și structură care le schimbă fundamental modul de rezolvare a problemelor.
Fundamentul agenților profunzi se bazează pe patru piloni critici. În primul rând, capabilitățile de planificare le permit agenților să creeze și să urmeze liste de sarcini structurate, descompunând sarcinile complexe în pași gestionabili înainte de execuție. Această etapă de planificare este crucială pentru că permite agentului să gândească întregul flux de lucru, să identifice dependențe și să optimizeze succesiunea operațiunilor. În al doilea rând, accesul la sistemul de fișiere oferă agenților stocare persistentă pentru descărcarea contextului, permițându-le să scrie informații în fișiere pentru recuperare ulterioară, în loc să păstreze totul în istoricul conversației. Acest lucru este deosebit de valoros pentru gestionarea unor cantități mari de date sau menținerea stării pe parcursul mai multor operațiuni. În al treilea rând, generarea de sub-agenți permite agentului principal să delege munca către sub-agenți specializați pentru sarcini izolate, creând o structură ierarhică ce îmbunătățește eficiența și permite expertiză specifică domeniului. În final, instrucțiunile de sistem detaliate oferă indicații ample despre modul de utilizare eficientă a acestor unelte, asigurând că agentul înțelege nu doar ce unelte are la dispoziție, ci și când și cum să le folosească optim.
Aceste capabilități s-au dovedit neprețuite în sisteme de producție precum Manus și Cloud Code, unde agenții trebuie să navigheze fluxuri de lucru complexe, să gestioneze cantități substanțiale de context și să ia decizii inteligente privind delegarea sarcinilor. Scopul pachetului de agenți profunzi este de a democratiza accesul la această arhitectură sofisticată, făcând ușor pentru dezvoltatori să creeze agenți puternici fără a reinventa roata sau a cunoaște fiecare detaliu de implementare.
Abordarea tradițională de construire a agenților implica crearea unor structuri monolitice în care toată funcționalitatea — planificare, gestionare unelte, gestionare stare și inginerie prompt — era strâns cuplată într-o singură bază de cod. Această abordare genera mai multe probleme: extinderea agenților cerea modificarea logicii de bază, reutilizarea componentelor între agenți diferiți era dificilă, iar testarea independentă a funcțiilor era aproape imposibilă. Dezvoltatorii fie acceptau aceste limitări, fie erau nevoiți să refacă masiv codul pentru a adăuga noi capabilități.
LangChain 1.0 rezolvă aceste provocări printr-un concept revoluționar: middleware. Middleware-ul reprezintă o schimbare de paradigmă în arhitectura agenților, introducând o abstractizare stivuibilă care permite dezvoltatorilor să compună capabilitățile agentului ca pe niște blocuri de construcție. În loc să modifice bucla de bază a agentului, middleware-ul interceptează și îmbunătățește anumite puncte din fluxul de execuție al agentului, permițând o separare clară a responsabilităților și o reutilizare maximă. Această inovație arhitecturală transformă dezvoltarea agenților dintr-o abordare monolitică, de tip tot-sau-nimic, într-un sistem modular, compozabil, în care fiecare funcționalitate poate fi dezvoltată, testată și implementată independent.
Frumusețea middleware-ului constă în faptul că este stivuibil. Dezvoltatorii pot defini mai multe componente middleware și le pot aplica în secvență, fiecare strat adăugând propriile extensii de stare, unelte și modificări de instrucțiuni de sistem. Asta înseamnă că un singur agent poate beneficia de planificare, acces la sistem de fișiere, generare de sub-agenți și îmbunătățiri personalizate — toate compuse fără efort. Ordinea aplicării middleware-ului contează, deoarece fiecare strat se bazează pe cel precedent, generând un efect cumulativ care duce la agenți foarte capabili.
Înțelegerea middleware-ului necesită o analiză a modului în care acesta modifică bucla fundamentală a agentului ReAct (Reasoning + Acting). Pattern-ul ReAct, devenit standard pentru agenții care apelează unelte, implică modelul raționând ce acțiune să întreprindă, executând acea acțiune printr-o unealtă, observând rezultatul și repetând ciclul până la finalizarea sarcinii. Middleware-ul nu înlocuiește această buclă; în schimb, o îmbunătățește în puncte strategice.
Middleware-ul operează prin trei mecanisme principale. În primul rând, extinde schema de stare, adăugând noi chei și structuri de date la care agentul poate avea acces și pe care le poate modifica. Astfel, diferite componente middleware pot menține propria stare fără să interfereze unele cu altele. În al doilea rând, adaugă noi unelte la trusa agentului, oferind modelului capabilități suplimentare pentru atingerea obiectivelor. În al treilea rând, modifică cererea către model, de obicei prin adăugarea de instrucțiuni personalizate la promptul de sistem, care explică modul de utilizare și aplicare a noilor unelte.
Această abordare în trei pași asigură că îmbunătățirile middleware sunt cuprinzătoare și bine integrate. Simpla adăugare a unei unelte fără extinderea schemei de stare sau fără instrucțiuni ar fi ineficientă — modelul ar putea să nu înțeleagă cum sau când să folosească unealta. Combinând toate cele trei mecanisme, middleware-ul creează o îmbunătățire coerentă pe care modelul o poate folosi eficient.
Middleware-ul de planificare exemplifică modul în care arhitectura middleware permite capabilități avansate pentru agenți. Acest middleware extinde schema de stare a agentului cu o listă de sarcini, o structură de date simplă, dar puternică, ce permite agenților să mențină un plan de acțiune structurat. Implementarea este elegantă prin simplitatea sa: middleware-ul adaugă o singură cheie la schema de stare, dar această cheie deblochează capabilități semnificative.
Pentru a face unealta de planificare eficientă, middleware-ul oferă o unealtă de scriere a sarcinilor, care permite modelului să creeze, actualizeze și gestioneze lista de sarcini. Când agentul întâlnește o sarcină complexă, poate folosi această unealtă pentru a o împărți în pași mai mici, gestionabili. În loc să încerce să rezolve totul dintr-o dată, agentul creează un plan, execută fiecare pas și actualizează planul pe măsură ce avansează. Această abordare structurată are mai multe avantaje: face raționamentul agentului transparent și auditabil, permite o recuperare mai bună după erori (dacă un pas eșuează, agentul poate ajusta pașii rămași) și, adesea, duce la o execuție mai eficientă pentru că agentul a gândit întregul flux de lucru.
Critic, middleware-ul de planificare nu adaugă doar o unealtă — ci și modifică promptul de sistem cu instrucțiuni detaliate despre utilizarea eficientă a uneltei de scriere a sarcinilor. Aceste instrucțiuni explică când este potrivită planificarea, cum să structurezi un plan bun și cum să actualizezi planul pe măsură ce agentul avansează. Acest plus la promptul de sistem este esențial pentru că ghidează comportamentul modelului, asigurând utilizarea strategică a uneltei de planificare.
Dacă middleware-ul de planificare se concentrează pe descompunerea sarcinilor, middleware-ul de sistem de fișiere abordează o provocare diferită, dar la fel de importantă: gestionarea contextului și menținerea stării între operațiuni. Middleware-ul de sistem de fișiere extinde starea agentului cu un dicționar de fișiere, creând un sistem virtual de fișiere din care agentul poate citi și în care poate scrie.
Spre deosebire de middleware-ul de planificare, care oferă o singură unealtă, middleware-ul de sistem de fișiere oferă mai multe unelte pentru diferite operațiuni cu fișiere. Agentul poate lista fișierele disponibile, citi fișiere pentru a încărca informații în context, scrie fișiere noi pentru a stoca informații și edita fișiere existente pentru a actualiza datele stocate. Această abordare cu mai multe unelte reflectă realitatea că interacțiunile cu sistemul de fișiere sunt diverse și necesită operațiuni diferite pentru scenarii diferite.
Middleware-ul de sistem de fișiere este deosebit de valoros pentru gestionarea unor cantități mari de date sau pentru menținerea stării peste mai multe operațiuni. În loc să păstreze totul în istoricul conversației (ceea ce ar consuma tokeni și ar putea depăși limitele de context), agentul poate scrie informația în fișiere și o poate recupera la nevoie. De exemplu, un agent care lucrează la un proiect de cercetare ar putea scrie concluziile în fișiere, le-ar putea organiza pe subiecte, apoi ar putea extrage fișierele relevante la sinteza concluziilor. Această abordare îmbunătățește dramatic eficiența și permite agenților să lucreze cu seturi de date mult mai mari decât ar fi posibil dacă totul ar trebui să încapă în fereastra de context.
Ca și middleware-ul de planificare, middleware-ul de sistem de fișiere include prompturi personalizate de sistem care explică modul de utilizare eficientă a uneltelor de sistem de fișiere. Aceste prompturi oferă ghidare despre când să scrii informații în fișiere, cum să organizezi fișierele pentru recuperare ușoară și bune practici pentru gestionarea sistemului virtual de fișiere.
Middleware-ul de sub-agenți reprezintă cea mai sofisticată componentă a arhitecturii agenților profunzi. Acest middleware permite agentului principal să genereze sub-agenți specializați pentru sarcini izolate, creând o structură ierarhică ce crește eficiența și permite expertiză specifică domeniului. Implementarea este mai complexă decât middleware-ul de planificare sau de sistem de fișiere deoarece trebuie să gestioneze mai multe scenarii și configurații.
La bază, middleware-ul de sub-agenți oferă o unealtă de sarcini care permite agentului principal să delege munca către sub-agenți. Când agentul principal decide că o sarcină ar trebui gestionată de un sub-agent, invocă unealta de sarcini, specifică ce sub-agent să o primească și transmite informațiile relevante. Sub-agentul execută sarcina și returnează un răspuns comprehensiv agentului principal. Acest model de delegare are mai multe avantaje: izolează contextul (sub-agentul vede doar informațiile relevante sarcinii sale), permite specializare (sub-agenții pot avea unelte și prompturi diferite), și duce adesea la o execuție mai curată și eficientă.
Middleware-ul de sub-agenți suportă două cazuri principale de utilizare pentru crearea sub-agenților. Primul este izolarea contextului, unde un sub-agent generalist primește aceleași unelte ca agentul principal, dar o sarcină restrânsă și clară. Sub-agentul finalizează sarcina și returnează un răspuns clar, fără apelurile intermediare de unelte sau context care ar aglomera istoricul agentului principal. Această abordare economisește tokeni și timp prin evitarea acumulării inutile de context. Al doilea caz de utilizare este specializarea pe domeniu, unde un sub-agent este creat cu un prompt personalizat și un set specific de unelte adaptate unui domeniu sau tip de sarcină. De exemplu, un agent de cercetare ar putea avea un sub-agent specializat în revizuirea literaturii cu acces la baze de date academice, în timp ce alt sub-agent ar putea fi specializat pe analiză de date cu acces la unelte statistice.
Middleware-ul suportă două moduri de definire a sub-agenților. Sub-agenții care apelează unelte sunt creați de la zero cu un prompt personalizat și o listă specifică de unelte. Acești sub-agenți pot avea seturi de unelte complet diferite de cele ale agentului principal, permițând o adevărată specializare. De asemenea, dezvoltatorii pot specifica un model personalizat pentru fiecare sub-agent, permițând utilizarea unor modele diferite pentru sarcini diferite. Sub-agenții personalizați oferă și mai multă flexibilitate, permițând dezvoltatorilor să transmită direct grafuri LangGraph existente ca sub-agenți. Acest lucru este valoros pentru cei care au construit deja fluxuri de lucru sofisticate și doresc să le expună ca sub-agenți către agentul principal.
Important, sub-agenții primesc și ei middleware, beneficiind de planificare, acces la sistem de fișiere și alte îmbunătățiri. Astfel, sub-agenții nu sunt limitați la apelarea simplă a uneltelor — pot fi la fel de sofisticați ca agentul principal, cu propriile capabilități de planificare, acces la fișiere și chiar sub-agenți proprii.
Pe măsură ce agenții participă la conversații tot mai lungi și gestionează sarcini mai complexe, fereastra de context devine o constrângere critică. Middleware-ul de sumarizare abordează această provocare gestionând automat contextul când acesta devine prea mare. Middleware-ul monitorizează istoricul conversației și, când numărul de tokeni se apropie de limita ferestrei de context, compactează automat istoricul, sumarizând mesajele mai vechi și păstrându-le pe cele recente.
Middleware-ul de sumarizare este esențial pentru agenții de producție care trebuie să păstreze contextul pe parcursul conversațiilor extinse. Fără el, agenții ar atinge în cele din urmă limita de context și ar pierde accesul la informații istorice importante. Cu sumarizare, agenții pot menține conștientizarea interacțiunilor anterioare fără a depăși limitele de tokeni. Middleware-ul echilibrează inteligent nevoia de a păstra contextul recent (de obicei cel mai relevant) cu necesitatea de a comprima contextul mai vechi (care poate fi redus fără a pierde informații critice).
Această abordare a gestionării contextului reflectă un principiu mai larg în designul agenților: contextul este o resursă prețioasă ce trebuie gestionată cu grijă. Fiecare token alocat contextului este un token ce nu poate fi folosit pentru raționament sau output de unelte. Prin sumarizarea automată a contextului când este necesar, middleware-ul de sumarizare asigură eficiența agenților chiar și în scenarii cu durată extinsă.
Pentru aplicații critice în care agenții trebuie să apeleze unelte sensibile (precum trimiterea de emailuri, escaladarea problemelor sau efectuarea de tranzacții financiare), middleware-ul de om-în-buclă oferă măsuri esențiale de siguranță. Acest middleware permite dezvoltatorilor să specifice ce unelte trebuie întrerupte înainte de execuție, permițând oamenilor să revizuiască și să aprobe (sau să modifice) apelurile de unelte înainte ca acestea să fie executate.
Middleware-ul de om-în-buclă acceptă o configurație de unelte ce specifică ce unelte trebuie întrerupte și ce acțiuni pot lua oamenii asupra acelor apeluri. De exemplu, înainte de o unealtă sensibilă care trimite un email, dezvoltatorii pot configura middleware-ul pentru a permite oamenilor să aprobe acțiunea, să editeze parametrii sau să ofere feedback agentului asupra a ceea ce ar trebui să facă diferit. Astfel se creează un flux colaborativ în care agentul gestionează raționamentul și planificarea, dar oamenii păstrează controlul asupra acțiunilor critice.
Acest middleware exemplifică modul în care arhitectura middleware permite dezvoltatorilor să adauge funcții sofisticate de guvernanță și siguranță fără a modifica logica de bază a agentului. Aplicații diferite au cerințe diferite pentru supravegherea umană, iar abordarea middleware permite fiecărei aplicații să configureze nivelul de implicare umană potrivit cazului.
Deși LangChain 1.0 oferă mai multe componente middleware predefinite, adevărata putere a arhitecturii middleware constă în extensibilitatea sa. Dezvoltatorii pot crea middleware personalizat extinzând clasa de bază a middleware-ului agentului, adăugând noi chei de stare, unelte și modificări ale instrucțiunilor de sistem adaptate cazului de utilizare.
Dezvoltarea middleware-ului personalizat urmează același model ca și middleware-ul inclus: extinderea schemei de stare cu noi chei, adăugarea de unelte care operează pe acea stare și modificarea promptului de sistem cu instrucțiuni privind utilizarea noilor unelte. Acest model consecvent face simplă dezvoltarea de componente middleware noi care se integrează fără probleme cu cele existente.
Spre exemplu, un dezvoltator care construiește un agent pentru servicii clienți poate crea middleware personalizat care adaugă o unealtă pentru baza de date de clienți pentru căutarea informațiilor despre clienți, o unealtă de management al tichetelor pentru crearea și actualizarea tichetelor de suport și o unealtă pentru baza de cunoștințe pentru extragerea documentației relevante. Acest middleware personalizat ar extinde capabilitățile agentului într-un mod specific serviciilor clienți, beneficiind în același timp de capabilitățile de planificare, sistem de fișiere și sub-agenți oferite de middleware-ul standard.
Posibilitatea de a crea middleware personalizat înseamnă că dezvoltatorii nu sunt niciodată limitați de capabilitățile incluse. Dacă un agent are nevoie de o unealtă sau funcție specifică de gestionare a stării, dezvoltatorii o pot implementa ca middleware și o pot integra fără probleme cu restul arhitecturii agentului.
Deși LangChain 1.0 oferă fundația arhitecturală pentru construirea agenților sofisticați, platforme precum FlowHunt duc dezvoltarea agenților la nivelul următor, oferind o interfață no-code pentru crearea, implementarea și gestionarea agenților AI. Componenta de Agent AI a FlowHunt valorifică principiile arhitecturii bazate pe middleware, permițând dezvoltatorilor să creeze agenți puternici fără a scrie cod.
Abordarea FlowHunt în dezvoltarea agenților se aliniază perfect cu filosofia middleware: compozabilitate, extensibilitate și ușurință în utilizare. În loc să ceară dezvoltatorilor să înțeleagă detaliile implementării middleware-ului, FlowHunt oferă o interfață vizuală unde aceștia pot compune capabilitățile agentului conectând componente. Platforma gestionează orchestrația middleware-ului din spate, lăsând dezvoltatorilor concentrarea pe definirea a ceea ce ar trebui să facă agentul, nu pe cum să o implementeze.
Agenții FlowHunt pot fi configurați cu capabilități de planificare, acces la sistem de fișiere, generare de sub-agenți și unelte personalizate — totul printr-o interfață vizuală intuitivă. Aceasta democratizează dezvoltarea agenților, făcând-o accesibilă dezvoltatorilor fără experiență profundă în LangChain sau arhitectura agenților. În plus, FlowHunt oferă funcții precum jurnale detaliate ale agentului, istoric al agentului și urmărirea cheltuielilor pentru ca dezvoltatorii să poată înțelege comportamentul agenților și să optimizeze performanța acestora.
Experimentează cum FlowHunt automatizează conținutul AI și fluxurile de lucru SEO — de la cercetare și generare de conținut la publicare și analiză — totul într-un singur loc.
Înțelegerea teoriei arhitecturii middleware este valoroasă, dar implementarea practică este locul în care apare adevărata putere. Crearea unui agent profund cu LangChain 1.0 implică utilizarea funcției create_deep_agent, care oferă o interfață predefinită pentru construirea agenților cu toate capabilitățile discutate anterior.
Funcția create_deep_agent acceptă câțiva parametri cheie. Dezvoltatorii transmit uneltele la care agentul ar trebui să aibă acces, instrucțiuni personalizate care definesc comportamentul și obiectivele agentului și sub-agenți cărora agentul principal le poate delega munca. Funcția utilizează apoi constructorul de agenți pentru a construi agentul, aplicând middleware-ul potrivit în ordine.
Constructorul de agenți este locul unde se întâmplă magia. Începe prin selectarea unui model (implicit Claude Sonnet 3.5, dar personalizabil pentru orice model suportat), apoi aplică middleware-ul într-o ordine specifică. Middleware-ul de planificare este aplicat primul, extinzând starea cu lista de sarcini și adăugând unealta write-to-dos. Middleware-ul de sistem de fișiere este aplicat următorul, adăugând unelte de fișiere și stare. Middleware-ul de sub-agenți este aplicat al treilea, permițând delegarea sarcinilor. În final, middleware-ul de sumarizare este aplicat pentru gestionarea contextului.
Această aplicare secvențială a middleware-ului este crucială: fiecare strat de middleware se construiește peste cel anterior, generând un efect cumulativ. Promptul de sistem este extins cu instrucțiunile fiecărui middleware în ordine, astfel încât modelul primește ghidare cuprinzătoare despre utilizarea tuturor capabilităților disponibile. Schema de stare crește cu fiecare middleware, permițând agentului să mențină mai multe tipuri de stare. Setul de unelte se extinde cu fiecare middleware, oferind modelului mai multe opțiuni pentru atingerea obiectivelor.
Dezvoltatorii pot personaliza acest proces selectând ce middleware să aplice. Dacă un agent nu are nevoie de acces la sistemul de fișiere, middleware-ul respectiv poate fi omis. Dacă nu are nevoie de sub-agenți, poate fi sărit middleware-ul de sub-agenți. Această flexibilitate asigură că agenții sunt configurați exact cu capabilitățile de care au nevoie, fără resurse suplimentare inutile.
Pe măsură ce aplicațiile de agenți devin tot mai sofisticate, dezvoltatorii au adesea nevoie să orchestreze mai mulți agenți care lucrează împreună pentru a atinge obiective complexe. Arhitectura middleware permite soluții elegante pentru orchestrarea multi-agent prin sistemul de sub-agenți.
Un pattern puternic este delegarea ierarhică, în care un agent principal descompune o sarcină complexă în sub-sarcini și deleagă fiecare sub-sarcină unui sub-agent specializat. De exemplu, un agent de cercetare poate delega revizuirea literaturii unui sub-agent, analiza datelor altuia și sinteza unui al treilea. Fiecare sub-agent este optimizat pentru sarcina sa, cu prompturi și unelte personalizate pentru domeniul respectiv. Agentul principal coordonează fluxul general, asigurând executarea sub-agenților în ordine și integrarea corectă a rezultatelor.
Un alt pattern este execuția paralelă, unde mai mulți sub-agenți lucrează simultan la aspecte diferite ale unei probleme. Deși implementarea actuală procesează sub-agenții secvențial, arhitectura suportă pattern-uri de execuție paralelă, unde mai mulți sub-agenți sunt generați și rezultatele lor sunt agregate. Acest lucru este valoros pentru sarcini ce pot fi împărțite în sub-sarcini independente.
Un al treilea pattern este rafinarea iterativă, unde un agent principal generează sub-agenți pentru soluții inițiale, apoi folosește rezultatele lor pentru a rafina abordarea și a genera sub-agenți suplimentari pentru analiză mai profundă. Acest pattern este valoros pentru scenarii complexe de rezolvare de probleme, unde iterări multiple de analiză și rafinare duc la soluții mai bune.
Aceste pattern-uri demonstrează cum arhitectura middleware permite sisteme multi-agent sofisticate fără a cere dezvoltatorilor să construiască de la zero o logică complexă de orchestrare. Middleware-ul de sub-agenți gestionează mecanica delegării și a comunicării, permițând dezvoltatorilor să se concentreze pe definirea fluxului de lucru și a capabilităților fiecărui agent.
Unul dintre cele mai practice beneficii ale arhitecturii agenților profunzi este impactul asupra eficienței tokenilor și optimizării costurilor. Combinând planificarea, accesul la
Agenții profunzi sunt bucle sofisticate de apelare a uneltelor, îmbunătățite cu capabilități integrate: unelte de planificare cu liste de sarcini, acces la sistemul de fișiere pentru descărcarea contextului, posibilitatea de a genera sub-agenți pentru sarcini izolate și instrucțiuni de sistem detaliate. Spre deosebire de agenții simpli care apelează unelte secvențial, agenții profunzi pot gestiona fluxuri de lucru complexe, menține starea pe parcursul mai multor operațiuni și delega munca către sub-agenți specializați.
Middleware-ul în LangChain 1.0 este o abstractizare stivuibilă care modifică bucla de bază a agentului ReAct. Permite dezvoltatorilor să extindă schema de stare a agentului, să adauge noi unelte și să personalizeze instrucțiunile de sistem fără a rescrie întreaga logică a agentului. Middleware-ul este esențial deoarece permite îmbunătățiri compozabile și reutilizabile ale agenților, care pot fi combinate în orice ordine pentru a crea agenți puternici și specializați.
Middleware-ul de planificare extinde starea agentului cu o listă de sarcini și oferă o unealtă de scriere a sarcinilor. Astfel, agenții pot descompune sarcini complexe în pași gestionabili, menține un plan clar de acțiune și urmări progresul. Middleware-ul include și instrucțiuni personalizate de sistem care indică modelului cum să folosească eficient unealta de planificare, asigurând că agentul creează și urmează planuri structurate.
Sub-agenții sunt agenți specializați generați de agentul principal pentru a gestiona sarcini izolate și specifice. Există două motive principale pentru a crea sub-agenți: (1) izolarea contextului — oferind unui sub-agent o sarcină restrânsă pentru un răspuns clar, fără apeluri intermediare de unelte, ceea ce economisește tokeni; și (2) crearea de agenți specializați pe domenii cu instrucțiuni și seturi de unelte personalizate pentru anumite sarcini.
Middleware-ul de sumarizare monitorizează istoricul conversației și îl compactează automat când numărul de tokeni se apropie de limita ferestrei de context. Sumarizează mesajele mai vechi, păstrându-le pe cele recente, astfel încât agentul să mențină conștientizarea interacțiunilor anterioare fără a depăși limitele de tokeni. Acest lucru este esențial pentru agenții de lungă durată care trebuie să păstreze contextul pe parcursul conversațiilor extinse.
Da, absolut. Agenții profunzi sunt concepuți pentru a fi extensibili. Poți crea middleware personalizat extinzând clasa de bază a middleware-ului agentului, adăugând noi chei de stare, unelte și modificări ale instrucțiunilor de sistem. Astfel, poți adapta agenții la nevoile tale specifice, beneficiind totodată de infrastructura existentă a agenților profunzi.
Viktor Zeman este co-proprietar al QualityUnit. Chiar și după 20 de ani de conducere a companiei, rămâne în primul rând un inginer software, specializat în AI, SEO programatic și dezvoltare backend. A contribuit la numeroase proiecte, inclusiv LiveAgent, PostAffiliatePro, FlowHunt, UrlsLab și multe altele.
Creează agenți inteligenți și extensibili cu platforma intuitivă FlowHunt. Automatizează fluxuri de lucru complexe cu planificare, sisteme de fișiere și orchestrare multi-agent — fără codare.
Explorează cadrele multi-agent Crew.ai și Langchain. Crew.ai excelează la colaborare și împărțirea sarcinilor, ideal pentru simulări complexe, în timp ce Langch...
LangChain este un framework open-source pentru dezvoltarea aplicațiilor alimentate de Modele de Limbaj de Mari Dimensiuni (LLM-uri), simplificând integrarea LLM...
Descoperă de ce inginerii de top se îndepărtează de serverele MCP și explorează trei alternative dovedite—abordări bazate pe CLI, instrumente bazate pe scriptur...
Consimțământ Cookie
Folosim cookie-uri pentru a vă îmbunătăți experiența de navigare și a analiza traficul nostru. See our privacy policy.
