Оркестрация LLM агентов: Шаблоны для управления сложными задачами • Александр Храмогин

В быстро развивающемся мире ИИ-систем оркестрация LLM агентов для управления сложными задачами ставит уникальные архитектурные задачи. В этом докладе рассматриваются продвинутые шаблоны проектирования масштабируемых и эффективных систем оркестрации агентов. На примерах с использованием инструментов CrewAI, Redis (для управления состоянием) и Apache Airflow (для оркестрации процессов) мы исследуем стратегии декомпозиции задач, координации агентов и агрегации результатов. Вы увидите реальные примеры коммуникационных паттернов между агентами, включая методы обеспечения надёжности, оптимизации затрат и обработки ошибок. Участники узнают проверенные на практике подходы к созданию устойчивых систем на базе LLM-агентов, способных выполнять многоэтапные задачи без потери стабильности и эффективности.

Тайм-код доклада:
00:36 Вызовы и план доклада
01:55 Таксономия паттернов оркестрации
03:25 Паттерны оркестрации в действии
04:53 Многоуровневая архитектура многоагентных систем
06:22 Централизованные паттерны оркестрации
07:42 Децентрализованные паттерны оркестрации
09:11 Гибридные и специализированные паттерны
10:55 Стратегии обеспечения надёжности и восстановления
12:39 Ключевые вызовы реализации
14:13 Метрики эффективности: сравнительный анализ
15:48 Пример внедрения. Кейс: Финтех-компания
19:38 Дорожная карта внедрения и инструменты
21:51 Ключевые рекомендации по внедрению
23:33 Заключение и будущие направления
24:55 Вопросы зрителей

📌 ПОДПИСАТЬСЯ НА Systems Education:
➛Официальный сайт: https://systems.education/
➛VK https://vk.com/sys_education
➛Telegram - Новости Systems Education и расписание курсов https://t.me/systems_education
➛Telegram - Анонсы событий по системному анализу: https://t.me/itsysdes_events
➛Telegram - Как стать системным аналитиком: http://t.me/kak_stat_SA