ИИ-агенты становятся одной из ключевых тем в технологической индустрии: от простых диалоговых моделей они эволюционируют в системы, способные работать с приложениями, ОС и вебом. Подборка материалов Beeline Cloud показывает, как индустрия формирует базовые принципы их разработки.

Anthropic представила обзор архитектур — от «цепочек промптов» до схемы «оркестратор-воркеры», подчеркнув риски чрезмерной зависимости от фреймворков. OpenAI выпустила практическое руководство (2024) с разбором выбора моделей, защиты данных и сценариев применения агентов вместо детерминированных решений. Декстер Хорти (HumanLayer) предложил «12 факторов» для продакшен-агентов, отметив, что большинство проектов на деле остаются детерминированными системами с LLM-вызовами.

Google описала архитектуру агентов с тремя компонентами: модель, инструменты и слой оркестрации, а исследователи SJTU и сообщества ANP подняли вопрос стандартов взаимодействия, выделив универсальные и доменно-специфичные протоколы (MCP, agents.json). Важный вызов — совместимость и безопасность в экосистеме «интернета агентов».

Отдельно отмечено исследование Тоби Орда: успешность выполнения многошаговых задач снижается экспоненциально с ростом сложности, но «период полураспада» агентов увеличивается, удваиваясь каждые 7 месяцев (по данным METR). В итоге формируется понимание, что ИИ-агенты пока ограничены по глубине задач, но прогресс в их развитии ускоряется.