Оркестрация: workflow-движки против LLM-графов
Второй срез, где агентные системы вступают в конфликт с классической инженерией, — оркестрация.
Традиционные workflow-движки (Temporal, Camunda) строятся на жёстких схемах. Шаг A всегда предшествует шагу B, откат идёт по компенсационным транзакциям, идемпотентность гарантирована. Агентная оркестрация устроена иначе. Здесь оркестратором выступает LLM, которая динамически определяет последовательность действий. Паттерны ReAct, Plan-and-Execute, Supervisor + Workers, LangGraph-графы объединяет отказ от заранее заданной схемы в пользу рантайм-планирования.
Это даёт гибкость, недоступную классическим workflow, но плата за неё — потеря предсказуемости. Тот же промпт, тот же контекст — и агент может пойти по разным цепочкам вызовов. Он может зациклиться, выбрать нерелевантный инструмент, сгенерировать галлюцинацию. Метафора «русской рулетки» здесь описывает не эмоции, а реальный инженерный риск: отсутствие гарантий повторяемости.
Что из классики необходимо заимствовать в обязательном порядке:
1. Structured Output (JSON Schema). Без жёсткой валидации выходных данных агента любая последующая детерминированная логика обречена.
2. Hard checkpoints и Human-in-the-Loop. Критические действия — платежи, изменения в production, юридически значимые операции — не должны выполняться без подтверждения человека.
3. Retry с детерминированной логикой. Не всякая ошибка исправляется переспросом LLM; для некоторых операций нужен классический экспоненциальный backoff и fallback.
Отдельного внимания заслуживает попытка применить паттерн Saga к мультиагентным взаимодействиям. Если рассматривать каждое решение агента как событие, которое можно сохранить (Event Sourcing), мы получаем воспроизводимость, аудит и потенциальную возможность отката. Но реализация упирается в недетерминизм повторов (тот же промпт может дать иной результат) и объём данных. Тем не менее без этой базы мы даже не можем установить, почему агент ошибся. Event Sourcing для агентов — не серебряная пуля, а необходимый гигиенический минимум.
Агентный оркестратор, таким образом, не заменяет workflow-движок. Он надстраивается над ним. Сильный инженер оставляет жёсткий детерминированный скелет и позволяет LLM импровизировать только внутри проверенных, валидированных ворот.
Второй срез, где агентные системы вступают в конфликт с классической инженерией, — оркестрация.
Традиционные workflow-движки (Temporal, Camunda) строятся на жёстких схемах. Шаг A всегда предшествует шагу B, откат идёт по компенсационным транзакциям, идемпотентность гарантирована. Агентная оркестрация устроена иначе. Здесь оркестратором выступает LLM, которая динамически определяет последовательность действий. Паттерны ReAct, Plan-and-Execute, Supervisor + Workers, LangGraph-графы объединяет отказ от заранее заданной схемы в пользу рантайм-планирования.
Это даёт гибкость, недоступную классическим workflow, но плата за неё — потеря предсказуемости. Тот же промпт, тот же контекст — и агент может пойти по разным цепочкам вызовов. Он может зациклиться, выбрать нерелевантный инструмент, сгенерировать галлюцинацию. Метафора «русской рулетки» здесь описывает не эмоции, а реальный инженерный риск: отсутствие гарантий повторяемости.
Что из классики необходимо заимствовать в обязательном порядке:
1. Structured Output (JSON Schema). Без жёсткой валидации выходных данных агента любая последующая детерминированная логика обречена.
2. Hard checkpoints и Human-in-the-Loop. Критические действия — платежи, изменения в production, юридически значимые операции — не должны выполняться без подтверждения человека.
3. Retry с детерминированной логикой. Не всякая ошибка исправляется переспросом LLM; для некоторых операций нужен классический экспоненциальный backoff и fallback.
Отдельного внимания заслуживает попытка применить паттерн Saga к мультиагентным взаимодействиям. Если рассматривать каждое решение агента как событие, которое можно сохранить (Event Sourcing), мы получаем воспроизводимость, аудит и потенциальную возможность отката. Но реализация упирается в недетерминизм повторов (тот же промпт может дать иной результат) и объём данных. Тем не менее без этой базы мы даже не можем установить, почему агент ошибся. Event Sourcing для агентов — не серебряная пуля, а необходимый гигиенический минимум.
Агентный оркестратор, таким образом, не заменяет workflow-движок. Он надстраивается над ним. Сильный инженер оставляет жёсткий детерминированный скелет и позволяет LLM импровизировать только внутри проверенных, валидированных ворот.