Генеративный ИИ произвел революцию в том, как организации решают проблемы, ускорив переход от концепции к прототипу и готовому решению. По мере роста возможностей моделей наблюдается появление нового паттерна проектирования — ИИ-агентов. Сочетание инструментов, знаний, памяти и механизмов обучения с продвинутыми фундаментальными моделями позволяет выстраивать последовательности из нескольких инференсов моделей для решения неоднозначных и сложных задач. Агенты — от помощников разработчика до исследовательских и аналитических агентов — уже ускоряют работу команд и целых организаций. Хотя эти агенты повышают эффективность, они часто требуют тщательного планирования и многочисленных правок, а их развертывание остается проблемой во многих организациях, особенно при стремительном развитии технологий и исследований.

Автор Майкл Альбада предлагает практический и основанный на исследованиях подход к проектированию и внедрению одно- и мультиагентных систем. Он упрощает сложности и вооружает инструментами для эффективного перехода от концепций к решению.