Архитектура ИИ-агентов

исполнители, графы рабочих процессов и валидация для надёжной работы

Более удачные промпты не делают ИИ-агентов надёжными: промпты направляют рассуждения, но не выполняют операции. В этом выпуске показана архитектура, которая работает: LLM предлагает, исполнитель обеспечивает выполнение правил, а валидация графа рабочего процесса принимает решение — на примере Microsoft Graph, Azure OpenAI и Copilot Studio.

▶ Архитектура ИИ-агентов: исполнители, графы рабочих процессов и валидация для надёжной работы (ИИ-дубляж)

Что вы узнаете:

1. Проверка контракта перед выполнением: соответствие возможностям, соблюдение политик и проверяемые постусловия, а также отказ с объяснением и безопасными альтернативами
2. Три типичных сбоя агентов, работающих только на промптах: выдуманные инструменты, непроверенные предусловия и тихие частичные ошибки
3. Исполнители с ключами идемпотентности, классификацией ошибок и путями восстановления, а также графы рабочих процессов с узлами, рёбрами, состоянием и откатом
4. Безопасность по замыслу: статическая валидация графа, политики во время выполнения с областями Entra ID, очистка входных и выходных данных и неизменяемые журналы аудита
5. Сценарий Microsoft с Microsoft Graph, Azure OpenAI и Copilot Studio: цитаты, контрольные точки с участием человека и метрики «до и после» по точности, задержке и затратам

Этот выпуск — русская версия с ИИ-дубляжом анимированного видео из M365 Show от Microsoft MVP Мирко Петерса.