Google выложили инструкцию: как собрать агента, который не забывает и не сбивается
Обычный ИИ-агент через три дня простоя «вспоминает» одобрения, которых не было, и пропускает шаги. Google опубликовал готовый рецепт: конечный автомат + контрольные точки + реакция по событиям вместо непрерывного опроса. Код полностью открыт.
📋 Что не так с обычными агентами: Они хранят всю историю переписки и прокручивают её при каждом вызове. Для чата на 5 минут нормально. Для онбординга на две недели: контекст забивается шумом, токены горят впустую, модель галлюцинирует промежуточные шаги. Увеличивать контекстное окно бессмысленно, когда нужна цепочка шагов с контрольными точками.
🔧 Рецепт ADK, три ингредиента: Конечный автомат с шестью состояниями: старт, пакет отправлен, документы подписаны, IT настроено, ноутбук доставлен, завершено. Перепрыгнуть через шаг нельзя. Контрольная точка после каждого шага, атомарно: контейнер упал, состояние уже сохранено. Реакция по событиям вместо опроса: вебхук пришёл, агент проснулся, сделал шаг, уснул. Подагент для IT-настройки, который знает только свою задачу (GitHub).
🎯 Конкуренты: LangGraph строит агентов как граф: каждый переход прописан явно, полный аудит каждого решения. ADK строит как дерево: координатор делегирует подагентам, каждый автономен. LangGraph для контроля, ADK для гибкости (ZenML). 88% ИИ-пилотов не доходят до продакшена (Forrester), главная причина: агенты теряют контекст в длинных процессах.
💼 Зачем бизнесу: ADK делает для агентов то, что автосохранение для игр: упал, перезагрузился, продолжил с той же точки. Онбординг, инвойсы, согласования, комплаенс. Если процесс длится дольше 5 минут, нужна такая архитектура.
#Google #ADK #агенты #LLM
------
