Многие системы искусственного интеллекта раньше ограничивались простыми подсказками или одному-двум действиям, но это уже не хватает. Простое промптинг скоро станет недостаточно для запуска многосложных процессов, таких как интеграция с корпоративными системами или многоступенчатая аналитика.
Парадигма меняется: развитие модели как независимого агента, создаваемого с минимальным вмешательством, позволяет AI вести себя более автономно и безопасно. Для этого нужен стандарт коммуникации — Model Context Protocol (MCP), который обеспечивает взаимодействие между моделями, API, базами данных и инструментами. Но для работы он требует тщательной настройки и архитектурных правил, чтобы избежать ошибок и галлюцинаций.
На практике появляется графовая архитектура, которая визуализирует связи между моделями и их взаимодействия, помогая понять потоки данных и зависимость задач. Создаются «планировщики» — агенты, разбивающие большие цели на части и самостоятельно формирующие команды агентов Vibe Agents, отвечающих за конкретные действия.
Перенос этой теории в рабочие системы — отдельная история. Например, в open source-платформе IntelliNode пользователь задаёт запрос вроде «проанализировать последние новости по твердотельным аккумуляторам и подготовить технический отчет с диаграммой». Система автоматически создает цепочку из Search Agent, Text Agent и Image Agent, соединенных через построенный граф. Это устраняет необходимость ручного программирования и API-настроек, а воркфлоу становится прозрачным и управляемым.
Такой подход — шаг вперёд в развитии AI-инфраструктуры. Вместо разрозненных промптов и статичных скриптов создаются гибкие, структурированные системы, куда добавляется наблюдаемость и возможность расширения. В ближайшем будущем это станет новой нормой, а компании, уже использующие такие платформы, получат конкурентное преимущество — автоматизацию, безопасность и прозрачность работы AI.
