Skip to main content

Техники коммуникации

По мере того, как агентные системы растут от прототипов с одним агентом в мультиагентные, распределенные системы, выбор архитектуры коммуникации становится все более критичным.

Локальная vs. Распределенная коммуникация​

Локальная коммуникация: На малом масштабе — таком как настройка одного устройства или одного процесса — агенты часто общаются через прямые вызовы функций, общую память или очереди сообщений в памяти. Хотя простые и эффективные, эти методы не масштабируются хорошо.

Распределенная коммуникация: Как только агенты распределены по сервисам, контейнерам или узлам, коммуникация должна быть сделана явной, асинхронной и отказоустойчивой.

Протокол Agent-to-Agent (A2A)​

Протокол Agent-to-Agent (A2A), введенный Google, является амбициозным и многообещающим шагом к тому, чтобы позволить автономным агентам работать вместе для более сложных целей. Он предлагает стандартизированный, кроссплатформенный механизм для агентов, чтобы обнаруживать друг друга, вести переговоры о сотрудничестве и обмениваться структурированными запросами — без раскрытия внутренней логики или деталей реализации.

Компоненты A2A:

  1. Agent Card: Машиночитаемый JSON-дескриптор, который каждый агент публикует для рекламы своей идентичности, возможностей, конечных точек и поддерживаемых методов аутентификации
  2. Обнаружение: Агенты находят друг друга через реестр (централизованный или распределенный)
  3. Handshake: Обмен Agent Cards и переговоры о параметрах сессии
  4. JSON-RPC 2.0: Используется для структурированных запросов и ответов

Преимущества:

  • Межоперабельность между гетерогенными агентами
  • Модульность и безопасные каналы
  • Транспортно-агностичен (HTTP, gRPC, WebSocket)

Ограничения: A2A все еще находится в зачаточном состоянии, с открытыми вопросами вокруг безопасности, авторизации и устойчивости к злоупотреблениям.

Брокеры сообщений и шины событий​

По мере масштабирования систем на основе агентов точечная коммуникация становится хрупкой и негибкой. Общая альтернатива — принять брокеры сообщений или шины событий, которые разъединяют отправителей от получателей и позволяют агентам взаимодействовать асинхронно через общую коммуникационную ткань.

Ключевые опции:

  1. Apache Kafka: Высокопроизводительная, распределенная платформа потоковой передачи событий, идеальная для систем, где агенты должны публиковать и потреблять структурированные события
  2. Redis Stream и RabbitMQ: Легковесные альтернативы для более низкой пропускной способности или более простых случаев использования
  3. NATS (Neural Autonomic Transport System): Легковесная, облачно-нативная система обмена сообщениями, разработанная для низкой задержки, высокой пропускной способности

Преимущества:

  • Слабая связанность между агентами
  • Масштабируемость и отказоустойчивость
  • Возможность воспроизведения сообщений
  • Наблюдаемость через логирование

Вызовы: Вводят проблемы вокруг eventual consistency и необходимости более сложной обработки ошибок.

Акторные фреймворки: Ray, Orleans и Akka​

В то время как шины сообщений в основном разъединяют коммуникацию, маршрутизируя события асинхронно между компонентами, акторные фреймворки интегрируют как обмен сообщениями, так и вычисления в единую модель.

Концепция акторов: Акторы (представляющие агентов) не только обмениваются сообщениями, но также инкапсулируют свое собственное состояние и поведение, обеспечивая последовательную обработку для устранения условий гонки и ошибок общего состояния.

Ключевые фреймворки:

  1. Ray: Python-нативный распределенный вычислительный фреймворк, поддерживающий акторную модель для масштабируемых вычислений с состоянием
  2. Orleans: Предлагает виртуальную акторную модель, где акторы логически адресуемы и автоматически инстанцируются, приостанавливаются или восстанавливаются на основе спроса
  3. Akka: Хорошо установленный акторный фреймворк в экосистеме JVM, поддерживающий как Java, так и Scala

Преимущества:

  • Тонкая гранулярная распределенность
  • Устойчивость и динамическое масштабирование
  • "Прозрачная по местоположению" инвокация
  • Встроенный надзор для автоматического восстановления

Применение: Особенно эффективны для систем, требующих тонкой гранулярной распределенности, устойчивости и динамического масштабирования.

Оркестрация и движки рабочих процессов​

Даже с надежными моделями обмена сообщениями и выполнения агентов, реальные системы нуждаются в оркестрации — логике, которая последовательно выполняет задачи, обрабатывает повторы, отслеживает зависимости и управляет сбоями между агентами.

Ключевые инструменты:

  1. Temporal: Предоставляет долговечные, состоятельные рабочие процессы с долго работающими задачами, повторами и восстановлением после сбоев
  2. Apache Airflow: Широко используется для координации потоков агентов через DAGs (направленные ациклические графы)
  3. Dagger: Полезен для прототипирования и запуска оркестрации локально перед масштабированием

Преимущества:

  • Долговечность и восстанавливаемость
  • Автоматическое восстановление
  • Управление зависимостями
  • Обработка долго работающих процессов

Применение: Особенно важны для долго работающих или многошаговых взаимодействий, которые охватывают время и компоненты.