Агентные процессы в AgentKit: от сборки до запуска

О чём урок

На DevDay 2025 мы представили AgentKit, полный набор инструментов для разработчиков и предприятий, предназначенный для создания, развертывания и оптимизации агентов. AgentKit представляет собой набор взаимосвязанных строительных блоков:

• Agent Builder: визуальное создание и итеративная разработка агентных рабочих процессов
• ChatKit: простое встраивание чат-ориентированных рабочих процессов в ваше приложение
• Evals: повышение производительности ваших приложений на базе LLM

В этом руководстве мы совершим сквозное путешествие по AgentKit — мы создадим, развернем и оптимизируем приложение. Вы поймете, как строительные блоки AgentKit соединяются друг с другом, что позволит вам быстрее и надежнее внедрять ваши агентные рабочие процессы в производство.

Мы рассмотрим следующие шаги:

1. Создадим рабочий процесс в Agent Builder, который будет служить бэкендом нашего приложения
2. Развернем фронтенд-чат-приложение, используя веб-компонент ChatKit
3. Оптимизируем производительность рабочего процесса в Evals с помощью оптимизации prompt'ов и оценки трассировок

Начнем с использования Agent Builder для создания первоначального рабочего процесса, который ляжет в основу нашего приложения. Agent Builder — это визуальный холст, который позволяет перетаскивать узлы для проектирования ваших агентных рабочих процессов. Вы можете узнать больше об Agent Builder здесь, включая дополнительную функциональность и полный список поддерживаемых узлов, но в этом руководстве мы создадим простой рабочий процесс с тремя узлами Agent, работающими последовательно.

Мы создадим простое приложение, которое поможет людям ускорить карьерный рост с помощью тщательно подобранных рекомендаций по обучению. Пользователи смогут загрузить свое резюме и рассказать нам о работе своей мечты, и они получат подобранный набор учебных курсов, основанный на навыках, которые им необходимо развить. Итак, мы создадим трех агентов:

1. Агент извлечения резюме для анализа загруженных резюме и извлечения соответствующих навыков и опыта
2. Агент анализа карьеры для анализа пробелов в знаниях относительно их целевой работы
3. Агент рекомендации курсов, который использует вышестоящую информацию для предложения соответствующих онлайн-курсов.

Давайте построим каждого из этих агентов последовательно.

Этот агент будет отвечать за анализ загруженного резюме и возврат структурированного вывода навыков и опыта, который будет использоваться для последующего анализа…

План урока

1. Введение
2. Создание многоагентного рабочего процесса с помощью Agent Builder
3. 1. Агент извлечения резюме
4. 2. Агент анализа карьеры
5. 3. Агент рекомендации курсов
6. Тестирование нашего рабочего процесса
7. Развертывание чат-приложения с ChatKit
8. Быстрая итерация рабочего процесса и пользовательского опыта