Agent Design Patterns: Систематизированный каталог из 18 паттернов для проектирования ИИ-агентов
В моей практике создания ИИ-агентов для бизнеса мы постоянно сталкиваемся с одними и теми же архитектурными вызовами: как правильно организовать взаимодействие агента с пользователем? Как обеспечить надежность решений? Как масштабировать систему до мульти-агентной? После нескольких лет работы с LLM models я понял: нужен систематизированный подход. Именно поэтому я создал каталог Agent Design Patterns — открытый ресурс с 18 проверенными паттернами проектирования ИИ-агентов.
https://www.agentdesignpatterns.tech Agent Design Patterns: Систематизированный каталог из 18 паттернов для проектирования ИИ-агентов
Статья подготовлена Шатиловым Александром — эксперт по Generative AI. В своем блоге я помогаю компаниям и разработчикам разобраться в сложных концепциях машинного обучения и применять их на практике.
Что такое Agent Design Patterns и зачем это нужно?
Agent Design Patterns — это систематизированный каталог архитектурных паттернов для проектирования агентов на основе foundation models (LLM). Каждый паттерн представляет собой проверенное решение конкретной проблемы, возникающей при разработке ИИ-агентов.
Почему это важно? В отличие от классического программного обеспечения, где паттерны проектирования (GoF) существуют десятилетиями, для ИИ-агентов до недавнего времени не было систематизированного знания. Каждая команда изобретала велосипед заново, сталкиваясь с одинаковыми проблемами.
Ключевые проблемы, которые решает каталог:
Неточность выполнения: Агенты часто не справляются со сложными задачами из-за неопределенности в процессе генерации планов. Паттерны рефлексии помогают выявлять и исправлять ошибки.
Недостаточная спецификация: Пользователи формулируют цели неоднозначно. Паттерны создания целей (Passive/Proactive Goal Creator https://www.agentdesignpatterns.tech/patterns/goal-creation/passive-goal-creator ) помогают уточнить намерения.
Ограниченная объяснимость: Агенты — “черные ящики”. Паттерны рефлексии делают процесс рассуждений прозрачным.
Сложная подотчетность: В мульти-агентных системах трудно определить ответственность. Паттерны кооперации (Voting-based, Role-based, Debate-based, https://www.agentdesignpatterns.tech/patterns/cooperation/voting-based-cooperation) решают эту проблему.
Структура каталога: 18 паттернов в 9 категориях
Каталог организован логично и интуитивно. Все паттерны разделены на категории по функциональности:
Создание целей (2 паттерна)
- Passive Goal Creator — анализ явно сформулированных промптов пользователя
- Proactive Goal Creator — предвосхищение целей на основе контекста взаимодействий
Оптимизация (1 паттерн)
- Prompt/Response Optimiser — стандартизация форматов входов и выходов
Работа с знаниями (1 паттерн) https://www.agentdesignpatterns.tech/patterns/knowledge/retrieval-augmented-generation
- Retrieval Augmented Generation (RAG) — расширение знаний агентов с сохранением приватности
Запросы к моделям (2 паттерна)
- One-shot Model Querying — генерация всего плана за один запрос (экономия средств)
- Incremental Model Querying — пошаговые запросы для улучшения контекста и объяснимости
Генерация планов (2 паттерна)
- Single-path Plan Generator — один четкий путь к цели
- Multi-path Plan Generator — множественные варианты с учетом предпочтений
Рефлексия (3 паттерна)
- Self-reflection — агент анализирует собственный план
- Cross-reflection — использование других агентов для обратной связи
- Human Reflection — включение человека в процесс рефлексии
Кооперация (3 паттерна)
- Voting-based Cooperation — достижение консенсуса через голосование
- Role-based Cooperation — разделение труда по ролям
- Debate-based Cooperation — дебаты между агентами до консенсуса
Безопасность и инфраструктура (4 паттерна)
- Multimodal Guardrails — контроль входов и выходов моделей
- Tool/Agent Registry — централизованный реестр инструментов
- Agent Adapter — унифицированный интерфейс для внешних инструментов
- Agent Evaluator — оценка агентов по метрикам
Как использовать каталог на практике?
Каждый паттерн в каталоге содержит:
Описание — что делает паттерн и в каких случаях применяется
Контекст — когда использовать этот паттерн
Проблема — какую задачу решает
Решение — как паттерн работает
Преимущества и компромиссы — честный анализ trade-offs
Известные применения — реальные примеры использования
Связанные паттерны — какие паттерны комбинируются вместе
Пример: выбор паттерна для задачи
Допустим, вы создаете агента для анализа финансовых документов. Какие паттерны выбрать?
1. Passive Goal Creator — пользователь формулирует запрос: “Проанализируй этот отчет”
2. RAG— агент получает доступ к актуальной документации и нормативным актам
3. Incremental Model Querying — пошаговый анализ с возможностью уточнения
4. Self-reflection — агент проверяет свою работу перед выдачей результата
5. Multimodal Guardrails — контроль на соответствие финансовым стандартам
Такая комбинация паттернов обеспечивает надежность, объяснимость и соответствие требованиям.
Почему это важно для индустрии?
До появления систематизированного каталога каждая команда решала проблемы с нуля. Это приводило к:
- Дублированию усилий
- Неоптимальным решениям
- Сложности передачи знаний между проектами
- Отсутствию общего языка для обсуждения архитектуры
Теперь у нас есть общий словарь и проверенные решения. Это ускоряет разработку и повышает качество систем.
Открытый доступ и постоянное развитие
Каталог доступен бесплатно на https://www.agentdesignpatterns.tech. Это не статичный документ — он будет развиваться по мере появления новых паттернов и практик.
Структура сайта интуитивна: можно быстро найти нужный паттерн, понять его применение и связанные паттерны. Каждый паттерн описан детально, с примерами и анализом компромиссов.
Заключение:
Agent Design Patterns — это не просто каталог, это фундамент для построения надежных и масштабируемых ИИ-агентов. Если вы работаете с LLM-агентами, обязательно изучите эти паттерны. Они сэкономят вам месяцы разработки и помогут избежать типичных ошибок.
Я буду и дальше следить за развитием этой области, добавляя новые паттерны и практики в каталог. Моя цель — сделать проектирование ИИ-агентов доступным и систематизированным для всех разработчиков.
Изучите каталог: https://www.agentdesignpatterns.tech
Об авторе:
Шатилов Александр — эксперт в области искусственного интеллекта и машинного обучения с уникальным бэкграундом в точных и лингвистических науках.
Образование и научная деятельность:
Выпускник МИИТ (РУТ) по специальности «Математика и программирование» (2013).
Дипломированный переводчик в технической сфере (английский язык).
Завершил аспирантуру МИИТ (РУТ) по направлению «Многоагентное моделирование транспортных потоков», что дало глубокое понимание принципов создания и взаимодействия сложных алгоритмических систем — прямая связь с современными ИИ-агентами.
Экспертиза и практика:
Регулярный спикер на ключевых отраслевых конференциях России.
В 2025 году провел авторский воркшоп «Создание ИИ-агентов с нуля», где участники на практике осваивали генерацию данных и тренировку моделей.
Специализация: практическое применение Generative AI, создание синтетических данных и разработка ИИ агентов для бизнес-задач.
Готов помочь в реализации ваших проектов в области AI. Записаться на консультацию можно по ссылке: