Osmi
Использование OSMI-AI

Мульти агенты V2

Это руководство раскрывает архитектуру Мульти агентов V2: подробно описываются ее основные концепции, варианты использования, состояние потока и подробные справочники узлов.

Дисклеймер: Документация описывает Мульти агентов V2 в рамках текущего стабильного релиза. Функции, возможности и параметры узлов могут меняться в будущих версиях OSMI-AI. За самыми актуальными деталями сверяйтесь с релиз-нотами и информацией в приложении.

Основная концепция

Мульти агенты V2 — значительное развитие архитектуры OSMI-AI с упором на явную оркестрацию рабочего процесса и гибкость. В отличие от V1, где логика агентного графа во многом опиралась на внешние фреймворки, V2 предлагает проектировать весь флоу из набора специализированных самостоятельных узлов, разработанных нативно как базовые компоненты OSMI-AI.

Каждый узел — независимая единица, выполняющая конкретную операцию согласно своей конфигурации. Связи между узлами на канвасе явно определяют маршрут и последовательность управления, данные передаются между узлами через ссылки на выходы уже выполненных узлов, а cостояние флоу даёт механизм явного управления и шаринга данных.

Архитектура V2 включает систему зависимостей узлов и очередь исполнения, точно соблюдающие заданные связи и обеспечивающие изоляцию компонентов. Это позволяет реализовывать циклы, ветвления по условиям, human-in-the-loop, и другие шаблоны — делая флоу более мощным, поддерживаемым и расширяемым.

Отличия мульти агентов от платформ автоматизации

💬 Взаимодействие между агентами

Поддерживается мультимодальная коммуникация между агентами. Супервайзер-агент формулирует и делегирует задачи нескольким агентам-исполнителям, а их результаты возвращаются супервайзеру. На каждом шаге доступна полная история диалога, чтобы супервайзер выбирал следующий шаг, а исполнители понимали задачу, выбирали интеграции и выполняли действия. Такой коллаборативный паттерн обычно отсутствует в классических no-code/automation инструментах.

🙋‍♂ Человек в цикле

Выполнение может приостанавливаться в ожидании ввода человека, без блокировки основного потока. Чекпоинты сохраняются, и флоу можно возобновить с того же места даже после рестарта приложения. Агентов можно настроить на запрос разрешения перед использованием инструментов (аналогично тому, как Claude запрашивает подтверждение для MCP-инструментов)

📖 Общее состояние

Общий стейт позволяет обмениваться данными между агентами (и ветками флоу). Cм. раздел "Понимание состояния потока".

⚡ Стриминг

Поддержка Server-Sent Events (SSE) для потоковой передачи ответов LLM или агента в реальном времени. Потоковая передача также позволяет подписываться на обновления выполнения по мере продвижения рабочего процесса.

🌐 MCP-интеграции

Мульти агенты интегрирует MCP - интеграции как часть флоу, а не только как «интеграции агента». Можно подключать официальные MCP (GitHub, Jira, Brave Search и др.) и разрабатывать свои.

Мульти агенты V2 — справочник узлов

Ниже — назначение, ключевые параметры, входы и выходы каждого узла.

1. Стартовый узел

Назначенная точка входа для запуска выполнения любого рабочего процесса мульти агентов V2. Каждый поток должен начинаться с этого узла.

  • Функционал: определяет способ запуска рабочего процесса и задаёт начальные условия. Может принимать ввод либо непосредственно из чат-интерфейса, либо через настраиваемую форму, отображаемую пользователю. Также позволяет инициализировать параметры состояния рабочего процесса Состояние потока в начале выполнения и управлять обработкой памяти диалога в рамках текущего запуска.
  • Параметры конфигурации
    • Тип ввода: определяет способ запуска рабочего процесса — через ввод в чате пользователем или через отправленную форму Form Input.
      • Название формы, Описание формы, Типы полей формы: при выборе ввода через форму позволяют настроить внешний вид формы