🧠 Как работает агентская сетка (на примере Claude Code) Знаю, для многих тема агентных систем до сих пор звучит как «магия из будущего». На самом деле всё довольно логично. Разберём на простом примере. Рассмотрим на примере Claude Code. Когда ты просишь его: «Изучи проект и расскажи структуру базы данных…» Кажется, что модель сама читает весь проект и всё держит в голове. Но на практике архитектура может выглядеть иначе. 🎯 Что реально происходит 1. Основная модель (главный агент). Формирует задачу. Например: Explore the project at /home/project. Find database models, migrations, product tables... Report with file paths and code snippets. 2. Задача передаётся субагенту Специальный внутренний агент получает конкретную, узкую задачу: - пройтись по директориям - найти models/, migrations/, alembic/ - вытащить SQLAlchemy классы - собрать ключевые фрагменты кода 3. Субагент возвращает отчёт. Уже структурированный: - пути к файлам - выдержки кода - анализ связей таблиц 4. Главный агент работает только с отчётом Он не держит в «контексте» весь репозиторий. Ему достаточно компактного summary от своего субагента. И вот этот отчёт уже попадает в пользовательскую сессию. 🏗 Почему это важно 🔹 Экономия контекста 🔹 Масштабируемость 🔹 Возможность распараллеливания 🔹 Модульность логики Главная модель — это оркестратор. Субагенты — специализированные исполнители. Это и есть агентская сетка. 💻 Можно ли так сделать самому? Да. В Python это спокойно собирается через: - LangChain - LangGraph - инструменты (tools) - кастомные функции Упрощённая схема: from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.chat_models import ChatOpenAI def explore_repo(path: str) -> str: # логика обхода файловой системы # поиск моделей, миграций и т.д. return "Structured report..." tools = [ Tool( name="RepoExplorer", func=explore_repo, description="Searches project and reports DB structure" ) ] llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini") agent = initialize_agent( tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True ) agent.run("Explore /home/project and report DB structure") Если делать более продвинутую архитектуру — лучше использовать LangGraph, где можно явно описать: - узел «Планировщик» - узел «Исследователь репозитория» - узел «Анализатор моделей» - узел «Сборщик отчёта» И построить полноценный граф агентов. 🧩 Ключевая идея Агентская система — это не «одна умная модель». Это: Оркестратор + специализированные LLM + инструменты + отчёты между ними. Главная модель не обязана знать всё. Она должна уметь правильно делегировать.