Жеңіл тапсырма орталары мен код орындайтын агенттер мақсаты нақты шектелмеген тапсырмаларға қолайлырақ, өйткені тым қатаң үйлестіру модель мүмкіндігін шектеуі мүмкін.
Осыған байланысты код орындау мен оқшауланған орта құру агенттік жүйелер архитектурасының негізгі мәселелеріне айналды.
Сынақтарымызда Agents SDK код орындайтын агенттерді жасауға қажет күрделілік пен код көлемін 6 есеге дейін азайтты.
Ұзақ уақыт бойы агенттік жүйелердегі ілгерілеу үйлестіруді жақсартудан туындады: көмексөздерді жетілдіру, құрал интерфейстері, контексті басқару және орындалу барысын қатаң бақылау. Алайда код жазатын агенттердің мүмкіндігі артқан сайын бұл тепе-теңдік өзгере бастады.
Мақсаты нақты шектелмеген көптеген жұмыс процесінде негізгі кедергі енді агент циклінің өзі емес, орындау қабаты: модель код жазатын, пәрмендерді орындайтын, нәтижелерді тексеріп, әрекетін қайталайтын оқшауланған орта. Тапсырма деңгейіндегі ой қорыту осы ортаға көбірек ауысқан сайын, модель өз мүмкіндігін толық көрсете алуы үшін айналасындағы үйлестіру тетіктері қарапайым болуға тиіс.
Agents SDK жаңа нұсқасы дәл осы өзгеріске мүмкіндік береді. Ерте қолжетімділік кезеңіндегі сынақтарымыз жаңа нұсқа фреймворк логикасының тағы бір қабатын қоспай, орындау қабатын модульдік әрі құрамдастырылатын ететінін көрсетті. Соның арқасында жүйенің қалған бөлігі жеңіл күйде қалады.
Тапсырма ортасын жобалауда оны тиімділігін сақтайтын ең қарапайым пішінге дейін ықшамдау үрдіске айналды. Жалпы алғанда, тапсырма ортасы — модельді қоршаған бағдарламалық жасақтама: модель жұмысты сенімді орындай алуы үшін контексті, құралдарды, орындалу барысын және кері байланыс циклдерін басқаратын қабат.
Соңғы бірнеше жылда агент өнімділігінің көп жақсаруы осы қабатты күшейтудің арқасында болды. Жақсырақ құралдар, жад пен ақпаратты іздеудің жетілдірілуі, тапсырманы нақтырақ бөліктерге жіктеу және қатаңырақ үйлестіру жүйелерді көбіне сенімдірек әрі қабілетті етті. Бұл парадигмада ілгерілеу көбіне модель айналасындағы бағдарламалық жасақтамаға тапсырма логикасын көбірек енгізуді білдірді.
Енді бұл тәсіл, кем дегенде мақсаты нақты шектелмеген тапсырмалардың бір тобында, әлсіреп келеді. Жобалар мен зерттеулердің көбеюі тапсырма ортасы тым көп талап белгілегенде өнімділік әрдайым жақсара бермейтінін көрсетеді. Көмекші код жазуда, ұзақ орындалатын тапсырмаларда, браузерді пайдалануда және ұзын контексті тапсырмаларда бір заңдылық қайта-қайта байқалады: модель жеткілікті зерделі болғанда, айналасындағы бағдарламалық жасақтамаға тапсырма құрылымын шамадан тыс тықпалау артықшылық емес, шектеу болуы мүмкін.
Осылайша, тапсырма ортасының рөлі өзгеріп келеді. Тапсырма ортасы қатаң үйлестіру арқылы тапсырманы алдын ала болжауға тырысудың орнына, барған сайын таза орындау кеңістігін ұсынады: онда модель жүйе интерфейстері мен қорғаныс тетіктерінің шегінен шықпай, күйді тексереді, кодты орындайды, қателерден кейін қалпына келеді және өз тәсілін бейімдейді. Бұл Андрей Карпаты Software Engineer 3.0 баяндамасында сипаттаған бетбұрысқа ұқсайды: бұрын бағдарламалық жасақтамада болған логиканың бір бөлігі жоғарырақ деңгейдегі «көмексөзге» ауысады.
Бұдан агенттік жүйелер барлық жерде құрылымнан бас тартуы керек деген қорытынды шықпайды. Көптеген тапсырмаға, әсіресе аясы тар, көлемі үлкен немесе табыс өлшемі анық болса, нақты жұмыс процестері, эвристикалар мен детерминистік қорғаныс шектеулері әлі де пайдалы. «Агенттік жүйелерді жобалау эвристикалары» туралы алдыңғы мақаламызда айтқанымыздай, сенімді логикалық ағынды құру мүмкін әрі орынды болғанда, мықты үйлестіру әлі де маңызды.
Мақсаты нақты шектелмеген тапсырмаларда басымдық өзгеріп келеді. Ендігі міндет — барған сайын күрделі үйлестіру қабаттарын жобалау емес, модель тиімді жұмыс істей алатындай қарапайым, бақыланатын және модульдік орындау орталарын құру.
Агент файлдарды оқып, код жазып, қабықша пәрмендерін орындап және ұзақ орындалатын тапсырмаларды іске қоса алғанда, инженерлік міндет те өзгереді. Ең қиын мәселе енді тек көмексөзді оңтайландыру немесе құралдарды бағыттау емес. Агенттің нақты жүйеде жұмыс істеуі оның мүмкіндігін едәуір арттырады, бірақ қауіпсіздік қатерлерінің ауқымын кеңейтіп, мұндай агенттерді осалырақ етеді. Мысалы, ортасы дұрыс оқшауланбаған код орындайтын агент зиянды әрекеттер жасай алады (AISI ұйымының Sandbox Bench сынағын қараңыз).
Сондықтан оқшауланған орта құру агенттік фреймворктар үшін аса маңызды мәселеге айналып келеді. Бұрынғы жүйелерде орындау көбіне тапсырма ортасына үстемеленген құрал, яғни қосымша мүмкіндік ретінде қарастырылатын. Алайда орындау күйді сақтайтын, ұзаққа созылатын немесе қашықтан атқарылатын болғанда, бұл тәсіл жарамсыз бола бастайды. Оқшауланған ортаның өзін, оның өмірлік циклін, күйін, интерфейстерін және агент циклімен байланысын басқару тез арада жеке жүйелік жобалау мәселесіне айналады. Сондықтан қазір код орындауға арналған басқарылатын орталарды ұсынатын провайдерлер көбейіп келеді. Олардың қатарында OpenAI Container API интерфейсі мен қабықша құралы, Modal, Cloudflare, Daytona, E2B және басқалары бар.
Бұл шекара маңызды, өйткені код орындау тапсырма ортасының қалған бөлігіне қарағанда сенімдірек оқшаулауды және орындалу уақытын қатаңырақ бақылауды қажет етеді. Іс жүзінде нашар іске асырылған код орындаушы агенттер бизнеске аса маңызды үш қатер төндіруі мүмкін: есептеу шығынының бақылаусыз өсуі, ішкі жүйелерге зиян келтіретін әрекеттер және құпия ақпараттың жария болуы. Контейнерлеу, оқшаулау және орындалу уақытындағы қорғаныс тетіктері дұрыс іске асырылса, бұл қатерлерді нақты қолданысқа жарамды деңгейде шектеуге болады.
Мұны агентке бүкіл кеңсенің кілтін емес, өзінің жабық жұмыс аймағын беру деп елестетуге болады. Ол бұл кеңістікте пайдалы жұмыс істей алады, бірақ тек нақты белгіленген шектерде әрекет етеді. Ол пайдаланатын есептеу ресурстарын шектеуге, қай жүйелер мен файлдарға қол жеткізе алатынын белгілеуге және оған бастапқыда қандай ақпарат берілетінін басқаруға болады.
Бұл қатерді толық жоймайды, бірақ мәселені «инфрақұрылымыңызда еркін жүрген агенттен» «басқарылатын ортада жұмыс істейтін агентке» айналдырады. Егер бұл қабат агенттік жүйелердің қалыпты бөлігіне айналса, фреймворктың өзінде оған толыққанды қолдау көрсетілуі керек. Осының арқасында оқшауланған орта әзірлеушілер тез енгізе алатын, провайдерлер арасында ауыстыратын және агент логикасын үнемі қайта құрмай-ақ масштабтайтын тасымалды примитивтері бар модульдік орындау қабатына айналады.
Агент код орындай бастағанда, оқшауланған ортаның өзі де үйлестіруді қажет етеді. Жергілікті тұжырымдама дәлелінен қашықтан орындауға, бірнеше серверлік жүйеге немесе ұзақ сессияларға көшу операциялық жүктемені күрт арттырады. Орталарды құру, тоқтату, кідірту және жалғастыру, күй суретін сақтау, кейін қайта қосылу және осының бәрін әртүрлі провайдерде басқару үшін бірыңғай тәсіл қажет.
Мұның ешқайсысы тұжырымдамалық тұрғыдан тартымды көрінбейді, бірақ іс жүзінде өте маңызды. Әр топ агенттік конвейерді нөлден қайта құрғанда, әсіресе ол агенттік фреймворкпен біріктірілмесе, дәл осындай инфрақұрылым көп қиындық туғызады…
Дәл осы тұста фреймворк қолдауын жақсарту маңызды болады. Біз жаңартылған OpenAI Agents SDK жүйесіне ерте қол жеткізіп, оның көмегімен оқшауланған ортада жұмыс істейтін агенттер жасадық. Ең айқын байқалғаны — архитектуралық басымдықтың өзгеруі: SDK орындауды қосалқы құрал емес, толыққанды қабат ретінде қарастырады. Іс жүзінде бұл азырақ кодпен оқшауланған ортадағы агентті іске қосуға, орта күйінің суретін сақтауға немесе орындауды жалғастыруға (кейбір сынақтарымызда код көлемі шамамен 6 есе азайды), содан кейін айналасындағы агент логикасын қайта жазбай-ақ серверлік жүйені ауыстыруға мүмкіндік береді.
Міндеттердің осылай айқынырақ бөлінуі тапсырма ортасына ой қорытуға, контекске және жұмыс процесіне назар аударуға мүмкіндік береді. Ал орындау қабаты оқшаулауға, тасымалдылыққа және орындалу күйіне назар аудара алады. Бұл абстракция мүмкіндігі мол әрі дамытуға оңай код жазушы агенттерді құруды жеңілдетеді: олар жергілікті және қашықтан орындау арасында ауысады, ұзақ тапсырмаларды қолдайды және бүкіл жүйені қайта жобаламай-ақ орындау серверлік жүйелерін өзгерте алады.
Тапсырма деңгейіндегі логика тапсырма ортасынан модельге көбірек ауысқан сайын, жүйе күрделілігінің бір бөлігі де онымен бірге төменге, орындау қабатына көшеді. Код орындау мен оқшауланған орта құру енді агенттік жүйелер архитектурасының негізгі мәселелеріне айналды, әсіресе код жазуды көп қажет ететін және мақсаты нақты шектелмеген тапсырмаларда. Енді агенттік конвейерді жобалау қаншалықты маңызды болса, агент қауіпсіз, сенімді әрі ұзақ уақыт әрекет ете алатын ортаны жобалау да соншалықты маңызды.
Сондықтан оқшауланған ортадағы орындауға арналған жоғары деңгейлі абстракциялар маңызды. Жаңартылған OpenAI Agents SDK орындауды жүйенің модульдік қабаты ретінде қарастырып, осы бағытта дамып келеді: ол серверлік жүйелер арасында тасымалданады, ұзақ тапсырмаларда күйін сақтайды және әр жаңа конфигурация үшін бір инфрақұрылымды қайта құрмай-ақ пайдалануға жеткілікті қарапайым.
Жалпы қорытынды: агенттік фреймворктардың келесі буынын олар қосатын үйлестіру логикасының көлемі емес, агенттер барған сайын тәуелді болып отырған орындау орталарын қаншалықты дұрыс ұйымдастыратыны айқындайтын болады.