40% pilotów systemów wieloagentowych kończy się niepowodzeniem. Oto jak dobrać odpowiedni wzorzec orkiestracji – oraz uniknąć tych, które zawodzą.
Systemy AI oparte na pojedynczym agencie osiągnęły szczyt w 2025 roku — podawałeś jeden model LLM, kilka narzędzi i cel, a on radził sobie całkiem nieźle w ograniczonych zadaniach.
Zapisz zdarzenie z danymi. Nigdy ich nie dziel.
Dwie operacje zapisu, które powinny się udać razem, w końcu przestaną działać osobno.
Twoja usługa zamówień zapisuje zamówienie do bazy danych, a następnie publikuje zdarzenie order.created w brokerze wiadomości.
Kontekst w Go służy do sterowania przepływem sterowania, a nie do przechowywania danych.
Interfejs context.Context w języku Go jest wystarczająco prosty, by można go było użyć błędnie — i to właśnie jest problem.
Obsługuj błędy na właściwej granicy.
Obsługa błędów w Go jest łatwa do krytykowania. Każdy programista Go setki razy pisał ten kod:
Przestań zasypiać podczas współbieżnych testów w Go.
Testowanie kodu Go uruchamianego współbieżnie zawsze wymagało pewnej dyscypliny. Gorutyny są tanie, kanały proste, a anulowanie kontekstu jest idiomsatyczne — pracownicy tła i timery są wszędzie w rzeczywistych usługach Go.
A2A nie jest martwy. Po prostu nie jest uniwersalny.
Protokół Agent2Agent od Google, zwykle skracany do A2A, miał dziwne pierwsze rok.
Niezawodne wzorce oparte na pytaniu o status dla agentów AI.
Agentów sondujących (polling agents) należy uznać za jedną z najmniej glamour, ale zarazem najbardziej użytecznych części architektury asystentów AI.
MCP dostarcza agentom narzędzia. A2A dostarcza agentom równe sobie podmioty.
Architektura agentów AI zaczyna dzielić się na dwie warstwy.
A2A przekształca agentów w równorzędne węzły sieciowe.
Protokół A2A, skrótem od Agent2Agent Protocol, to otwarty standard komunikacji między niezależnymi systemami agentów AI.
Tworzenie CQRS w Go bez zbędnych formalności
CQRS to jeden z tych wzorców, który jest często przesadnie promowany, nadmiernie skomplikowany i niekiedy błędnie diagnozowany jako lekarstwo na nudny, zwykły CRUD.
Diagramy jako kod, bez zbędnych komplikacji.
Mermaid to narzędzie do tworzenia diagramów oparte na tekście, przeznaczone dla osób, które wolą pisać diagramy niż przeciągać kwadraty po płótnie. Wykorzystuje składnię podobną do Markdownu do opisu schematów blokowych, diagramów sekwencji, diagramów klas, maszyn stanów, osi czasu, diagramów Gantta, diagramów relacji encji i wielu innych.
Jak naprawdę są budowane poważne asystenci.
Produkcjony asystent AI to nie „model LLM z promptem”. To system, który akceptuje intencję użytkownika, utrzymuje stan, decyduje, kiedy pobrać dane lub wykonać akcję, oraz udostępnia wystarczająco szczegółowe informacje o czasie działania, aby debugować awarie.
Przestań polegać na intuicji. Waliduj kontrakty.
Większość tutoriali dotyczących „strukturyzowanego wyjścia” (structured output) w LLM jest nieodpowiedzialna. Uczą, jak grzecznie poprosić o JSON, a potem liczą, że model zachowa się poprawnie. To nie jest walidacja. To optymizm z nawiasami klamrowymi.
Unikaj powielania skutków ubocznych
Idempotentność w systemach rozproszonych to cecha, która ratuje sytuację, gdy sieć zawodzi, kolejka ponownie wysyła wiadomości, klient panikuje, a operator uruchamia odtworzenie. W systemach produkcyjnych wielokrotna dostawa jest normą. Duplikatne efekty uboczne to błąd.
Twórz umiejętności Claude, które przetrwają w prawdziwej pracy.
Większość zespołów nadużywa Claude Skills na jeden z dwóch sposobów. Albo zamieniają plik SKILL.md w kosz na wszystko, albo nigdy nie odchodzi od ogromnych, skopiowanych promptów.
Umiejętności, które warto rozwijać, i te, które można pominąć
OpenClaw posiada dwa rodzaje rozszerzeń, które łatwo pomylić.
Wtyczki rozszerzają środowisko wykonawcze. Umiejętności (Skills) rozszerzają zachowanie agenta.
