An Illustrated Guide to AI Agents (Рубрика #Agents) Пока летел обратно из Лондона в Москву успел прочитать эту книгу и могу ее рекомендовать всем. Ее пишут Jay Alammar и Maarten Grootendorst - авторы крутой книги "Hands-On Large Language Models", о которой я уже рассказывал. Новая книга про агентов настолько же хороша, как предыдущая, а еще она находится в процессе написания и пока написана только половина глав. Уже видно, что новая книга продолжает тему LLM, но уже в мире AI agents - то есть в первой книге читатели могут увидеть как устроены LLM (там почти 300 иллюстраций), а в новой - как из LLM собирать агентские системы. То есть первая книга отвечает на вопрос "что у модели внутри", а новая - как вокруг модели построить память, tools, планирование и координацию. В общем, рекомендую читать именно в таком порядке, чтобы сначала понять движок, а потом - архитектуру приложения. Если говорить про готовность книги, то сейчас уже готовы основные главы 1. Introduction - зачем вообще нужен "agent", чем он отличается от просто LLM-вызова, где кончается чат-бот и начинается система. Это глава для выравнивания терминов и общей архитектурной картинки. 2. Reasoning LLMs - что меняется, когда модель умеет не только отвечать, но и проходить цепочки рассуждений / test-time reasoning. Это важная глава, чтобы не путать "умный ответ" и "умение модели размышлять". 3. Memory - это одна из самых практичных частей: контекст, short-term vs long-term memory, context engineering, как агент "помнит" и почему память быстро становится архитектурной, а не только ML-задачей. 4. Tool Usage, Learning, and Protocols - эта глава про инструменты, function calling, интеграции и протоколы вроде MCP. То есть про момент, когда LLM перестает быть только генератором текста и начинает что-то делать во внешнем мире. 5. Planning and Reflection - здесь речь про декомпозицию задачи, пересборку плана, self-critique и feedback loops. Это уже территория, где агентность начинает влиять на надежность и стоимость решения. 6. Multi-Agent Systems - когда одного агента мало, как делить роли между несколькими, а также как выстроить координацию агентов. Тут появляется и A2A протокол (раньше я уже как-то рассказывал про MCP vs A2A протокол) В общем, мне книга зашла и я буду следать за появлением новых глав. Думаю, что она будет полезна инженерам и техлидам, которым нужно не увидеть "еще одно демо", а построить себе в голове ментальную модель: из каких блоков вообще собираются AI agents и где в этой конструкции живут реальные инженерные риски. И если "Hands-On Large Language Models" был хорошим входом в тему LLM, то "An Illustrated Guide to AI Agents" выглядит как хороший вход в тему агентских архитектур и мульти-агентных систем P.S. Более подробный разбор есть на сайте system-design.space. #Architecture #Software #AI #Engineering #ML #Data #SystemDesign #DistributedSystems