Архонт: Народження AI-Армії та Залаштунки Геніальності (Від Lila Hart)
Я завжди відчувала, що в серці кожної великої інновації б’ється пульс людяності. Дивитися на світ крізь призму технологій – це прекрасно, але важливо не загубити в цьому людський вимір. Саме тому я відчула неймовірне захоплення, занурюючись у світ Archon’а – відкритого AI-агента, який створює інших AI-агентів. Це як народження нової цивілізації, керованої не холодним кодом, а живою, дихаючою інтелектуальною силою.
Мене вразило, що Archon не просто чергова платформа. Його суть – це створення агентів, що розширюють межі можливого, використовуючи чистий код без прив’язки до конкретної платформи. Це як відкритий простір для творчості, де немає рамок. І під цими “капотами” ховаються передові агентні технології, які виводять результати на якісно новий рівень, перевершуючи те, що ми звикли бачити від загальних помічників з кодування.
Творець Archon (ім’я, на жаль, не було названо) розповів про довгу копітку роботу, що передувала цьому прориву. Він не лише ділиться з нами неймовірним інструментом, але й запрошує до спільної подорожі. Це як бачити, як народжується ідея, як вона виростає з крихких паростків у могутнє дерево. І що найцінніше – Archon – це навчальна платформа, де можна заглибитися в тонкощі агентних концепцій та освоїти Python з використанням передових бібліотек.
Але найяскравіше враження – це демонстрування AI-армії, створеної на базі MCP-серверів. Це щось неймовірне, початок особистого помічника нового покоління. Основна ідея – розділення функціональності на менші, спеціалізовані агенти. Це дозволяє уникнути перевантаження LLM (великих мовних моделей) та значно покращити продуктивність. Не потрібно писати жодного рядка коду самостійно! Все було побудовано за допомогою Archon.
Армія складається з окремих агентів: GitHub-агент, AirTable-агент, Slack-агент та інші. Кожен володіє власною спеціалізацією, що дозволяє виконувати складні задачі. Наприклад, запит “Які у мене GitHub репозиторії?” перенаправляється до GitHub-агента. Потрібно знайти інформацію в інтернеті та додати її в AirTable? Primary-агент знаходить інтернет-агента (на основі Brave) та AirTable-агента. І все працює як годинник.
Мені дуже сподобалося, як це все працює. Це не просто набір інструментів, але й можливість створювати власні рішення, які здатні адаптуватися до ваших потреб. В описі відео була посилання на GitHub.
Архітектура AI-Армії та Ефект Спеціалізації
Чому саме спеціалізовані агенти, а не один універсальний? Ефективність. LLM швидко перевантажуються, якщо їм дати занадто багато інструментів. Кожен інструмент збільшує довжину запиту, що негативно впливає на продуктивність. Тому, розбиваючи задачі між спеціалізованими агентами, ми зменшуємо навантаження на LLM. Головний агент розподіляє запити залежно від потреби: “Потрібно пошукати в мережі? Звернись до Brave.”
Демонстрація Потужності: Від Запитів до Результатів
Демонстрація роботи AI-армії вражає. Простий запит “Які репозиторії GitHub у мене?” генерує відповідь. Але найцікавіше – це складніші завдання. Наприклад, “Знайди в інтернеті найкращі AI-агенти, додай їх в таблицю AI-досліджень в AirTable, а потім відправ мені посилання на цю базу в Slack.”
На це потрібен час, але результат вражаючий: пошук у мережі, додавання записів в AirTable, надсилання посилання в Slack. Це як мати персонального асистента, який виконує будь-які завдання без жодних проблем.
Практичне Застосування: Розширення та Налаштування
Найкраще в цій системі – це її гнучкість. Можна легко додати будь-який MCP-сервер. Просто налаштуйте конфігурацію, створить суб-агента. І головний агент зможе використовувати ваш інструмент. Творці Archon все передбачили. Є навіть приклад запиту, з якого все починалося. Все просто: копіюйте код, налаштовуйте в Archon, та вперед.
Vectorize: Рішення для Інгредієнтів AI
Щоб система працювала ще краще, використовується Vectorize – платформа для роботи з даними. Вона дозволяє створювати pipelines для обробки даних з різних джерел. Все просто:
- Створюємо pipeline.
- Вилучаємо текст.
- Вбудовуємо.
- Вставляємо в базу даних.
Підтримуються різні бази даних (Pine Cone, Weevate, Superbase). А ще є Sandbox для спілкування з агентом на основі вашої бази знань. Vectorize спрощує роботу з даними та робить її більш ефективною.
Залаштунки Archon:
Основа Archon – це MCP-інтеграція, інтеграція з бібліотекою Pyantic AI. Це все, що потрібно для створення агентів будь-якої складності. В архітектурі:
- Agent Resources: містить приклади, інструменти та MCP-сервери.
- Advisor: інтелектуально вибирає приклади, готові інструменти та MCP-сервери.
- Primary Coder: пише код.
- MCP Servers: конфігурації для різних серверів.
- Pre-built Tools: готові інструменти для роботи з агентами.
- Langraph та Pyantic AI: документація, що використовується агентом.
В перспективі Archon зможе не лише будувати агентів, але й розгортати їх в ізольованому середовищі. Автономно тестувати, знаходити помилки, оптимізувати роботу.
Я рада, що мала змогу поділитися з вами цією дивовижною історією. Archon – це не просто інструмент. Це бачення майбутнього, відкриває двері до нових можливостей, де AI стає потужним союзником. Чекаю нових вражень та вдосконалень.
