Создание совместной AI-системы Agent2Agent на базе моделей Google Gemini

Введение в фреймворк Agent2Agent

В этом руководстве показана реализация фреймворка Agent2Agent для совместной работы ИИ, построенного на моделях Google Gemini. Система создаёт специализированные AI-персоны, такие как дата-сайентисты, продуктовые стратеги, аналитики рисков и креативные инноваторы, которые обмениваются сообщениями для решения сложных задач.

Определение ролей и протоколов общения

Чёткое распределение ролей, характеров и протоколов коммуникации позволяет организовать взаимодействие агентов в три этапа: индивидуальный анализ, критика между агентами и синтез решений.

Основные компоненты и типы сообщений

В системе используется перечисление типов сообщений: handshake, task proposal, analysis, critique, synthesis, vote, consensus. Класс A2AMessage инкапсулирует метаданные сообщений — отправитель, получатель, тип, содержимое, время и приоритет.

Класс GeminiAgent

Каждый GeminiAgent представляет AI-персону с уникальным ID, ролью, характером и параметром temperature, контролирующим вариативность ответов. Агент создаёт структурированные JSON-ответы с помощью генеративных моделей Google Gemini, реализуя методы анализа задач, критики и синтеза решений.

Организация совместной работы

Класс Agent2AgentCollaborativeSystem управляет группой GeminiAgent, реализуя четырёхфазный процесс:

1. Индивидуальный анализ задач
2. Взаимная критика и обратная связь
3. Синтез решений
4. Достижение консенсуса и рекомендации

Система выводит подробные логи и возвращает итоговые решения, выделяя наиболее уверенного агента.

Создание специализированных агентов

Функция создаёт сбалансированную команду из пяти агентов с разными специализациями и характерами:

• Дата-сайентист и аналитик
• Эксперт по стратегии продукта и UX
• Технический архитектор
• Специалист по инновациям и креативному решению проблем
• Аналитик рисков и комплаенс

Запуск демонстрации

Демонстрационная функция настраивает систему, регистрирует агентов и проводит сессии совместного решения задач, например устойчивой городской транспортной системы и стратегии для AI-стартапа в здравоохранении.

Этот подробный пример показывает, как модели Google Gemini поддерживают сложное сотрудничество между ИИ для получения консенсусных, основанных на данных решений. Модульная архитектура позволяет легко добавлять новые роли и типы сообщений для различных сфер применения.