Создание асинхронной сети AI-агентов с Gemini для совместных исследований и валидации

Обзор протокола Gemini Agent Network

Протокол Gemini Agent Network представляет собой гибкую платформу для интеллектуального взаимодействия специализированных AI-агентов на базе моделей Google Gemini. Каждый агент выполняет уникальную роль — Анализатор, Исследователь, Синтезатор или Валидатор — что обеспечивает асинхронное общение и распределение задач. Такая система отлично подходит для сложных процессов, таких как глубокие исследования, анализ данных и проверка информации.

Основные компоненты и технологии

Реализация использует Python asyncio для параллельного выполнения и dataclasses для структурированного управления сообщениями. Библиотека Google Generative AI (google.generativeai) обеспечивает работу моделей, управляемых агентами. Система динамически обрабатывает сообщения и роли, что повышает масштабируемость и гибкость совместной работы AI.

Роли агентов и структура сообщений

Агенты классифицируются с помощью перечисления AgentType на четыре роли:

• Анализатор: разбирает сложные задачи и выявляет ключевые паттерны.
• Исследователь: собирает подробную информацию и контекст.
• Синтезатор: объединяет данные из разных источников в целостные выводы.
• Валидатор: проверяет точность и согласованность информации.

Обмен сообщениями между агентами организован через dataclass Message, включающий отправителя, получателя, содержание, тип сообщения и дополнительные метаданные.

Класс GeminiAgent и его функции

Каждый агент GeminiAgent имеет очередь входящих сообщений для асинхронной обработки и память контекста для хранения последних взаимодействий. Ответы формируются на основе системных подсказок для каждой роли и учитывают предыдущие сообщения, используя модель Gemini 2.0 Flash. Агенты могут отправлять прямые сообщения, вещать по сети и иногда инициировать новые диалоги для стимулирования сотрудничества.

Управление сетью агентов

Класс AgentNetwork координирует работу всех агентов, позволяет добавлять новых с уникальными ID и ролями, маршрутизирует сообщения и ведет журнал коммуникаций. Задачи запускаются отправкой стартового сообщения Анализатору. Сеть работает асинхронно в течение заданного времени, обеспечивая параллельное взаимодействие агентов.

Демонстрация и настройка API ключа

Функция демонстрации инициализирует сеть агентов, добавляет агентов с разными ролями и запускает совместную задачу, например, анализ влияния квантовых вычислений на кибербезопасность. В процессе отслеживается количество сообщений и активность агентов.

Настройка API ключа происходит интерактивно с поддержкой Google Colab и локальной среды. Пользователю предлагается ввести ключ Gemini, необходимый для связи агентов с моделью Gemini.

Запуск протокола

Основная точка входа проверяет наличие корректного API ключа перед запуском демонстрации. Для среды Colab применяется nest_asyncio для поддержки событийного цикла, в остальных случаях используется стандартный asyncio.run(), что обеспечивает корректное асинхронное выполнение сети агентов.

Этот урок дает практические навыки создания асинхронной AI-сети агентов, способной эффективно совместно решать сложные задачи и проверять достоверность информации.