AI Agents in Action, Second Edition: Intelligent workflows with LLMs, MCP, A2A, and more

AI Agents in Action, Second Edition — это практическое руководство по проектированию, созданию и развертыванию автономных AI-агентов и агентных систем. Книга охватывает полный цикл разработки: от базовых компонентов (большие языковые модели, промпт-инжиниринг) до продвинутых архитектур с использованием Model Context Protocol (MCP) и Agent-to-Agent (A2A) коммуникаций.

Автор Майкл Лэнхэм начинает с определения агентов и агентного мышления, объясняя паттерны «sense-plan-act-learn» и пять функциональных слоёв агента: персона, действия и инструменты, рассуждение и планирование, знания и память, оценка и обратная связь. Затем читатель переходит к изучению LLM как вероятностных машин токенов, учится управлять температурой, top-p и другими параметрами, осваивает техники промпт-инжиниринга и создаёт минимального агента с помощью OpenAI Agents.

Значительная часть книги посвящена Model Context Protocol — стандарту, решающему проблему интеграции инструментов и ресурсов. Рассматриваются архитектура MCP (клиенты, серверы, сервисы), паттерны развёртывания и практические примеры реализации. Отдельные главы посвящены построению мультиагентных систем: конвейерным потокам, оркестрации «звезда» и командной коллаборации агентов.

Книга также охватывает рассуждения и планирование агентов, работу с памятью и RAG (Retrieval-Augmented Generation), оценку и обратную связь для повышения надёжности, развёртывание агентных систем и понимание агентного цикла. Второе издание дополнено материалами по когнитивным агентам, которые думают, мониторят и адаптируются, а также практическими советами по построению агентных систем.

Издание предназначено для разработчиков, знакомых с Python и основами машинного обучения, желающих создавать production-ready агентные приложения. Примеры кода доступны в репозитории, включая настройку Node.js для локальных MCP-серверов.