С быстрым развитием приложений AI-агентов разработчики переходят от «Prompt Engineering» к более структурированному системному дизайну. Последнее руководство от Google Cloud Tech предлагает пять основных шаблонов проектирования, создающих более надежную и повторно используемую основу для разработки навыков AI-агентов (Agent Skills).
В статье, подготовленной Shubham Saboo и Lavi Nigam, отмечается, что по мере того, как SKILL.md становится стандартом, используемым более чем в 30 инструментах, фокус разработки сместился с «как упаковать» на «как проектировать внутреннюю логику», что знаменует собой официальный переход AI-разработки в новую инженерную фазу.
Стандартизация SKILL.md — шаг к модульности навыков AI-агентов
Концепция Agent Skills впервые была предложена компанией Anthropic и сейчас развилась в открытый стандарт. Его суть — через модульную структуру папок и файлы SKILL.md позволить AI-агенту загружать возможности по мере необходимости.
SKILL.md содержит не только команды и метаданные, но и может ссылаться на внешние ресурсы, что позволяет агенту при выполнении задач использовать «поэтапное раскрытие», избегая чрезмерного разрастания контекста и повышая эффективность и точность.
На сегодняшний день более 30 инструментов, включая Claude Code, Gemini CLI, Cursor, уже используют этот стандарт, что быстро превращает его в базовую архитектуру для разработки AI-агентов.
От Prompt Hack к шаблонам проектирования: разбор пяти ключевых архитектур
Google Cloud Tech отмечает, что многие разработчики по-прежнему чрезмерно сосредоточены на структуре YAML и организации каталогов, однако истинный ключ — в «внутренней логике навыков». Поэтому команда предложила пять переиспользуемых шаблонов проектирования, помогающих создавать стабильные и предсказуемые системы AI.
Tool Wrapper: делаем AI экспертом мгновенно
Tool Wrapper — базовый шаблон, который инкапсулирует конкретный инструмент или фреймворк как навык, позволяя AI быстро обращаться к профессиональным знаниям по мере необходимости.
Например, при разработке с помощью FastAPI можно разместить спецификации API и лучшие практики в папке references/, и загружать их только при соответствующих задачах, избегая чрезмерного разрастания основного подсказки.
Generator: ключевой движок для стандартизации вывода
Модель Generator подходит для сценариев, требующих единых стандартных выходных данных, таких как документация API, автоматические сообщения коммитов или генерация шаблонов проектов.
Её суть — размещение шаблонов в папке assets/ и использование руководств по стилю из references/, при этом навыки заполняют содержимое. Такой подход обеспечивает стандартизацию и гибкость вывода.
Reviewer: создание измеримых механизмов проверки
Модель Reviewer разделяет «стандарты проверки» и «логику выполнения». Разработчики могут создавать чек-листы в references/, например, по качеству кода или стандартам безопасности.
AI оценивает по этим стандартам и выводит структурированные результаты. Если заменить их на стандарты OWASP, можно быстро получить инструмент для аудита уязвимостей, что особенно полезно для автоматизированных проверок pull request.
Inversion: от ответчика к вопросителю
Модель Inversion меняет традиционный процесс, при котором AI просто генерирует ответ, заставляя агента сначала задавать структурированные вопросы.
Благодаря ограничению «не продолжать, пока не завершено», AI вынужден постепенно собирать полные требования, что особенно актуально для планирования проектов и других сценариев с высоким уровнем контекста, эффективно предотвращая ошибки из-за недостатка информации.
Pipeline: центр управления сложными задачами
Модель Pipeline предназначена для многошаговых задач, принуждая соблюдать последовательность и контрольные точки, а также добавлять механизмы подтверждения пользователем.
Например, при создании документа сначала проверяется docstring, затем происходит финальная сборка. Такой подход гарантирует выполнение каждого этапа согласно плану и предотвращает ошибки из-за пропусков.
Модульное комбинирование: продвинутые возможности навыков AI-агентов
Эти пять шаблонов не существуют изолированно, их можно гибко комбинировать. Например:
Pipeline можно встроить в Reviewer для самопроверки
Generator — сочетать с Inversion для предварительного сбора параметров
Google предоставляет Agent Development Kit (ADK), который поддерживает нативное использование, позволяя через SkillToolset загружать только необходимые модули во время выполнения, что дополнительно повышает эффективность использования токенов.
Также есть Decision Tree — дерево решений, которое помогает разработчикам выбирать подходящие шаблоны в зависимости от сценария, значительно снижая порог входа в проектирование.
Эпоха инженеризации AI-разработки: надежность — ключевой фактор
Google Cloud Tech подчеркивает: «Больше не пытайтесь запихнуть сложные и хрупкие команды в один system prompt.»
Эта фраза отражает важный поворот в развитии AI — от ранних методов проб и ошибок с помощью prompt hack к структурированным инженерным подходам, основанным на принципах и шаблонах, аналогично тому, как в ранней разработке программного обеспечения формировались шаблоны проектирования.
Общественная реакция на платформе X также очень положительна: многие разработчики называют это «началом проектирования AI-систем» и отмечают, что эти шаблоны помогают избежать превращения агентных систем в «спагетти-код», трудный для поддержки.
В настоящее время стандарты Agent Skills полностью открыты, а документация и примеры от Google ADK доступны на сайте (google.github.io/adk-docs), что позволяет разработчикам быстро освоить новые подходы.
Эта статья о пяти шаблонах проектирования от Google Cloud — создание высоконадежных навыков AI-агентов и отказ от эпохи Prompt Hack впервые опубликована на Chain News ABMedia.
