Анатомия production‑AI агента: разбор открытых промптов Anthropic
В статье разбираются два открытых промпта Anthropic, предлагается чек‑лист из 13 блоков и шаблон SKILL.md для построения надёжных production‑агентов.
Что нового?
На Habr AI опубликована статья, в которой автор подробно анализирует два открытых промпта от Anthropic – research_lead_agent.md и research_subagent.md. Вместо привычного «одного длинного промпта» предлагается структурированная система для production‑агентов, включающая:
- роль агента и его цели;
- бюджет вызовов API;
- OODA‑loop (Observe‑Orient‑Decide‑Act);
- ограничения по ресурсам (тайм‑ауты, лимиты токенов);
- разделение ответственности между ведущим и вспомогательными агентами.
Автор вычленил 13 обязательных блоков и оформил их в виде чек‑листа, который можно использовать как основу при проектировании собственного агента. Кроме того, представлен шаблон SKILL.md – документ, описывающий навыки, параметры и взаимодействия конкретного агента.
Почему это важно?
- Практичность – сразу получаете готовый артефакт, который можно адаптировать под свои задачи.
- Прозрачность – чётко определённые границы бюджета и ресурсов снижают риск непредсказуемых расходов.
- Модульность – разделение ролей упрощает масштабирование и отладку сложных систем.
Полный текст статьи доступен по ссылке: https://habr.com/ru/articles/1035948/. Скачать готовые шаблоны можно из репозитория, указанного в статье.
Автор: Habr AI, дата публикации – 16 мая 2026
Для разработчиков и студентов это отличный стартовый набор: чек‑лист и шаблон позволяют быстро построить production‑агент, не «изобретая велосипед». Главное – помнить о бюджетных ограничениях и чётко фиксировать роли, иначе система может стать непредсказуемой и дорогой в эксплуатации.
