Отделяйте модель, агента, workflow и команду

Термины нужны не ради теории. Они показывают, где находится управление, кто хранит состояние и какой компонент отвечает за остановку. Спутать их - значит спрятать control flow там, где его нельзя проверить.

Сущность · Что она делает · Где контроль · Типичная ошибка

• Model call - Преобразует input в output; В коде приложения; Считать любой ответ автономным агентом
• Workflow - Выполняет известный граф шагов; В коде или workflow engine; Отдавать модели выбор, который можно выразить условием
• Agent - Выбирает tools и следующий шаг в цикле; Модель внутри заданных границ; Не задать stop condition и бюджет
• Multi-agent system - Координирует несколько agent loops; Supervisor, router, handoff или shared protocol; Путать обмен сообщениями с полезной кооперацией

OpenAI Agents SDK определяет orchestration как решение о том, какие агенты запускаются, в каком порядке и кто выбирает следующий шаг, и явно разделяет model-driven orchestration и orchestration via code, позволяя их смешивать. Значит, выбор нескольких агентов не требует отдавать модели весь control flow.

Ту же мысль удобно увидеть как цикл, в центре которого - control plane приложения.

Control plane принадлежит приложению. Он проверяет контракты, ограничивает число вызовов, выдаёт права, сохраняет события и решает, можно ли принять результат. Агент может предлагать следующий шаг, но не должен самостоятельно расширять свои полномочия или бюджет.

Практическая граница. Если заменить модель stub-функцией, а routing, budget, state и acceptance продолжают работать, у вас есть управляемая система. Если всё поведение спрятано в одном огромном prompt, у вас есть демонстрация, а не надёжный control plane.

Понятия разведены. Но прежде чем назначать агентов, задачу надо разложить на граф - агент исполняет узел, а не декомпозирует работу.