Долгоживущие A2A-задачи продолжают существовать после завершения чат-сессий.
Большинство демонстраций AI-агентов по-прежнему ведут себя как чат-завершения с дополнительными шагами: вы отправляете промпт, ждете несколько секунд и получаете ответ в одном сообщении.
40% пилотных проектов с несколькими агентами проваливаются. Вот как выбрать правильный паттерн оркестрации и избежать тех, что ломаются.
Системы на основе одного AI-агента достигли пика в 2025 году — вы выдавали одной языковой модели (LLM) промпт, набор инструментов и цель, и она довольно хорошо справлялась с ограниченным кругом задач.
Записывайте событие вместе с данными. Никогда не разделяйте их.
Два обновления, которые должны выполниться вместе, в итоге могут завершиться ошибкой по отдельности.
Ваш сервис заказов сохраняет заказ в базе данных, а затем публикует событие order.created в брокере сообщений.
Context в Go — это управление потоком выполнения, а не хранилище.
Go context.Context настолько прост, что им легко пользоваться неправильно — и в этом как раз и проблема.
«Спецификация как источник истины, а не вспомогательный документ».
Разработка на основе спецификаций (Spec-Driven Development) — это одна из тех идей, к которым инженеры по софту обращались ранее, а затем откладывали, когда усилия переставали приносить отдачу.
Спецификации как источник истины или медленная церемония?
Разработка на основе спецификаций (Spec-Driven Development, SDD) вошла в 2026 год как ответ серьезных разработчиков на дрейф в «вайб-кодинге».
Держите намерение близко к коду.
Записи о принятых решениях — это недостающий слой памяти в разработке программного обеспечения с помощью ИИ. Они фиксируют не только то, что было построено, но и почему — и это различие становится критически важным, когда ваш код пишут инструменты на базе искусственного интеллекта.
Обрабатывайте ошибки на правильном уровне абстракции.
Обработка ошибок в Go — тема, о которой легко рассуждать с критикой. Каждый разработчик на Go писал этот код сотни раз:
«Перестаньте спать в конкурентных тестах на Go».
Тестирование конкурентного кода на Go всегда требует определенной дисциплины. Горутины дешевы, каналы просты, а отмена контекста — идиоматичный подход; фоновые воркеры и таймеры повсюду в реальных сервисах на Go.
A2A не умер, просто он не универсален.
Первый год протокола Google Agent2Agent, обычно сокращаемого до A2A, выдался странным.
Надёжные паттерны опроса для AI-агентов.
Агенты с опросом (polling agents) — одна из наименее гламурных частей архитектуры AI-ассистентов, но одновременно и одна из самых полезных.
MCP предоставляет агентам инструменты. A2A предоставляет агентам коллег.
Архитектура AI-агентов начинает разделяться на два уровня.
A2A превращает агентов в равноправных участников сети.
Протокол A2A (Agent-to-Agent Protocol), аббревиатура от Agent2Agent Protocol, представляет собой открытый стандарт для взаимодействия между независимыми системами ИИ-агентов.
Реализация CQRS на Go без лишних сложностей
CQRS — это один из тех паттернов, который часто переоценивают, усложняют и иногда ошибочно принимают за панацею от скуды обычного CRUD.
Управляйте риском, а не только моделью.
Языковые модели (LLM) непредсказуемы. Они галлюцинируют, утекают данные, генерируют вредоносный контент или отказывают в выполнению легитимных запросов. Ограничители (guardrails) constraining поведение модели без ущерба для её возможностей.
Рабочая, структурная и поисковая память для ассистентов.
Память превращает ассистентов из реактивных в персистентные, но именно в ней множество систем тихо деградируют. Исследования утверждают, что разделения на краткосрочную и долгосрочную память больше недостаточно для современных агентных систем памяти; SDK от OpenAI и LangGraph указывают на более простую стек-модель — рабочая память, персистентное состояние и поиск (retrieval).
