AI Platform Docs
Пользователям

Руководство пользователя

Полный пользовательский путь в Платформе ИИ 2026.3.3 — от схемы в Low-code IDE до поиска и вызова агента.

Для кого предназначено руководство

Документация разделяет три пользовательские роли. Один человек может совмещать их, однако права и ответственность остаются разными.

РольОсновная задачаИспользуемый компонент
Автор Low-code-агентаСоздает, сохраняет и проверяет схему в визуальном редактореLow-code IDE — адаптированная версия LangFlow
Пользователь каталогаПросматривает и ищет доступных агентовAgent Registry
Потребитель агентаВызывает выбранного агента по разрешенному интерфейсуPlatform Agent Gateway и Low-code Runtime либо SDK-среда агента

Agent Registry и Low-code IDE используют токен пользователя, но выполняют разные проверки доступа. Возможность открыть Low-code IDE не дает права видеть любой агент в каталоге, а видимость агента не дает права на его вызов.

Общая последовательность работы

1. Создать Поток (Flow)

Откройте адрес Low-code IDE, предоставленный администратором вашей среды, и войдите через SSO.

Создайте новый Flow или откройте рабочую версию. Для первой поставки используйте только компоненты, доступные в разрешенной палитре. Минимальный Flow содержит вход, PlatformLLM и выход.

Не добавляйте:

  • внешних поставщиков моделей и векторных хранилищ;
  • сетевых загрузчиков с непроверяемым исходящим соединением;
  • открытых ключей, паролей и токенов;
  • произвольного кода, если он не разрешен действующей политикой компонентов.

Подробные действия приведены в руководстве по Low-code IDE.

2. Сохранить рабочую версию

Сохраните Flow до запуска проверки. Убедитесь, что название отражает назначение агента, а не адрес среды или имя автора. Версия, предназначенная для передачи, должна иметь уникальный идентификатор и не меняться после вычисления контрольной суммы.

Сохранение означает только фиксацию рабочей версии в Low-code IDE. Оно не разворачивает экземпляр агента для взаимодействия с ним.

3. Проверить Flow

Запустите проверку и устраните все ошибки уровня error. Проверка должна подтвердить:

  • корректность структуры и отсутствие недопустимых циклов;
  • наличие обязательных полей;
  • соответствие действующей политике компонентов;
  • отсутствие открытых секретов и запрещенных импортов;
  • совместимость с принятой версией lfx;
  • согласованность входных и выходных данных с будущей карточкой агента.

Код component_not_allowed означает, что схему нельзя передавать в Low-code Runtime.

4. Зафиксировать передаваемые данные

Запуск агента в Low-code Runtime выполняет оператор по документированной процедуре.

5. Дождаться готовности среды исполнения

Оператор размещает проверенные исходные данные и манифест, развертывает Low-code Runtime и подтверждает его готовность.

6. Найти агента

После готовности Agent Registry автоматически обнаруживает сервис агента. Откройте каталог и найдите агента по названию, владельцу, рабочему пространству, протоколу или типу реализации low-code.

Если агент еще не появился:

  1. подождите несколько секунд и повторите запрос;
  2. убедитесь у оператора, что Low-code Runtime готов;
  3. передайте оператору название, версию и время проверки;

Подробности приведены в руководстве по Agent Registry.

Разработчик отдельного SDK-агента использует автоматическое обнаружение через Kubernetes по инструкции регистрации SDK A2A агента.

7. Вызвать агента

Карточка в Agent Registry содержит поле интерфейса только когда одновременно выполнены условия готовности рабочей нагрузки, правильности публичного маршрута и наличия права на вызов. Используйте только URL, возвращенный Platform Agent Gateway.

Platform Agent Gateway повторно проверяет токен и право вызова агента, затем заменяет исходный пользовательский токен на короткоживущее удостоверение, связанное с конкретным агентом.

Использование Platform RAG

Platform RAG предоставляет управляемую возможность извлечения знаний для агентов. Коллекция — это управляемый контейнер документов с закреплённым профилем эмбеддинга, моделью ACL и стратегией чанкинга. Поиск выполняется одновременно по смыслу (векторное сходство) и по точным формулировкам (BM25), результаты сливаются для оптимального ранжирования.

Доступные коллекции

Список коллекций, доступных пользователю, определяется правами доступа. Каждая коллекция имеет статус, количество документов и чанков. Статус ready означает, что документы проиндексированы и доступны для поиска.

Поиск в коллекции

Потребитель вызывает поиск через Platform SDK или кастом-компонент Langflow. Необходимо указать коллекцию и текст запроса. Результаты содержат цитаты — ссылки на источник, что обеспечивает проверку достоверности ответа.

Упаковка контекста

Для передачи контекста в LLM используется метод retrieve_and_pack. Он автоматически подбирает наиболее релевантные фрагменты, укладываясь в заданный бюджет токенов.

Подробности приведены в руководстве по Platform RAG.

Использование Memory Service

Memory Service предоставляет управляемый слой персистентной памяти для агентов. Агент запоминает факты о пользователях, сессиях и задачах, чтобы обращаться к ним в будущем — без повторного переспрашивания.

Сервис совместим с mem0: контракт API повторяет mem0, но аутентификация выполняется через JWT платформы, а авторизация — через SpiceDB.

Добавление памяти

Агент отправляет ход диалога — платформа извлекает атомарные факты, проведёт дедупликацию и проиндексирует их. Извлечение выполняется асинхронно, результат возвращается через event_id.

Поиск памяти

Перед вызовом LLM агент ищет релевантные факты по семантике и BM25. Результаты ранжированы и уложены в заданный бюджет токенов.

Управление записями

Разработчик и аудитор читают, правят и удаляют конкретные записи памяти и видят историю их изменений. Пользователь может просматривать, редактировать и удалять записи об себе через интерфейс T1GPT.

Рабочая память сессии

Агент сохраняет и восстанавливает состояние сессии (чекпоинт) с настраиваемым временем жизни — без собственного Redis.

Подробности приведены в руководстве по Memory Service.

Что пользователь увидит при ошибке

СостояниеЗначениеДействие пользователя
Требуется входТокен отсутствует или просроченПовторно войти через сервис SSO
Доступ запрещенТокен действителен, но права недостаточныЗапросить доступ у владельца рабочей области;
Объект не найденАгент отсутствует либо недоступенПроверить идентификатор и рабочую область; система не раскрывает, какой из случаев произошел
Служба авторизации недоступнаАвторизационное ядро не может подтвердить правоПовторить позже;
Поиск недоступенНеисправны шлюз или поисковый сервисИспользовать просмотр списка, если он доступен, либо повторить после восстановления
Схема отклоненаПроверка Low-code IDE нашла нарушениеИсправить указанные поля и повторить проверку; не редактировать экспорт вручную
Среда исполнения не готоваНе совпали артефакт, манифест, образ или критическая настройкаПередать оператору идентификатор версии и время;

Работа с файлами

Если агент принимает файл, клиент передает FileRef, а не произвольный URL или путь к хранилищу. FileRef связан с пользователем, целевым агентом, операцией и сроком действия. Измененный, просроченный или предназначенный другому агенту FileRef отклоняется до выполнения схемы.

Не включайте в обращение:

  • прямую ссылку на объектное хранилище;
  • идентификатор файла внутреннего поставщика;
  • пользовательский токен;
  • содержимое секрета или профиля Vault.

Безопасная работа

  • Не размещайте секреты, персональные данные и внутренние адреса в названии, описании или полях схемы.
  • Не передавайте токены и FileRef через сообщения, снимки экрана и журналы.
  • Не повторяйте запрос с побочным действием автоматически, если результат предыдущего вызова неизвестен.
  • Сообщая об ошибке, передавайте безопасный traceId, время, версию агента и код ошибки, но не исходный токен и не полный текст запроса.

Ограничения версии

Пользовательский путь заканчивается подтвержденным вызовом только после готовности всех трех компонентов. До выпуска сохраняются ограничения:

  • автоматическая публикация из Low-code IDE отсутствует;
  • PlatformRAG и PlatformMemory недоступны;
  • промышленная готовность семантического поиска не подтверждена;
  • полный жизненный цикл задач A2A и расширенные возможности MCP не входят в гарантированный профиль.

Перед началом работы ознакомьтесь с известными ограничениями.

На этой странице