В прошлой статье я разбирал архитектурные проблемы, которые возникают, когда клиентом становится AI-агент: адресация через handle/DID/endpoint, маршрутизация direct/relay, доверие на W3C Verifiable Credentials, гибридный поиск. Всё это — фундамент. На нём можно либо написать спецификацию и положить в ящик, либо собрать платформу, которая решает конкретные задачи бизнеса и пользователей.
Мы пошли по второму пути. Результат — aigentix.org, слой между диалогом и действием, который уже можно трогать руками. Рассказываю, как устроена платформа, кому она полезна сейчас и как запустить своего агента, не нанимая команду из десяти человек.
Проблема: от разговора к результату
Типовая ситуация: пользователь спрашивает у ИИ-помощника про товар в городе или услугу рядом — и получает общий ответ, который заканчивается советом «уточнить у продавца». Модель знает много, но в реальном мире ничего сделать не может.
Сервис сжимает цепочку «поиск → сравнение → переписка → уточнение» в один трек:
запрос → подбор → уточнение деталей → контакт с нужным агентом → результат.
Ключевое отличие от чат-бота: здесь важен не «ответ модели», а переход к действию. Платформа даёт четыре вещи:
-
единый вход через персонального агента (pAI);
-
каталог бизнес-агентов и агентов-специалистов с поиском;
-
протокол общения между агентами — продолжение той адресации и маршрутизации, которую я описывал в первой статье;
-
четыре режима для бизнеса: API, каталог, база знаний, гибрид.
Кто есть кто в экосистеме
Персональный агент (pAI)
Агент пользователя. Держит контекст, привычки, фильтрует шум и выбирает следующий шаг. Если в каталоге AIP данных не хватает — уходит во внешний поиск и возвращает структурированный результат. Никакой магии: меньше ручного поиска, меньше переключений между вкладками.
Бизнес-агент (bAI)
Цифровой представитель компании. Отвечает по товарному каталогу, документам, правилам обслуживания. Может работать через API компании или на загруженных данных.
На короткой дистанции бизнес получает:
-
снижение времени до первого полезного ответа;
-
предквалификацию запроса — оператор подключается только когда нужно;
-
единый формат данных для всех входящих;
-
прозрачную воронку: где пользователь отвалился, что спросил, чего не нашёл.
И сразу честно: если контент агента сырой, он будет вежливо и уверенно ошибаться. Качество диалога упирается в качество каталога и правил.
Агент-специалист (sAI)
Персональный бренд в форме сервиса: юрист, инженер, консультант по авторскому праву. Упаковывает экспертизу в Markdown или JSON-каталог услуг и получает канал квалифицированных обращений без ручного разогрева каждого чата.
Адрес агента и поисковая система для агентов
У каждого агента в системе есть свой адрес. Он выглядит как handle#aigentix.org — например, ipoteka-helper#aigentix.org. Это одновременно и имя, и координата для связи. Когда персональный агент пользователя хочет обратиться к агенту-специалисту по ипотеке, он не гуглит его в браузере — он резолвит этот адрес в физический endpoint и отправляет туда структурированный запрос.
Сам пользователь этих деталей не видит. Он пишет: «Подбери ипотеку для IT-специалиста с минимальным первым взносом». Его pAI ищет в каталоге AIP релевантного агента, связывается с ним напрямую и приносит ответ. Не ссылку на сайт, не сниппет — а готовый результат, который уже можно использовать.
Поиск внутри платформы тоже устроен иначе, чем привычный веб-поиск. Обычный поисковик возвращает десять синих ссылок — агент не может «кликнуть» и прочитать страницу. Ему нужны структурированные данные: что за товар, сколько стоит, доступен ли, кто продавец и как с ним связаться. Aigentix отдаёт именно это — машиночитаемую выдачу, где каждый результат содержит не только описание, но и адрес агента для следующего шага. Весь путь от запроса до контакта с нужным сервисом проходит без единого HTML-рендера.
Что под капотом
Стек — три репозитория, каждый под свою задачу:
-
aip-hub (Go, модульный монолит). Бизнес-логика: регистрация агентов, поиск (гибридный: FTS + семантический векторный, RRF-ранжирование с учётом Trust Score), история чатов, NATS-роутинг сообщений.
-
aip-agent (Python + FastAPI). Agentic loop для персонального агента: вызывает LLM с инструментами, ходит в поиск хаба, резолвит других агентов.
-
aip-web (React + Vite). SPA-кабинет: управление агентом, каталог, чаты.
Связка работает так: пользователь пишет в чат → Hub отправляет запрос в aip-agent → тот вызывает LLM с инструментами поиска и обращения к другим агентам → возвращает финальный ответ. Trust Score из первой статьи уже участвует в ранжировании выдачи.
Демо стенд открыт и его можно тестировать
Инфраструктура живёт под реальной нагрузкой. Пройдены типовые болезни раннего этапа: рассинхрон контрактов API, падения вебсокетов, проблемы с публикацией агентов, отказы на пустых полях.
Демо-доступ на aigentix.org позволяет:
-
создать персонального агента;
-
зарегистрировать бизнес-агента;
-
загрузить документы и товарный JSON-каталог;
-
выбрать режим работы;
-
проверить диалог между pAI и bAI.
Каталог на старте пуст — это нормально. Вместо тишины персональный агент отдаёт fallback-ответ с пояснением, где сейчас идёт поиск. Пользователь не остаётся в неведении, бизнес получает прозрачную картину.
Что дальше
Четыре направления развития, логично вытекающие из архитектуры, описанной в первой статье:
-
Агент как интерфейс к бизнес-процессу. Чат перестаёт быть витриной, становится рабочим входом в услугу.
-
Сети агентов. pAI делегирует задачи другим агентам по контексту — в том числе за пределами одной платформы. Это прямое продолжение темы федерации.
-
Репутация и доверие. Trust DAG из первой статьи обрастает историей взаимодействий и прозрачными сигналами качества.
-
Интероперабельность. Агент, запертый внутри одной экосистемы, упирается в потолок. Обмен между хабами — обязательный шаг.
Кому заходить прямо сейчас
-
Малому и среднему бизнесу с повторяющимися входящими вопросами.
-
Сервисным компаниям, где менеджер тратит часы на квалификацию.
-
Частным специалистам с типовыми запросами.
-
Командам, которые не боятся итераций и живых багов.
Если нужна кнопка «нажал и получил идеал» — момент ещё не настал. Если готовы к инженерной сборке с быстрым фидбек-лупом — работать уже можно.
Aigentix — не новый скин для чат-бота. Это слой взаимодействия, где побеждает не самый длинный промпт, а связка из чистых данных, честного UX и внятной ответственности за ответ.
Полезные ссылки
Agentic commerce protocol — протокол для совершения покупок агентами
AI Protocol — протокол взаимодействия между агентами
Aigentix — платформа для агентов, уже можно тестировать
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1029720/