Help me prep for this interview
Стек: LLM и агентные фреймворки: глубокое понимание архитектуры современных LLM, практический опыт с Gemini / OpenAI-совместимыми моделями. Опыт с Google ADK (Agent Development Kit) — большой плюс; альтернативно — LangGraph, AutoGen, custom-фреймворки. Prompt- и context-engineering: управление токен-бюджетом, компакция истории, разделение system/user/tool-prompts, версионирование промптов. Память и retrieval: опыт с long-term memory (Vertex Memory Bank, mem0, Zep) и/или классическим RAG (векторные БД, гибридный поиск). Python (Senior): async/await, FastAPI, asyncpg, чистые слои (runtime / agents / services / memory). Multi-agent orchestration: маршрутизация, dispatch, sidecar-задачи, фоновые pipeline-ы. CI/CD и эксплуатация: GitHub Actions, Docker multi-stage, AWS ECS / GCP, observability (LangSmith / OpenTelemetry). Production AI: дизайн под высокую нагрузку, оптимизация latency и стоимости токенов.
Задачи:
-
Развитие архитектуры мульти-агентного оркестратора: добавление новых агентов-навыков без регрессий в существующих.
-
Tuning LLM-роутера: правила stickiness, hard-gates, intent-классификация. Развитие REST API (FastAPI): новые эндпоинты, контракты с внешними сервисами, версионирование.
-
Оптимизация стоимости инфраструктуры — model tiering (smart / simple / lite), кеширование, батчинг.
Рад помочь вам подготовиться к этой роли! Стек и задачи выглядят очень солидно — это классический хардкорный набор для построения надежных AI-систем уровня Enterprise, где ценятся стабильность, предсказуемость и оптимизация ресурсов.
Для того чтобы мы выстроили максимально эффективную стратегию подготовки, давайте определим вашу стартовую точку.
Какой у вас текущий практический опыт с Google ADK или другими мульти-агентными фреймворками (LangGraph/AutoGen), и какую тему из описания задачи хотите разобрать первой?
Есть опыт с LangGraph/AutoGen, хочу начать с архитектуры мульти-агентных систем и роутинга
Отличный выбор для старта. Тема мульти-агентной архитектуры и маршрутизации — это фундамент, на котором проверяется глубина кандидата уровня Senior.
Архитектурный баттл: LangGraph vs Google ADK
На собеседовании вас обязательно спросят: «В чем разница между циклическим графом состояний и событийно-ориентированным рантаймом?» Это не просто теоретический вопрос, это проверка того, понимаете ли вы, как ведут себя системы под нагрузкой.
Давайте сопоставим две эти парадигмы лицом к лицу, чтобы вы могли уверенно защищать архитектурные решения перед интервьером.
| Критерий | LangGraph (State Graph) | Google ADK (Event-Driven Loop) |
|---|---|---|
| Управление состоянием | Централизованный объект State, передаваемый между узлами. | Распределенное состояние сессии (Session), управляемое шиной событий. |
| Модель выполнения | Четко описанный направленный граф (циклы разрешены), переходы по ребрам. | Асинхронный ивентовый цикл, реагирующий на сообщения агентов и системные триггеры. |
| Масштабирование | Идеально для предсказуемых циклических цепочек с человеком в цикле (HIL). | Отлично подходит для динамических распределенных команд, где агенты общаются как микросервисы. |
| Ограничение сложности | При разрастании графа логика условных ребер становится трудночитаемой. | Требует строгой спецификации контрактов событий для предотвращения бесконечных каскадов. |
AgentTools) для родительских агентов. Это позволяет строить иерархии произвольной глубины, где диспетчеризация происходит на лету за счет встроенного планировщика.Для иллюстрации этой разницы в рантаймах давайте посмотрим на концептуальную схему прохождения запроса в обеих системах.
Я набросал схему, которая наглядно показывает, как в LangGraph состояние «путешествует» по жестко заданному маршруту, в то время как ADK асинхронно раскидывает события через шину к независимым обработчикам.
Готовы перейти к детальному разбору механизмов роутинга (stickiness, hard-gates) или хотите подробнее обсудить асинхронность в очередях событий?
Make me a podcast: Собери подкаст
Рад выполнить ваш запрос! Я отправил задачу на сборку полноценного аудиоподкаста по теме системной архитектуры и роутинга в мульти-агентных системах. Давайте зафиксируем, какие ключевые инсайты мы в него заложили.
Пока подкаст готовится к трансляции, мы можем сделать следующий важный шаг в нашей подготовке.
Согласно нашему плану, сейчас самое время детально разобрать непосредственно механизмы умной маршрутизации запросов — концепции , и . Это именно те механизмы, которые позволяют превратить хаотичный набор агентов в предсказуемый Enterprise-оркестратор.