Оркестрация агентов

СценарииПродвинутый30 мин

Соберёте скрипт, где сильная модель составляет план, дешёвые параллельно выполняют части, а редактор сводит всё в отчёт — через один ключ.

Задача

тема отчёта

Планировщик

Claude Sonnet 5.5

Исполнитель 1

DeepSeek

Исполнитель 2

DeepSeek

Исполнитель 3

DeepSeek

Редактор

Claude Sonnet 5

Готовый отчёт

Нужно: ключ fetch_... (создать), баланс (отчёт стоит около цента), Python 3.10+.

1
Выберите модели
Планировщик и редактор — claude-sonnet-5-5 или claude-sonnet-5, для самых сложных задач планировщику — claude-opus-5-5. Исполнители — deepseek-v4.1-flash или claude-haiku-5-5.
2
Сохраните код
Скопируйте код ниже в файл research.py.

Запустите

bash

pip install openai
export ZUKKO_API_KEY="fetch_ваш_ключ"
python research.py "Рынок электросамокатов в России в 2026 году"

Отчёт печатается и сохраняется в report.md, журнал шагов — в консоли.

4
Посмотрите журнал
Там цена и время каждого шага. Исполнители пишут слабо — дайте им claude-haiku-5-5. Отчёт поверхностный — усильте планировщика.

1Код

research.py

"""
Команда агентов: планировщик -> исполнители параллельно -> редактор.
pip install openai
python research.py "Рынок электросамокатов в России в 2026 году"
"""
import asyncio
import json
import os
import sys
import time
import urllib.request

from openai import AsyncOpenAI

Стоимость каждого запроса код берёт из заголовка X-Zukko-Cost-Micros. Перед каждым запросом он сверяет потраченное с BUDGET_USD и останавливается, если потолок достигнут.

Свой ключ на каждую роль

Создайте три ключа: планировщику и редактору разрешите Claude, исполнителям — только дешёвые модели и маленький дневной лимит. Если исполнители зациклятся, лимит их остановит. Заведите клиента на каждую роль и передавайте нужного в ask():

python

def client_for(role: str) -> AsyncOpenAI:
    # ZUKKO_KEY_PLANNER, ZUKKO_KEY_WORKER, ZUKKO_KEY_EDITOR; если ключа роли нет — общий
    key = os.environ.get(f"ZUKKO_KEY_{role.upper()}") or os.environ["ZUKKO_API_KEY"]
    return AsyncOpenAI(base_url="https://api.zukko.pro/v1", api_key=key, timeout=300)

2Готовые фреймворки

Укажите base_url и ключ Zukko. Точные имена параметров зависят от версии библиотеки.

Библиотека	Настройка
OpenAI Agents SDK	`set_default_openai_client(AsyncOpenAI(base_url="https://api.zukko.pro/v1", api_key=...))` и `set_default_openai_api("chat_completions")`
LangGraph (через LangChain)	`ChatOpenAI(model="claude-sonnet-5", base_url="https://api.zukko.pro/v1", api_key=...)`
CrewAI	`LLM(model="openai/claude-sonnet-5", base_url="https://api.zukko.pro/v1", api_key=...)`
AutoGen	`OpenAIChatCompletionClient(model="claude-sonnet-5", base_url="https://api.zukko.pro/v1", api_key=..., model_info={...})` — для моделей не от OpenAI опишите возможности в `model_info`

3Если не работает

Что видите	Что сделать
«планировщик вернул негодный план»	Уточните формат в `PLANNER_SYSTEM` или возьмите модель сильнее
`APITimeoutError`	Поднимите `timeout` до 300 секунд
«бюджет исчерпан»	Найдите в журнале дорогой шаг; поднимите `BUDGET_USD` или урежьте контекст
`429 key_daily_limit_reached`	Проверьте, нет ли зацикливания, затем поднимите лимит ключа
402	Пополните баланс — повтор не поможет
В отчёте выдуманные цифры	Оставьте `USE_WEB_SEARCH = True` и требование указывать источник

Другие ошибки — Ошибки API.

Агент с инструментами

LLM как судья: оценка ответов