THE FUTURE MARKETACADEMY
Your classroomRoom 01 · AI Lab
School of AI

Agent Systems: pagdisenyo, pagsulay ug pagdumala sa mga agent sa dako nga sukod

What you'll be able to do
  • Makahukom kung kanus-a ang trabaho nagkinahanglan og daghang agent ug kanus-a ang usa ka agent (o yano nga workflow) mas maayo ug mas barato.
  • Makadisenyo og lead agent nga adunay mga subagent, makasulat og klaro nga delegation briefs ug makahatag sa matag subagent og mga tool nga kinahanglan ra niya.
  • Makahimo og evaluation suite: mga task, trials, graders, pass@k ug pass^k, capability tests ug regression tests.
  • Makapatong-patong og mga permiso aron walay usa ka lagda nga bugtong babag tali sa agent ug sa sayop.
  • Makabantay sa nagdagan nga sistema gamit ang logs, traces, hooks ug ang mga report sa usage ug cost.
  • Makakontrol sa gasto gamit ang step limits, budget caps, spend limits, workspaces ug caching.
  • Makasulat og safety ug incident-response plan para sa agent, ug mangulo sa review niini uban ang ubang mga tawo.

Sa dili pa kini nga kurso: Multi-Step Agents: tools, memory and reliability (course 1.4.3). Angay nakahibalo ka na sa pagsulat sa manual agent loop (tool_use, tool_result, stop_reason), pagdisenyo og daghang tool nga adunay klaro nga mga description, pagbalik og mapuslanon nga mga error, pagtipig og memorya sa mga file, pagbutang og step limits, pagdugang og lakang sa aprubal sa tawo ug pagsulay sa loop gamit ang stand-in client. Ang mga course 1.4.1 (Agents First Steps) ug 1.4 (Build AI Agents with Claude) mauna niini. Kini nga course expert level: mohunong ka sa paghimo og usa ka agent ug magsugod sa pagdisenyo, pagsulay ug pagdumala sa sistema sa mga agent nga gisaligan sa ubang tawo. Makakat-on ka usab sa pagtudlo niini sa team. Kinahanglan nimo ang Python 3.9 o mas bag-o ug terminal. Ang code nga gimarkahan og "tested" gipadagan para sa kini nga course gamit ang plain Python ug walay API key. Ang code nga gimarkahan og "from the docs" gipakita sama sa pagdokumento sa Anthropic ug wala gipadagan dinhi, kay nagkinahanglan kini og API key.

Words in this course 77Open the Vocabulary Hall
01

Usa ka agent o daghan? Pilia ang pinakasimple nga molihok

In simple words

Ang gamay nga panaderya nagkinahanglan og usa ka panadero. Ang dakong order sa kasal mahimong magkinahanglan og head chef nga mohatag og trabaho: usa sa cakes, usa sa tinapay, usa sa icing. Apan ang daghang kusinero mas mahal, ug kinahanglan silang mag-istoryahanay. Mao nga sa dili pa mag-hire og dugang, pangutan-a: igo na ba ang usa ka maayong kusinero?

Key facts
  • Ang article sa Anthropic nga "How we built our multi-agent research system" naghubit og orchestrator-worker pattern: ang lead agent nagplano sa trabaho ug nagpadala og mga subagent aron buhaton ang mga bahin niini nga sabay-sabay. Ang mga subagent nagsusi, nag-check sa mga resulta ug mobalik sa lead.
  • Sa maong sistema, ang multi-agent nga bersyon midaog batok sa usa ka agent sa internal research evaluation sa Anthropic og 90.2 percent. Giingon usab sa article nga ang mga agent mogamit og mga 4 ka pilo nga tokens sa chat, ug ang multi-agent systems mga 15 ka pilo nga tokens sa chat. (Kini ang mga numero gikan sa maong article, para sa maong sistema. Lahi ang imong mga numero. Sukda ang imong kaugalingon.)
  • Ang konklusyon sa article: ang multi-agent systems mobayad alang sa taas ang bili nga mga trabaho nga mabahin sa daghang independente nga bahin. Dili kini angay kung daghan ang pagsalig sa mga lakang sa usag usa, sama sa daghang coding tasks.
  • Gikan sa giya sa Anthropic nga "Building effective agents": magsugod sa pinakasimple nga solusyon ug magdugang lang og komplikado kung klaro nga mas maayo ang resulta. Daghang trabaho nagkinahanglan lang og usa ka call, o piho nga workflow, ug dili agent.
  • Ang article naghatag og mga tantiya sa paningkamot: ang yano nga pagpangita og fact nagkinahanglan og 1 ka agent ug mga 3 ngadto sa 10 ka tool calls; ang direkta nga pagtandi nagkinahanglan og 2 ngadto sa 4 ka subagent nga adunay mga 10 ngadto sa 15 ka calls matag usa; ang komplikado nga research mahimong mogamit og labaw sa 10 ka subagent. Sultihi ang lead agent kung unsa kadaghan nga paningkamot ang angay sa pangutana, o mahimo siyang mosobra sa gasto.
  • Si Claude Opus 5 mas dali mo-delegate sa mga subagent kaysa sa naunang mga model, subay sa Agent SDK docs. Mao kana ang hinungdan nga mas importante ang depth, concurrency ug spend limits (Lesson 6).
PangutanaKung ooKung dili
Mabahin ba ang trabaho sa mga bahin nga dili magkinahanglan sa resulta sa usag usa?Ang mga subagent nga sabay-sabay mahimong makatabangPabilini ang usa ka agent, mga lakang nga sunod-sunod
Takus ba ang resulta nga bayran og daghang beses nga tokens?Mahimong takus ang multi-agentGamita ang usa ka agent o piho nga workflow
Ang usa ka bahin ba nagpagawas og daghang text nga dili kinahanglan sa uban?Ang subagent nagpugong niana nga text sa main contextDili kinahanglan
Masukod ba nimo kung mas maayo ba ang sistema? (Lesson 3)Sulayi ug itandiAyaw pa kini paghimoa
Step by step
  1. Isulat ang trabaho sa usa ka sentence ug ilista ang mga bahin niini sa papel.
  2. Markahi ang matag magtiayon nga bahin nga "independente" o "nagdepende sa".
  3. Banabana ang bili sa maayong resulta ug kapila kini gihimo ang trabaho.
  4. Himoa una ang pinakasimple nga bersyon: usa ka prompt, dayon piho nga workflow, dayon usa ka agent. Isulat kung unsa kaayo ang resulta sa matag usa sa lima ka sample nga input.
  5. Kung klaro lang nga napakyas ang usa ka agent (hinay, puno kaayo ang context, ubos ang kalidad), sketchi ang lead agent nga adunay duha ka subagent.
  6. Isulat ang desisyon sa usa ka paragraph: unsay imong gipili, unsay imong gisalikway ug ngano.
  7. Check: ang tawo nga wala sa kwarto makabasa sa imong paragraph ug makasulti kung ngano nga gigamit o wala gigamit ang daghang agent.
Watch on YouTube
Building more effective AI agentsAnthropic · YouTube · youtube.com
Building the future of agents with ClaudeAnthropic · YouTube · youtube.com

Videos by other creators on YouTube, for reference. They are not made by or affiliated with The Future Market.

LESSON 01Usa ka agent o daghan? Pilia ang pinakasimple nga molihok
LESSON 01 / ANIMATED LESSON / ENGLISH VOICE00:00 / 01:10
Read the video script
[Host] "Ang daghang agent dili parehas sa mas maayo. Parehas kini sa mas daghang gasto."
[Text on screen: Lead agent + sabay-sabay nga subagents] "Ang research system sa Anthropic naggamit og lead agent nga mohatag og mga bahin sa trabaho ngadto sa mga subagent."
[Text on screen: Mga 4x nga tokens sa usa ka agent, mga 15x sa daghan] "Sa ilang article, mga 15 ka pilo kini nga tokens sa usa ka chat."
[Screen: ang lamesa sa desisyon] "Gamita ang daghang agent kung independente ang mga bahin ug takus ang resulta sa gasto."
[Host] "Magsugod sa pinakasimple nga molihok. Magdugang lang og agent kung maipakita nimo nga makatabang kini."
Try it now

Pili og trabaho gikan sa imong kaugalingong trabaho o pag-eskwela (pananglitan "andama ang semanal nga report gikan sa lima ka tinubdan"). Pun-a ang lamesa sa desisyon, himoa ang pinakasimple nga bersyon, ug isulat ang usa-ka-paragraph nga desisyon. Ayaw pa himoa ang multi-agent nga bersyon.

ClaudeStuck? Copy a ready-made prompt for Claude

Copy this, open Claude, paste it, and Claude will walk you through the lesson step by step.

For a grown-up: Claude is for adults (18+). Copy this, paste it into Claude, and use the answer to explain the lesson to your child.

I'm learning "Agent Systems: pagdisenyo, pagsulay ug pagdumala sa mga agent sa dako nga sukod" on The Future Market. Lesson 1: "Usa ka agent o daghan? Pilia ang pinakasimple nga molihok".

What the lesson teaches:
- Ang article sa Anthropic nga "How we built our multi-agent research system" naghubit og orchestrator-worker pattern: ang lead agent nagplano sa trabaho ug nagpadala og mga subagent aron buhaton ang mga bahin niini nga sabay-sabay. Ang mga subagent nagsusi, nag-check sa mga resulta ug mobalik sa lead.
- Sa maong sistema, ang multi-agent nga bersyon midaog batok sa usa ka agent sa internal research evaluation sa Anthropic og 90.2 percent. Giingon usab sa article nga ang mga agent mogamit og mga 4 ka pilo nga tokens sa chat, ug ang multi-agent systems mga 15 ka pilo nga tokens sa chat. (Kini ang mga numero gikan sa maong article, para sa maong sistema. Lahi ang imong mga numero. Sukda ang imong kaugalingon.)
- Ang konklusyon sa article: ang multi-agent systems mobayad alang sa taas ang bili nga mga trabaho nga mabahin sa daghang independente nga bahin. Dili kini angay kung daghan ang pagsalig sa mga lakang sa usag usa, sama sa daghang coding tasks.
- Gikan sa giya sa Anthropic nga "Building effective agents": magsugod sa pinakasimple nga solusyon ug magdugang lang og komplikado kung klaro nga mas maayo ang resulta. Daghang trabaho nagkinahanglan lang og usa ka call, o piho nga workflow, ug dili agent.
- Ang article naghatag og mga tantiya sa paningkamot: ang yano nga pagpangita og fact nagkinahanglan og 1 ka agent ug mga 3 ngadto sa 10 ka tool calls; ang direkta nga pagtandi nagkinahanglan og 2 ngadto sa 4 ka subagent nga adunay mga 10 ngadto sa 15 ka calls matag usa; ang komplikado nga research mahimong mogamit og labaw sa 10 ka subagent. Sultihi ang lead agent kung unsa kadaghan nga paningkamot ang angay sa pangutana, o mahimo siyang mosobra sa gasto.
- Si Claude Opus 5 mas dali mo-delegate sa mga subagent kaysa sa naunang mga model, subay sa Agent SDK docs. Mao kana ang hinungdan nga mas importante ang depth, concurrency ug spend limits (Lesson 6).
- Pangutana - Kung oo - Kung dili

The exercise I'm working on:
Pili og trabaho gikan sa imong kaugalingong trabaho o pag-eskwela (pananglitan "andama ang semanal nga report gikan sa lima ka tinubdan"). Pun-a ang lamesa sa desisyon, himoa ang pinakasimple nga bersyon, ug isulat ang usa-ka-paragraph nga desisyon. Ayaw pa himoa ang multi-agent nga bersyon.

I'm stuck. Please:
1. Explain the main idea in plain, simple words with one everyday example.
2. Walk me through the exercise one small step at a time. Ask me what I've done so far before giving the next step.
3. Don't just give me the final answer. Help me do it myself, and check my work when I share it.
I'm a parent helping my child (about 8 years old) with a lesson called "Usa ka agent o daghan? Pilia ang pinakasimple nga molihok" from the course "Agent Systems: pagdisenyo, pagsulay ug pagdumala sa mga agent sa dako nga sukod".

Here's what the lesson says:
Ang gamay nga panaderya nagkinahanglan og usa ka panadero. Ang dakong order sa kasal mahimong magkinahanglan og head chef nga mohatag og trabaho: usa sa cakes, usa sa tinapay, usa sa icing. Apan ang daghang kusinero mas mahal, ug kinahanglan silang mag-istoryahanay. Mao nga sa dili pa mag-hire og dugang, pangutan-a: igo na ba ang usa ka maayong kusinero?

The activity:
Pili og trabaho gikan sa imong kaugalingong trabaho o pag-eskwela (pananglitan "andama ang semanal nga report gikan sa lima ka tinubdan"). Pun-a ang lamesa sa desisyon, himoa ang pinakasimple nga bersyon, ug isulat ang usa-ka-paragraph nga desisyon. Ayaw pa himoa ang multi-agent nga bersyon.

Please explain this so an 8-year-old understands: short sentences, a fun everyday example, and no hard words.
Then give me 3 simple questions I can ask my child to check they understood, and a way to do the activity together, one tiny step at a time.
Open Claude
Sources
My notes
02

Disenyuha ang team: usa ka lead, mga subagent ug klaro nga briefs

This lesson is part of full access: every course and every level for one payment.

03

Evaluation suites: unsaon pagkahibalo nga molihok ang sistema

This lesson is part of full access: every course and every level for one payment.

04

Mga permiso nga naay patong-patong: least agency

This lesson is part of full access: every course and every level for one payment.

05

Monitoring: tan-awa kung unsay gihimo sa sistema

This lesson is part of full access: every course and every level for one payment.

06

Mga kontrol sa gasto ug mga limit

This lesson is part of full access: every course and every level for one payment.

07

Safety ug incident-response plan, ug pagpangulo sa review

This lesson is part of full access: every course and every level for one payment.

++

Final project

This lesson is part of full access: every course and every level for one payment.

??

Quiz

  1. Kanus-a giingon sa mga article sa Anthropic nga labing mobayad ang multi-agent systems?

  2. Unsang upat ka butang ang angay naa sa maayong subagent brief?

  3. Unsay madawat sa subagent gikan sa iyang parent?

  4. Unsaon nimo pagpahimo nga dili makaedit og mga file ang reviewer nga subagent?

  5. Unsa ang grader sa usa ka evaluation?

  6. Kung molampos ang agent sa 75 percent sa mga trial, mga pila ang pass^3?

  7. Unsa ang kalainan sa capability evals ug regression evals?

  8. Ngano nga i-grade ang mga outcome ug dili lang ang mga pulong sa agent?

  9. Unsang tulo ka hinungdan sa "Excessive Agency" ang gingalan sa OWASP?

  10. Sa Agent SDK, mahimo bang molabaw ang allow rule sa deny rule?

  11. Unsang cost field ang naglakip sa gasto sa subagent: usage o total_cost_usd?

  12. Unsay angay buhaton sa imong code kung ang API mobalik sa spend-limit error, ug unsa alang sa ordinaryo nga rate limit?

EX

Final exam

This lesson is part of full access: every course and every level for one payment.

CE

Certificate

This lesson is part of full access: every course and every level for one payment.