# Neuron Plánovač / vykonávateľ

Tento príklad používa Queuety na orchestráciu a Neuron na samotné vykonávanie agenta.

Vzor je jednoduchý. Krok plánovača Queuety určí, aká práca sa má vykonať, `start_agents()` zmení tieto úlohy na samostatné nadradené workflowy, v každom podriadenom workflowe sa spustí agent Neuron a `wait_for_agents()` zhromaždí výsledky späť do nadradeného workflowu.

## Prečo toto rozdelenie funguje

Neuron dokáže meniť poskytovateľov s minimálnymi zmenami kódu a zapuzdriť pokyn, nástroje a pamäť špecializovaného agenta. Queuety sa hodí na trvácne spracovanie každého prvku, režimy dokončenia, opakovanie pokusov, obnovenie a nástroje na kontrolu či ľudské posudzovanie priebehu.

## Krok 1: vytvorenie agenta Neuron s meniteľným poskytovateľom

```php
namespace App\Neuron;

use NeuronAI\Agent\Agent;
use NeuronAI\Providers\AIProviderInterface;
use NeuronAI\Providers\Anthropic\Anthropic;
use NeuronAI\Providers\Gemini\Gemini;
use NeuronAI\Providers\OpenAI\Responses\OpenAIResponses;
use NeuronAI\SystemPrompt;

final class ResearchAgent extends Agent
{
    public function __construct(
        private readonly string $providerName = 'openai',
    ) {}

    protected function provider(): AIProviderInterface
    {
        return match ($this->providerName) {
            'anthropic' => new Anthropic(
                key: $_ENV['ANTHROPIC_API_KEY'],
                model: $_ENV['ANTHROPIC_MODEL'],
            ),
            'gemini' => new Gemini(
                key: $_ENV['GEMINI_API_KEY'],
                model: $_ENV['GEMINI_MODEL'],
            ),
            default => new OpenAIResponses(
                key: $_ENV['OPENAI_API_KEY'],
                model: $_ENV['OPENAI_MODEL'],
            ),
        };
    }

    public function instructions(): string
    {
        return (string) new SystemPrompt(
            background: [
                'You are a research agent.',
                'Return concise, source-aware summaries for the assigned topic.',
            ],
        );
    }
}
```

Užitočné je, že workflow si môže vybrať poskytovateľa počas behu tak, že v stave workflowu odovzdá `provider`.

## Krok 2: spustenie agenta Neuron v kroku Queuety

```php
namespace App\Workflow\Steps;

use App\Neuron\ResearchAgent;
use NeuronAI\Chat\Messages\UserMessage;
use Queuety\Step;

final class ResearchTopicStep implements Step
{
    public function handle(array $state): array
    {
        $agent = new ResearchAgent(
            providerName: $state['provider'] ?? 'openai',
        );

        $message = $agent->chat(
            new UserMessage(sprintf(
                "Research the topic '%s' for brief %d. Return a compact bullet summary.",
                $state['topic'],
                $state['brief_id'],
            ))
        )->getMessage();

        return [
            'summary' => $message->getContent(),
        ];
    }

    public function config(): array
    {
        return [];
    }
}
```

Toto je kľúčový integračný bod: Neuron spracuje volanie LLM, no hranicu kroku a trvalý stav workflowu naďalej spravuje Queuety.

## Krok 3: nechať plánovač spúšťať behy agentov

```php
use Queuety\Enums\WaitMode;
use Queuety\Queuety;

$agent_workflow = Queuety::workflow('research_agent_run')
    ->then(ResearchTopicStep::class);

Queuety::workflow('brief_research')
    ->version('brief-research.v1')
    ->then(PlanResearchTasksStep::class) // writes $state['agent_tasks']
    ->start_agents('agent_tasks', $agent_workflow)
    ->wait_for_agents(mode: WaitMode::All, result_key: 'agent_results')
    ->then(SynthesizeBriefStep::class)
    ->dispatch([
        'brief_id' => 42,
        'provider' => 'anthropic',
    ]);
```

Ak `PlanResearchTasksStep` vráti:

```php
[
    'agent_tasks' => [
        ['topic' => 'pricing'],
        ['topic' => 'customer reviews'],
        ['topic' => 'recent launches'],
    ],
]
```

Queuety vytvorí nadradený workflow pre každú úlohu, počká, kým sa všetky dokončia, a potom odovzdá stav dokončených podriadených workflowov pod kľúčom `$state['agent_results']`.

## Prečo jednoducho nevolať Neuron v cykle?

Dalo by sa to, prišli by ste však o výhody orchestrácie:

Každý beh agenta by sa prestal dať kontrolovať samostatne, čiastočné zlyhanie by pravdepodobne reštartovalo celú dávku a chýbal by jasný bod dokončenia pre ďalšie fázy.

Tento vzor zachováva jednoduchosť kódu agenta a zároveň zveruje trvácnu orchestráciu systému Queuety.

Ak plánovač patrí do dlhšie trvajúcej relácie agenta, ponechajte tento vzor pracovného postupu pre vrstvu vykonávania a zverte vonkajší životný cyklus [stavovému automatu](https://queuety.inline0.dev/sk/docs/state-machines).

## Súvisiaca dokumentácia

- [Asynchrónne odovzdávanie riadenia](https://queuety.inline0.dev/sk/docs/workflows/async-handoffs)
- [Orchestrácia agentov](https://queuety.inline0.dev/sk/docs/workflows/agent-orchestration)
- [Stavové automaty](https://queuety.inline0.dev/sk/docs/state-machines)