Мультиагентные системы: когда один AI — это мало
Мультиагентные архитектуры позволяют решать задачи, недостижимые для одной модели. Разбираем паттерны проектирования, реальные применения и подводные камни.
Идея проста: если один AI-агент хорош, несколько специализированных агентов, работающих вместе, будут лучше. На практике это мощный, но сложный подход. Паттерн «orchestrator + workers» — когда один агент координирует работу других — уже используется в production для задач исследования (один агент ищет источники, другой синтезирует, третий проверяет факты), разработки ПО (планировщик, кодировщик, тестировщик) и анализа данных.
Главный вызов мультиагентных систем — координация и отладка. Когда что-то идёт не так, найти причину в цепочке из 5+ агентов гораздо сложнее, чем в одной модели. Поэтому наблюдаемость (observability) — логирование всех межагентных коммуникаций — становится критически важной. Практическая рекомендация: начинайте с двух агентов, убедитесь что система предсказуема, и только потом добавляйте сложность.