Мультиагентные системы падают тихо: один агент зациклился, другой съел бюджет токенов. Разбираем инструменты, которые показывают поток задач между агентами и помогают понять, где всё сломалось.
Разбираем связку из нескольких LLM-агентов, которая берёт на себя рутину проверки контрагента и сделки: кто за что отвечает, где ломается и кому это реально нужно.
Одна нейросеть пишет пост, вторая подбирает ключи, третья планирует публикации. Разбираем, как устроены мультиагентные системы для маркетинга, что уже умеют CrewAI и AutoGen и где связка агентов ломается.
LangGraph превращает цепочку вызовов LLM в управляемый граф с циклами, ветвлениями и памятью. Разбираем, чем он отличается от простых цепочек LangChain и когда стоит его брать.
Один агент выдаёт первое правдоподобное решение и на этом останавливается. Схема с несколькими конкурирующими агентами заставляет модель предлагать альтернативы, критиковать их и отбирать наиболее подходящее.
Вместо одного чат-бота, который пишет функцию по запросу, команды агентов делят роли: один проектирует, другой пишет, третий тестирует. Разбираем, как это работает и где ломается.
Один и тот же ИИ-агент может жить в облаке или на устройстве. Выбор меняет задержку, счёт за трафик и то, кто увидит ваши данные. Разбираем компромиссы на конкретных цифрах и коде.
Один агент отвечает на запрос за один вызов модели. Система из пяти агентов может сделать двадцать вызовов и переслать один и тот же контекст десяток раз. Разбираемся, откуда берётся счёт и как его считать заранее.
Мультиагентные системы обещают автоматизировать сложные задачи, но одна галлюцинация в начале цепочки способна отравить весь результат. Разбираемся, как устроен каскад сбоев и чем его тушат.
Классический тест ждёт от функции один и тот же ответ на один и тот же вход. Агент на LLM выдаёт разные ответы, ходит в сеть и принимает решения сам. Разбираем, что здесь ломается и чем это чинить.
Один агент планирует, второй пишет код, третий проверяет — и все хотят ресурсов сразу. Разбираем механики, по которым мультиагентные системы решают, чью задачу выполнять первой.
Google и Meta по-разному строят ИИ-агентов: одни идут через браузер и рабочие сервисы, другие — через мессенджеры и умные очки. Разбираем, кто на что ставит и что это меняет для пользователя.