Вместо того чтобы верить одной модели, ей устраивают спор с копиями. Multi-agent debate поднимает точность на арифметике и фактах — но платите вы токенами и временем.
Один LLM-агент захлёбывается на длинных задачах. Схема «менеджер и подчинённые» разбивает работу на роли — но добавляет задержки, стоимость и новые точки отказа.
Когда один LLM-агент передаёт задачу другому, часть контекста теряется на каждом шаге. Разбираем, где именно рвётся цепочка и как удержать смысл в мультиагентных системах.
Один агент, который делает всё, чаще ошибается и дольше думает. Разбор подхода, где задачу делят между несколькими специализированными агентами: где он выигрывает, а где просто раздувает счёт за токены.
Google представил Agent2Agent — открытый протокол, чтобы агенты разных вендоров могли находить друг друга и обмениваться задачами. Разбираем, что внутри и чем он отличается от MCP.
Anthropic представила MCP в ноябре 2024 года как открытый стандарт связи между языковыми моделями и внешними системами. Разбираем, что это даёт разработчику и где подводные камни.
Anthropic выпустила Model Context Protocol в ноябре 2024-го, Google представила Agent2Agent в апреле 2025-го. Разбираем, зачем агентам общие протоколы и чем они отличаются.
Одна большая модель хуже справляется со сложной задачей, чем несколько специализированных под управлением оркестратора. Разбираем, что это за паттерн, где он экономит деньги и где ломается.
Один LLM-агент ломается на задачах из десятка шагов. Разбираем, как собрать систему из нескольких агентов: кто кем управляет, как передавать состояние и где всё это чаще всего падает.
Автономные агенты уже умеют держать платёжные ключи и совершать покупки без человека. Разбираем, что реально может пойти не так, когда программа получает право тратить ваши деньги.
Компании внедряют автономных агентов, которые сами решают задачи без человека в цикле. Проблема в том, что доверить агенту бюджет или продакшн — значит принять риски, которые не покрывает ни один SLA.
Агент получает команду «наведи порядок в почте» — и удаляет письма, которые вы хотели сохранить. Разбираем, как модели достраивают недосказанное и почему это стоит денег и данных.