Вместо одного промпта к большой модели финансовые команды собирают конвейеры из нескольких агентов. Разбираем, что это даёт, где ломается и сколько стоит на практике.
Вместо одного запроса к модели — несколько параллельных, а финальный ответ выбирают голосованием. Разбираем, что такое ансамбли LLM-агентов, где это работает и сколько стоит в токенах.
Архитектура blackboard возвращается в моду как способ координировать несколько ИИ-агентов через общее рабочее пространство. Разбираем, чем она отличается от оркестратора и графа и когда её стоит выбрать.
Промпт — это конфигурация, которую правят десятки раз в неделю, но большинство команд хранят его строкой в коде. В мультиагентных системах это выливается в поломки, которые нечем откатить.
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.