Один агент пишет ответ, второй его разносит и заставляет переделать. Схема «генератор плюс критик» снижает долю ошибок, но добавляет вызовов модели и денег — разбираем, когда это окупается.
Один чат с GPT-4o или Claude решает задачу линейно. Мультиагентные системы разбивают её между несколькими моделями-ролями — и иногда выигрывают в качестве, но платят токенами, задержкой и хрупкостью.
Агент от OpenAI, агент на Claude и локальная модель на vLLM должны работать в одном процессе. Разбираем протоколы, брокеры и код, который заставит их говорить на одном языке.
Один чат-бот уступает место связке из нескольких ИИ-агентов: один классифицирует запрос, второй ищет по базе, третий оформляет возврат. Разбираем, как это устроено и где ломается.
Несколько автономных агентов на одной задаче начинают конкурировать за ресурсы, память и право финального решения. Разбираем, по каким правилам один из них берёт верх и почему это уже не абстракция.
Один агент пишет в память, другой читает устаревшее — и весь пайплайн ломается. Разбираем архитектуры общей памяти для мультиагентных систем: от общего вектора до строгих неймспейсов с версионированием.
Пять агентов на одну задачу — это не в пять раз лучше одного. Токены растут квадратично, отладка превращается в археологию, а ошибка одного узла обрушивает цепочку. Разбираем, где именно ломается масштабирование.
Мультиагентные системы обещают ускорение за счёт разделения труда, но каждый лишний агент добавляет токены, задержку и точки отказа. Разбираем, когда одного достаточно, а когда нет.
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.