Anthropic, OpenAI и Microsoft строят системы, где несколько ИИ-агентов делят задачу между собой. Разбираем, что из этого доступно сегодня, чем отличаются подходы и где заканчивается реальность.
За последний год ассистенты для кода перестали быть автодополнением в редакторе и научились сами читать репозиторий, запускать тесты и открывать пул-реквесты. Разбираем, что реально изменилось и кому это нужно.
Devin, Claude Code, Cursor Agent и GitHub Copilot Workspace обещают провести фичу от постановки задачи до готового PR почти без человека. Разбираем, что они реально умеют, где ломаются и сколько это стоит.
Фреймворки для мультиагентных систем перестают быть одним процессом на одном сервере. Разбираем, как агенты работают через сеть, зачем это нужно и где ломается.
На рынке фреймворков для LLM-приложений сложилась четвёрка лидеров. Разбираем, чем LangChain, LangGraph, LlamaIndex и CrewAI отличаются на практике и какой брать под свою задачу.
Оркестраторы, рой агентов и графы вызовов выглядят солидно на диаграмме, но чаще всего один вызов модели с хорошим промптом решает ту же задачу быстрее и дешевле. Разбираем, где мультиагентность оправдана, а где это карго-культ.
Вместо одного чат-бота задачу «спланируй поездку» делят между несколькими ИИ-агентами: один ищет рейсы, второй отели, третий сводит бюджет. Разбираемся, где это уже работает, а где ломается.
NPC, которые помнят разговор и меняют поведение, собираются из LLM, памяти и внешних инструментов. Разбираем, как устроена эта связка и почему её так трудно сделать стабильной.
Два ИИ-агента могут гонять задачу друг другу сотни итераций, пока не кончится бюджет токенов. Разбираем причины циклов и приёмы, которые их обрывают.
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.