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.
Обе облачные платформы дают собрать агента с вызовом функций, RAG и памятью за пару часов. Но модель ценообразования, набор моделей и способ подключения инструментов у них разные — и это меняет цену эксплуатации.
Anthropic заявила, что её мультиагентная система тратит примерно в 15 раз больше токенов, чем один чат. Разбираем, когда рой агентов реально быстрее одиночки, а когда просто сжигает бюджет.
Один запрос к оркестратору из пяти агентов легко превращается в 40 секунд ожидания. Разбираем, откуда берётся латентность и как её резать без потери качества.
Мультиагентная система падает не там, где падает одиночный вызов LLM. Разбираем, что и как тестировать, когда агенты вызывают друг друга, инструменты и внешние API.
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.