Что такое мультиагентная система?
Мультиагентная система — это набор из нескольких AI-агентов с разными ролями и инструментами, которые вместе решают одну задачу. Обычно есть агент-координатор, распределяющий работу, и специализированные исполнители.
Разделение помогает там, где одна большая инструкция становится неуправляемой. У каждого агента свой узкий промпт, свой набор доступов и своя зона ответственности: один собирает данные, второй анализирует, третий проверяет результат на ошибки.
Плата за это — сложность. Появляются вопросы передачи контекста между агентами, зацикливания, дублирования работы и роста стоимости. Начинать почти всегда стоит с одного агента и дробить его, только когда ограничения станут реальной проблемой.
Связанные термины
AI-агент — это программа на базе языковой модели, которая получает цель, сама планирует шаги к ней и выполняет их с помощью подключённых инструментов: ищет данные, вызывает API, редактирует файлы, отправляет письма — и по результату каждого шага решает, что делать дальше.
Agentic AIAgentic AI — это подход к построению AI-систем, в которых модель действует самостоятельно: сама разбивает задачу на шаги, выбирает инструменты, реагирует на ошибки и доводит работу до результата, а не выполняет одну заранее заданную операцию.
AI AutomationAI-автоматизация — это перенос рабочих процессов на сценарии, в которых решения на неструктурированных данных принимает языковая модель: разобрать письмо, классифицировать заявку, извлечь данные из документа, составить черновик ответа.
MCPMCP (Model Context Protocol) — это открытый протокол, который стандартизирует подключение AI-приложений к внешним инструментам и источникам данных. Он описывает единый способ, которым модель узнаёт, какие инструменты доступны, и вызывает их.