Мультиагентные системы: архитектурные паттерны и компромиссы

Коротко: когда нужны несколько агентов

Агент — это LLM, которая в цикле решает, какой инструмент вызвать, и действует по результату. Мультиагентная система — несколько таких агентов с разными ролями, промптами и инструментами, которые обмениваются результатами.

Несколько агентов оправданы, если:

• задачу можно распараллелить на независимые подзадачи;
• один контекст не вмещает всю информацию;
• нужны разные специализации или независимая проверка результата.

Если ни одно не верно — начните с одного агента.

Паттерн 1. Orchestrator-worker

Оркестратор разбивает задачу на подзадачи, раздаёт их исполнителям и собирает результат.

• Плюсы: параллельность, каждый исполнитель работает с чистым узким контекстом, легко добавлять новых исполнителей.
• Минусы: качество зависит от того, насколько хорошо оркестратор декомпозирует задачу; исполнители могут дублировать работу; растёт число вызовов LLM.
• Подходит для: исследования по многим источникам, анализа большого набора документов, генерации частей отчёта.

Паттерн 2. Pipeline (конвейер)

Агенты работают последовательно: выход одного — вход следующего. Например: извлечь данные → проверить → сформировать ответ.

• Плюсы: предсказуемость, простая отладка — видно, на каком шаге сломалось; каждый шаг можно тестировать отдельно.
• Минусы: ошибка на раннем шаге распространяется дальше; нет параллельности; жёсткая структура плохо подходит для открытых задач.
• Подходит для: обработки документов, процессов с понятными этапами.

Часто конвейер вообще не требует «агентности» — это обычная цепочка вызовов LLM, и это хорошо.

Паттерн 3. Debate и проверка

Несколько агентов предлагают решения или критикуют друг друга, а финальный агент выносит вердикт. Упрощённый вариант — пара «исполнитель + рецензент».

• Плюсы: выявляет ошибки, которые пропускает один проход; полезен там, где цена ошибки высока.
• Минусы: несколько раундов умножают стоимость и задержку; агенты на одной модели могут соглашаться в одной и той же ошибке.
• Подходит для: проверки кода, юридических и финансовых формулировок, сложных рассуждений.

Сравнение паттернов

Память и состояние

Это самая недооценённая часть архитектуры.

• Краткосрочная память — контекст текущей задачи. Не передавайте исполнителям всю историю — давайте только нужное, иначе растут стоимость и шум.
• Общее состояние — храните его явно: в базе, файле или структурированном объекте, а не в тексте переписки агентов.
• Долгосрочная память — факты между сессиями, обычно через поиск по базе знаний.
• Структурированные передачи — агенты обмениваются данными по схеме (например, JSON), а не свободным текстом. Это упрощает проверку и отладку.
• Идемпотентность и повторы — если шаг упал, его должно быть безопасно перезапустить.

Когда один агент лучше

• Задача последовательная и укладывается в контекст.
• Важны низкая задержка и предсказуемая стоимость.
• Подзадачи сильно зависят друг от друга — передача контекста между агентами теряет детали.
• У вас ещё нет трассировки и оценки — без них мультиагентную систему почти невозможно отлаживать.

Хорошее правило: сначала один агент с качественными инструментами и промптом, затем разделение — только там, где замеры показывают выигрыш.

Частые ошибки

• Делать «команду агентов» ради архитектуры, а не задачи.
• Отсутствие лимитов на число шагов и вызовов — агенты зацикливаются.
• Нет логирования каждого вызова и решения.
• Неясные границы ролей: агенты дублируют или противоречат друг другу.