Мультиагентные системы: что это простыми словами
MarkdownКак ИИ агенты работают вместе в мультиагентной системе: роли оркестратора и воркеров, отличия от одного агента и ситуации, в которых оправданы дополнительные расходы.
Читать статью полностью
Ещё недавно типичный сценарий работы с ИИ выглядел просто: один чат, один агент и одна задача за раз. На сложных проектах агент может подключать помощников: один изучает документацию, другой сверяет данные, третий объединяет результаты. Так устроена мультиагентная система. Само название звучит внушительно, хотя принцип довольно понятный.
Разберём без сложных формул: что называют мультиагентной системой, чем группа агентов отличается от одного, как они распределяют работу и в каких случаях такая схема оправданна. Для примеров возьмём повседневные ситуации и инженерные материалы Anthropic и документацию Claude Code.
Документация Ailoot — справочные материалы о работе с сервисом.
Что такое мультиагентная система простыми словами?
Ключевая мысль
Мультиагентная система объединяет несколько ИИ-агентов для совместного решения задачи. Главный агент, или оркестратор, составляет план и распределяет подзадачи. Помощники выполняют порученную работу независимо, а затем передают результаты главному агенту, который готовит общий ответ. Иными словами, вместо одного исполнителя работает целая ИИ-команда.
Представь ремонт жилья. Один мастер мог бы сам по очереди заниматься стенами, плиткой, покраской и электрикой. Другой вариант — пригласить бригаду: прораб распределит задачи, электрик проложит провода, плиточник займётся отделкой, и работы пойдут параллельно. Мультиагентная система действует похожим образом, только в ней работают ИИ-агенты.
Агент — это не просто чат, который формулирует ответ. Он может самостоятельно применять инструменты: искать информацию в интернете, читать и редактировать файлы, выполнять команды. Если несколько таких агентов совместно решают одну задачу, это и есть мультиагентная система. Anthropic формулирует понятие так:
Мультиагентная система — это группа языковых моделей, которые самостоятельно работают с инструментами в цикле и выполняют задачу сообща.
Чем мультиагентная система отличается от одного ИИ-агента?
Ключевая мысль
Один агент выполняет задачу в рамках единого контекста, обычно переходя от одного шага к следующему. Мультиагентная система распределяет части работы между помощниками, которые могут действовать одновременно и в отдельных контекстах. Это помогает быстрее охватить масштабную задачу, но увеличивает расходы и усложняет объединение результатов. Для простого вопроса достаточно одного агента.
Основное различие — в распределении работы и контекста. Один агент ведёт задачу в одном диалоге: поиск, содержимое файлов и промежуточные выводы остаются в общей истории. В большой работе она может стать перегруженной. Мультиагентная система распределяет материал между несколькими агентами, у каждого из которых свой контекст.
Сравним эти варианты:
| Признак | Один агент | Мультиагентная система |
|---|---|---|
| Как выполняется работа | Последовательными шагами | Несколько частей решаются параллельно |
| Память и контекст | Общие для всей задачи | Отдельный контекст у каждого агента |
| Скорость на большой задаче | Ниже, поскольку работа идёт по очереди | Выше благодаря параллельной работе |
| Расход | Базовый | Существенно выше (об этом ниже) |
| Подходящий случай | Короткий запрос или простая задача | Масштабное исследование с большим числом источников |
| Основной риск | Контекст может стать перегруженным | Результаты сложнее объединить |
Мультиагентная архитектура не является универсальным улучшением одиночного агента. Это подход для крупных задач: короткий вопрос он может сделать дороже без заметной пользы, тогда как объёмное исследование по многим источникам может выиграть от параллельной работы.
Как работает связка «оркестратор и воркеры»?
Ключевая мысль
Распространённая схема мультиагентной системы состоит из оркестратора и воркеров. Главный агент получает задачу, планирует работу, разбивает её на части и поручает их помощникам. Каждый воркер выполняет свою часть в отдельном контексте и возвращает результат. Затем оркестратор объединяет ответы. Это похоже на работу прораба и бригады: один распределяет задачи, остальные их выполняют.
Эту архитектуру называют «оркестратор и воркеры» (orchestrator-workers). Anthropic описывает её следующим образом:
В схеме «оркестратор и воркеры» центральная языковая модель динамически делит задачу на части, распределяет их между моделями-исполнителями и объединяет полученные результаты.
Рассмотрим пример из исследовательской системы Anthropic. Ведущий агент получает запрос, выбирает подход к работе и запускает несколько помощников. Они изучают разные стороны темы, а ведущий собирает их находки. Компания описывает этот процесс так:
Получив запрос пользователя, ведущий агент анализирует его, разрабатывает стратегию и запускает субагентов для параллельного изучения разных аспектов вопроса.
Смысл такой организации — в параллельной работе. В описанной системе ведущий агент одновременно запускает от трёх до пяти помощников, каждый из которых, в свою очередь, может использовать несколько инструментов. Работа, которая у одного агента превратилась бы в длинную последовательность действий, распределяется по нескольким потокам.
Есть два близких понятия, которые важно отличать от мультиагентной системы:
- Маршрутизация (роутинг). Система определяет тип входящего запроса и направляет его в соответствующую ветку: например, вопросы об оплате — в одну, технические — в другую. Это распределение запросов, а не совместная работа команды агентов.
- Цепочка (prompt chaining). Задача выполняется поэтапно: каждый следующий шаг использует результат предыдущего. Это последовательный конвейер, в котором не обязательно участвует больше одного агента.
В мультиагентной системе действительно работают несколько исполнителей, часто одновременно и в отдельных контекстах.
Где ты уже пользуешься мультиагентами, сам того не зная?
Ключевая мысль
В Claude Code доступны субагенты: главный агент поручает помощнику часть задачи, тот работает в отдельном контексте и возвращает результат. Исследовательская функция Claude также использует мультиагентный подход. Такие системы уже встроены в инструменты для повседневной работы.
Понятный пример — субагенты Claude Code. В документации Claude они описаны как помощники для конкретных категорий задач:
Субагенты — специализированные ИИ-помощники, которым можно поручать определённые типы задач.
Важная особенность субагента — отдельное рабочее пространство. Он использует собственный контекст, инструкции и набор доступных инструментов:
У каждого субагента есть отдельный контекст, собственный системный промпт, доступ к инструментам и заданные разрешения.
Например, при анализе большого отчёта об ошибке главный агент может поручить изучение журналов отдельному помощнику. Субагент разбирает их в собственном контексте и возвращает краткий вывод о возможной причине и месте исправления. Основной диалог не заполняется длинными логами.
Зачем дробить задачу на несколько агентов?
Ключевая мысль
У такого разделения две основные причины. Во-первых, у каждого агента собственный контекст, и один помощник не перегружает другого найденными материалами. Во-вторых, несколько агентов могут работать одновременно. В крупном исследовании это способно повысить скорость и охват. Внутренняя оценка Anthropic показала преимущество мультиагентной системы на 90,2 процента, однако результат зависит от задачи и условий проверки.
Первая причина — управление контекстом. Во время длительной работы в истории одного агента накапливаются результаты поиска, фрагменты файлов и промежуточные выводы. Разделение позволяет каждому помощнику сосредоточиться на своей части. Anthropic отмечает, что это сочетает разделение труда с отдельными инструментами и направлениями поиска, что помогает проводить более полное исследование.
Вторая причина — скорость и широта охвата. Несколько помощников могут изучать тему одновременно. В собственной внутренней оценке качества исследований Anthropic сообщила следующий результат:
В нашей внутренней оценке качества исследований мультиагентная система с Claude Opus 4 в роли ведущего агента и субагентами на Claude Sonnet 4 превзошла одиночный Claude Opus 4 на 90,2 процента.
Указанный прирост относится к оценке Anthropic и сопровождается дополнительными расходами. Поэтому важно учитывать не только качество результата, но и цену его получения.
Почему мультиагент жжёт в 15 раз больше токенов?
Ключевая мысль
Каждый помощник обрабатывает задачу самостоятельно и расходует токены на входные данные и ответ. По оценкам Anthropic, агент обычно использует примерно вчетверо больше токенов, чем чат, а мультиагентная система — примерно в пятнадцать раз больше. Дополнительные скорость и охват обходятся дороже, поэтому такая схема оправданна лишь тогда, когда ценность задачи покрывает расходы.
Токен — единица, которой измеряют объём текста, обрабатываемого ИИ; стоимость сервиса часто рассчитывается с учётом токенов. Агент расходует их на работу с инструментами, файлами и поиском. Если агентов несколько, их затраты суммируются. Вот оценка Anthropic, основанная на её собственных данных:
По нашим данным, агенты обычно расходуют примерно вчетверо больше токенов, чем чат, а мультиагентные системы — примерно в пятнадцать раз больше.
Это соотношение помогает оценить, оправданы ли расходы. По мнению Anthropic, мультиагентная архитектура подходит для задач, ценность результата которых окупает увеличение затрат. Если короткий запрос может решить один агент, подключение нескольких помощников способно лишь увеличить счёт.
При этом, как отмечает Anthropic, расход токенов объясняет значительную часть различий в качестве: системе, которой доступно больше вычислений, проще добиться лучшего результата. Эта возможность требует бюджета; при строгом ограничении расходов параллельная работа может оказаться невыгодной.
Когда мультиагентная система оправдана, а когда нет?
Ключевая мысль
Мультиагентная система может быть полезна для крупной задачи, которую можно разделить на независимые части и результат которой оправдывает расходы: например, для масштабного исследования или сбора сведений из множества источников. Если работа небольшая, строго последовательная или её этапы сильно зависят друг от друга, несколько агентов могут не помочь. Anthropic отдельно указывает, что многие задачи по программированию хуже поддаются параллельному разделению, чем исследования.
Практическое правило: чем шире задача и чем больше у неё независимых частей, тем полезнее может оказаться команда агентов. Anthropic приводит такую примерную градацию:
| Тип задачи | Сколько агентов | Пример |
|---|---|---|
| Найти простой факт | 1 агент, 3-10 обращений к инструментам | «Узнай дату выхода этой модели» |
| Сопоставить несколько вариантов | 2-4 субагента, по 10-15 обращений каждый | «Сравни три инструмента по цене и возможностям» |
| Провести масштабное исследование | Больше 10 субагентов с чёткими областями работы | «Составь целостное представление о рынке в этой сфере» |
Параллельное выполнение подходит не для каждой задачи. Некоторые виды работы трудно разделить, а координация агентов в реальном времени может быть непростой. Anthropic приводит в пример разработку программного обеспечения:
Во многих задачах по написанию кода меньше действительно параллельных частей, чем в исследовательской работе; кроме того, ИИ-агентам пока трудно координировать действия и делегировать работу друг другу в реальном времени.
Если один этап разработки зависит от результата предыдущего, параллельная работа нескольких агентов может усложнить процесс. Для исследования по множеству источников распределение областей поиска, напротив, способно дать более широкий охват. Anthropic советует сначала выбирать наиболее простое решение и усложнять его только при необходимости:
Мы рекомендуем начинать с самого простого решения и добавлять сложность только тогда, когда она действительно нужна. Иногда лучше вовсе обойтись без агентной системы.
Как собрать свою первую мультиагентную связку?
Ключевая мысль
Сначала выбери задачу, которую можно разделить на отдельные части. Начинай с одного агента, затем при необходимости выдели одну сложную часть в субагента, а после этого попробуй параллельную работу нескольких помощников. В Claude Code субагентов можно настроить без написания кода. Последовательность действий приведена ниже.
Попробуй двигаться постепенно:
- Выбери задачу, которую можно разделить. Для первого опыта подойдёт широкое исследование, сбор сведений из разных мест или анализ большого объёма данных. Если шаги жёстко зависят друг от друга, начни с одного агента.
- Сначала используй одного агента. Выполни задачу привычным способом. Возможно, этого окажется достаточно.
- Передай одному субагенту отдельную часть работы. Если поиск или журналы перегружают основной контекст, поручите их разбор помощнику. В Claude Code субагент настраивается без кода и получает свой контекст и инструкции.
- Добавь параллельную работу, если задача состоит из множества частей. Назначь каждому субагенту отдельную область, чтобы их поручения не пересекались без необходимости.
- Учитывай расходы. Мультиагентная система может использовать примерно в пятнадцать раз больше токенов, чем чат, по данным Anthropic. Если задача не оправдывает такую стоимость, вернись к одному агенту.
Подобный принцип можно применять и в других инструментах, поддерживающих агентов: выделять отдельные части задачи, задавать границы работы и постепенно увеличивать число помощников.
Что ещё спрашивают про мультиагентные системы?
Ключевая мысль
Мультиагентная система подходит не для каждой задачи: иногда один агент справится проще и дешевле. В Claude Code субагентов можно настраивать без программирования. Оркестратор — это ведущий агент, который распределяет работу и собирает ответы помощников.
Частые вопросы
Мультиагентная система всегда лучше одного агента?
Нет. Для небольшой задачи или последовательной работы один агент часто оказывается проще и дешевле. Несколько агентов полезны, когда задачу можно разделить на независимые части, но расходы при этом могут заметно вырасти. По оценке Anthropic, мультиагентная система использует примерно в пятнадцать раз больше токенов, чем чат.
Нужно ли программировать, чтобы собрать мультиагентную систему?
Не всегда. В Claude Code субагентов можно настроить, описав их задачи; главный агент поручает им подходящую работу. У каждого помощника свой контекст и набор разрешений. Для такой настройки программирование не требуется.
Оркестратор и ведущий агент — это одно и то же?
В этой архитектуре эти названия относятся к одной роли: ведущему агенту, который получает задачу, разбивает её на части, распределяет работу и объединяет результаты. Английское название схемы — orchestrator-workers, то есть «оркестратор и исполнители».
Чем мультиагентная система отличается от автоматизации работы с помощью ИИ?
Мультиагентная система описывает техническое устройство: несколько ИИ-агентов взаимодействуют при выполнении одной задачи. Автоматизация работы с помощью ИИ — более широкое понятие, которое может включать один агент, набор инструментов или несколько агентов. Мультиагентная архитектура может быть частью такой автоматизации.
С чего начать, если хочется попробовать мультиагентов?
Возьми крупную задачу, которую можно разделить, и сначала поручить одному помощнику часть работы, перегружающую основной контекст. Не запускай сразу много субагентов: сначала проверь, справляется ли один агент, а затем при необходимости добавь параллельную работу.
Источники
Дополнительные материалы — на Ailoot.
Подробнее
Вопросы и ответы
Когда стоит оставить задачу одному агенту?
Когда она короткая или каждый шаг зависит от предыдущего результата. Параллельные помощники полезны для самостоятельных частей работы. Измеряйте их общий расход вместе с выигрышем времени.
С какой минимальной схемы нескольких агентов начать?
Сначала выполните реальную задачу одним агентом. Если журналы или поиск перегружают основной контекст, передайте эту часть одному помощнику с чёткими границами и коротким отчётом. Добавляйте остальных после подтверждения пользы такого разделения.