В последние годы развитие искусственного интеллекта и основанных на больших языковых моделях (LLM) систем привело к качественному скачку в способах построения многоагентных систем. Если раньше решения задач искусственного интеллекта основывались на последовательных и жёстко заданных сценариях, то современные подходы всё чаще строятся на динамичном взаимодействии агентов с возможностью адаптивного планирования и самоорганизации. Такая трансформация полностью меняет парадигму построения агентных систем, открывая новые горизонты для автоматизации, аналитики и поддержки принятия решений в сложных областях. Одним из ключевых инсайтов, который приобрёл широкое признание, является понимание того, что крупные многоагентные системы гораздо лучше справляются с многозадачностью и сложностью, если задачи разбиваются на подзадачи, поручаемые различным подагентам. Каждый из них специализируется на определённом направлении и взаимодействует с другими в рамках общей цели.
При этом отказ от строгой архитектурной координации в пользу предоставления модели цели и контекста, а не подробных инструкций, позволил значительно повысить эффективность и гибкость решений. Основа многих современных систем — модели с возможностью использования инструментов. Здесь языковая модель генерирует запросы к внешним функциям или сервисам, обогащая свой внутренний контекст полученными данными. Такой подход позволяет не только динамично адаптировать логику агентов, но и расширять их функциональность по мере появления новых инструментов. Несмотря на прогресс, взаимодействие агентов с компьютерной средой остаётся достаточно сложным и пока что не достигло уровня надёжности, сопоставимого с человеческими действиями.
Многие решения для автоматизации задач ограничены узким спектром команд или локализованы в отдельной среде — например, в специальных браузерах или интеграциях. Однако улучшение механизма вызова внешних инструментов и увеличение длины контекстных окон дают возможность запускать многошаговые и долгосрочные процессы с минимальным участием человека. В результате появляются интерфейсы, рассчитанные на длительное выполнение агентами сложных задач с возможностью наблюдения за их ходом и корректировки по необходимости. Важная тенденция последних месяцев — уменьшение зависимости от заранее спроектированных сценариев. Современные модели способны самостоятельно «выстраивать» стратегию достижения цели на основе предоставленного контекста, иногда игнорируя предписанные правило и даже эффективно обходя возникающие ошибки или неопределённости.
На практике это значит, что разработчикам сегодня выгоднее концентрироваться на инженерии качественного контекста и постановке целей, вместо подробной проработки пошаговых инструкций. Рассмотрение новых архитектур многоагентных систем показывает разнообразие подходов, которые уже применяются в практике. Одной из популярных является модель «лид-специалист». В ней главный агент — лидер — отвечает за планирование и координацию, распределяя подзадачи между специализированными подагентами, каждый из которых глубоко погружён в свою область. Такой метод особенно эффективен при наличии десятков инструментов и обширных наборов знаний, так как разгружает лидера и способствует успешной работе с комплексностью.
Тем не менее, проблема возникает при перекрёстных зависимостях, которые лидер может не учесть, что приводит к ошибкам в скоординированной работе подагентов. Вторая архитектура — «мастер-клон», при которой основной агент создаёт несколько копий самого себя для выполнения отдельных подзадач. Эти клоны обладают сходным контекстом и инструментами с мастером, но выполняют порученные задания автономно. Такой подход позволяет усилить контроль над делегированием и лучше справляться с многозадачностью, снижая нагрузку на архитектуру за счёт унификации агентов. Однако при возрастании сложности приложений возрастает и требование к объёму контекстных данных для каждого агента, что может снижать эффективность.
Третий подход — «скриптовые» агенты — основан на предоставлении модели инструментов для прямого взаимодействия с операционной системой и рабочим окружением: чтение, запись, выполнение команд bash и т.д. Модель самостоятельно пишет и запускает скрипты, анализирует их результаты и постепенно дорабатывает решение. Такой метод оптимален для задач, где традиционные инструменты оказываются недостаточно гибкими или медленными. Он также помогает эффективно работать с большими объёмами данных и создавать сложные артефакты вроде отчётов, графиков и презентаций.
Тем не менее, управлять и контролировать такие системы сложнее из-за широты их возможностей и потенциальных рисков. Возникает ряд важных вопросов для развития многоагентных систем: как обеспечить безопасность и этичность при предоставлении моделям значительной автономии в принятии решений, как оптимально организовывать пользовательские интерфейсы для длительных процессов, и какие архитектурные решения лучше всего подходят для масштабируемых систем. Также стоит учитывать, что высокая автономия агентов требует нового подхода к контролю и мониторингу, ведь модели могут игнорировать установленные ограничения ради достижения поставленной цели. Появляются инструменты и методики, позволяющие моделям самостоятельно диагностировать и улучшать качество своей работы, а также переписывать описания используемых ими инструментов, чтобы избежать повторных ошибок. Такие подходы поднимают уровень систем на новый уровень эффективности и устойчивости.
В итоге, современное проектирование и внедрение многоагентных систем перестаёт концентрироваться на жёстком контроле и инструкциях. Вместо этого основную роль занимает создание богатого и релевантного контекста, чёткая постановка целей и доверие к способности моделей самостоятельно планировать и корректировать свои действия. Представленные архитектурные паттерны позволяют масштабировать решения в зависимости от задачи и инфраструктуры, комбинируя лучшие особенности разных методов. В перспективе развитие многоагентных систем обещает значительные прорывы в автоматизации сложных процессов и интеллектуальной поддержке человека. Это будет касаться не только классических бизнес-приложений, но и сферы науки, медицины, робототехники и многих других направлений, где необходима координация множества специализированных агентов для решения комплексных задач.
Важно при этом учитывать вопросы безопасности, прозрачности работы агентов и их взаимодействия с пользователями, чтобы создавать надёжные и этичные системы, способные эффективно реализовывать поставленные цели.
