Мир разработки искусственного интеллекта стремительно развивается, и одной из самых обсуждаемых тем последних лет является создание многозадачных или мультиагентных систем. В 2025 году многие разработчики и компании продолжают искать идеальные архитектурные решения для реализации ИИ-агентов, способных работать над сложными задачами в долгосрочной перспективе. Однако опыт показывает, что идея построения системы, состоящей из множества взаимодействующих агентов, далеко не всегда оказывается успешной. Проблемы, связанные с надежностью, контекстом и согласованностью решений, приводят к сложным ошибкам и нестабильности в работе таких систем. Важность понимания принципов контекстной инженерии и того, почему мультиагентные архитектуры оказываются хрупкими, не вызывает сомнений у экспертов в этой области.
Контекстная инженерия – это следующая ступень после терминологии «промпт инженерии», которая была широко распространена в эпоху первых чатботов и языковых моделей. Если промпт инженерия сосредоточена на составлении правильного текста запроса к модели, то контекстная инженерия затрагивает более глубокие процессы – динамическое управление и передачу всей необходимой информации между частями системы, чтобы обеспечение единства и логичности выполненных действий. В системе с несколькими агентами каждый из них должен владеть полной историей принятия решений и контекста действий других агентов. Часто это упускается из виду, что становится причиной возникновения противоречий и ошибок в конечном результате. Мультиагентный подход кажется привлекательным для реализации параллельной обработки задач.
Например, если предстоящий проект – создание игры, можно попробовать разделить работу между несколькими агентами: один отвечает за дизайн среды, другой – за механику персонажей. На первый взгляд, идея оптимальна. Однако на практике каждый агент может интерпретировать свою задачу по-своему, без полного понимания целей и стиля всего проекта. Это приводит к тому, что визуальные стили и игровые элементы оказываются несовместимыми, а конечный продукт – некачественным и несвязным. Эта проблема становится особенно очевидной при попытках сложных, многократно итеративных проектов, где даже небольшие недопонимания различными агентами накопительно влияют на качество работы всей системы.
Некоторые могут предположить, что стоит просто передавать исходный запрос и условия всем агентам. Но в реальных условиях, когда задачи многоступенчатые и реакция на промежуточные результаты важна, слепое дублирование контекста не решает проблему. Кроме того, у языковых моделей ограниченное окно контекста, что накладывает технические ограничения на объем переданной информации. Чтобы избежать подобных проблем, фундаментальным становится принцип совместного использования контекста и полной истории действий всех частей системы. Агентам необходимо иметь доступ к общему «источнику правды» для избегания конфликтующих предположений и решений.
В противном случае система оказывается в ситуации, когда разные агенты принимают несовместимые решения, что приводит к падению производительности и надежности. Это связано с важным аспектом, что каждое действие агента обладает скрытыми решениями и допущениями. Несогласованность таких решений между агентами ведет к накоплению ошибок, что является нежелательным эффектом для любой индустриальной или коммерческой разработки ИИ-агентов. Многие современные системы пытаются реализовать мультиагентные архитектуры, надеясь извлечь выгоду из параллелизма и распределенного решения задач. Но пока технологии и методологии не достигли достаточно высокого уровня, подобные системы остаются хрупкими и нестабильными.
Примеры реальных продуктов подчеркивают данный факт. Например, система Claude Code использует подагентов для выполнения конкретных и четко заданных функций, ограниченных одним вопросом за раз. Такой подход намеренно избегает параллельной работы, чтобы снизить риски конфликтов и потери контекста. Применение многомодельных систем в редактуре кода показывает, как сложно бывает добиться надежности при разделении задач на части, выполняемые разными модулями. История с «edit apply models» иллюстрирует, что передача описания изменений от одной модели к другой часто сопровождается ошибками интерпретации и неточностями, несмотря на стремление к надежности.
В итоге многие компании перешли к объединению функций в одном большом агенте, что позволяет снизить уровень ошибок и повысить качество исполнения. Несмотря на все сложности и текущие ограничения, будущее за умным сочетанием параллелизма и точного управления контекстом все еще многообещающе. Пока люди обладают уникальной способностью эффективно обмениваться самым важным опытом и знаниями, ИИ-агенты пока что в этом плане уступают. Чтобы мультиагентные системы стали надежными, потребуется значительно продвигать технологии долгосрочного поддержки контекста, механизмов компрессии и согласования действий разных агентов. Продвижение в этих направлениях откроет новые горизонты повышения параллелизма и эффективности систем искусственного интеллекта.
Как следствие, самым простым и эффективным решением сегодня является создание однопоточных, линейных агентов с непрерывным и совместным доступом к полному контексту. Такой подход уже доказал свою надежность и применимость в реальных проектах. Для задач с действительно большим объемом информации применяются методы сжатия и ключевого отбора важной информации, специальные модели-компрессоры, что позволяет продлить время работы с большими объемами данных. Развитие теории и практики контекстной инженерии является одним из главных путей повышения надежности и эффективности ИИ-агентов. Создателям систем рекомендуется уделять основное внимание не разделению задач между отдельными агентами, а обеспечению полной прозрачности и согласованности на уровне всех действий системы в целом.
Это позволит избежать распространенных ловушек и добиться высокой производительности даже в сложных, длительных сценариях работы. Попытки построить систему из множества агентов, каждый из которых работает самостоятельно, без полноценного обмена контекстом и истории решений, на практике приводят к появлению множества ошибок, непредсказуемому поведению и снижению качества конечного результата. Поэтому идея мультиагентов, несмотря на свою привлекательность с технической точки зрения, сегодня скорее является примером того, чего стоит избегать в серьезных промышленных решениях. Акцент следует делать на улучшение однопоточных архитектур, внедрение интеллектуальных механизмов сжатия и длительной памяти, а также развитии новых моделей, способных эффективно управлять и обрабатывать сложный контекст. Это позволит создавать более надежные и мощные ИИ-системы, которые будут удовлетворять требованиям бизнеса и пользователя.
Только так можно построить искусственный интеллект, который сможет выполнять длительные, многоступенчатые задачи без потери качества и надежности. В итоге, понимание и применение принципов контекстной инженерии, отказ от хрупких мультиагентных решений и стремление к единству всей системы остается ключом к настоящему прогрессу в области создания долгосрочных и надежных ИИ-агентов в ближайшем будущем.
