В последние годы технологии искусственного интеллекта и мультиагентные системы приобретают все большую популярность и востребованность в самых разных отраслях индустрии. Однако с ростом сложности таких систем возникают серьезные проблемы, связанные с интеграцией и управлением взаимодействиями между агентами и внешними сервисами. Как раз эти вызовы легли в основу создания и развития мультиагентной системы с участием пятнадцати специализированных агентов на базе протокола Model Context Protocol (MCP) компании Anthropic. Сегодня мы подробно рассмотрим опыт создания подобной системы, выявим сильные и слабые стороны применения MCP, а также поделимся практическими советами по проектированию масштабируемых и безопасных AI-экосистем. Мультиагентные системы располагают огромным потенциалом для решения сложных задач, требующих распределенного мышления и специализированных возможностей.
Каждый агент в такой системе может выполнять отдельную функцию или роль, будь то анализ документов, синтез данных, управление потоками или взаимодействие с внешними API. В то же время, рост числа агентов усложняет коммуникацию и синхронизацию, особенно когда требуется обрабатывать разнообразные протоколы и версии API, обеспечивать надежное управление кредами и проводить многократную координацию с минимальной задержкой. Для решения традиционных проблем интеграции, таких как написание большого количества "клеевого" кода для каждой новой системы или API, была использована технология Model Context Protocol (MCP) — универсальный протокол, организующий единый язык общения между AI агентами и инструментами. MCP выступает как своего рода USB-C для AI, стандартизируя связь и позволяя быстро подключать новые сервисы без сложных доработок и повторного кодирования. Основная идея MCP заключается в разделении логики бизнес-процессов и конкретных инструментальных реализаций.
Благодаря этому архитектурному решению становится возможным создать модульную, легко расширяемую систему, где каждый агент имеет ограниченный набор инструментов, настроенных специально под его задачи, что существенно уменьшает избыточность и снижает риски ошибок и галлюцинаций со стороны LLM. В рамках проекта было разработано более пятнадцати узкоспециализированных агентов с разными функциями. Среди них — агент постановки задач, координирующий поток, агент обработки и парсинга документов, а также извлекающий интуиции на основе полученных данных и сохраняющий структурированную информацию в базу данных на платформе Databricks. Такая сегментация позволила добиться качественной синергии при одновременном повышении масштабируемости и отказоустойчивости системы. Особенностью применения MCP в данном решении является строгое соблюдение принципа ограничения доступа агентов только к тем инструментам и данным, которые необходимы им для выполнения конкретных задач.
Этот подход не только оптимизировал расход контекстных токенов и ресурсов, но и повысил общую безопасность, минимизируя потенциальное влияние уязвимостей, возникающих при чрезмерно широких привилегиях. Однако, несмотря на очевидные выгоды, внедрение MCP сопряжено с рядом сложностей. Во-первых, не все внешние API изначально подготовлены для беспроблемной работы с LLM. Вербозные и избыточно детализированные определения инструментов быстро увеличивали размер контекста, вызывая переполнение контекстного окна. Чтобы решить эту проблему, была проведена консолидированная реорганизация инструментальных схем, где мелкие операции были объединены в более крупные, параметризированные и типизированные инструменты, что позволило сократить объем данных более чем на 50%.
Во-вторых, в процессе работы стало очевидно, что не каждое взаимодействие с внешними сервисами выгодно переносить через MCP. Для простых, жестко заданных API оптимальнее использовать прямые обращения посредством SDK или HTTP-запросов. MCP лучше всего применять для динамической оркестрации инструментов и случаев, когда важна стандартизация запросов и единый интерфейс. Еще одним важным аспектом стала необходимость надежного мониторинга и отладки сложных потоков данных и взаимодействий между агентами. Для этой цели была интегрирована платформа LogFire, которая позволила проводить реальное время трассировку вызовов, контролировать стоимость токенов, выявлять сбои и оптимизировать процессы на основе полученной телеметрии.
Такой уровень наблюдаемости становится обязательным элементом для устойчивого функционирования и масштабирования сложных AI-систем. Безопасность и контроль доступа стали неотъемлемой частью архитектуры. В мультиагентной среде легко возникает риск случайного или злонамеренного раскрытия ключей к API и конфиденциальным данным. В связи с этим были реализованы строгие механизмы изоляции учетных данных и ограничения полномочий каждого агента. В качестве демонстрации потенциальных угроз стоит привести реальный инцидент с MCP-интеграцией в GitHub, когда злоумышленник мог посредством инъекции вредоносного кода получить доступ к приватным репозиториям через агента с чрезмерными правами.
На этапе перехода решения из прототипа в промышленную эксплуатацию была проведена серия комплексных тестирований, включающих и юнит-тесты для отдельных агентов, и сквозные сценарии с оценкой результатов с участием LLM в роли судьи. Такой подход позволил увеличить надежность и качество системы, а также выявить слабые места при обновлениях компонентов. В процессе работы с MCP и мультиагентной архитектурой стало особенно заметно, что успешное построение подобных систем требует подхода с «LLM-first mindset». Это значит, что как интерфейсы инструментов, так и их API должны быть специально спроектированы с учетом особенностей работы языковых моделей — с четкими, простыми структурами данных и минимальным уровнем вложенности. Только тогда агенты смогут эффективно анализировать, выбирать и использовать доступные функции без лишней перегрузки.
Правильный выбор моделей искусственного интеллекта для разных типов задач также заметно влияет на производительность и стоимость системы. В нашем случае для рутинных, легких операций лучше всего работал Claude 3.5 Haiku, тогда как для сложного аналитического синтеза документов оптимальна была версия Claude 3.7 Sonnet. Это соответствие сложно переоценить при масштабировании решения и управлении ресурсами.
Стоит отметить, что для каждого уровня построения системы — от проектирования инструментов и агентов до интеграции и эксплуатации — необходим постоянный контроль затрат на токены, поскольку чрезмерно раздутая структура может оказаться тихим убийцей эффективности и бюджета проекта. Интеграция MCP с современными инструментами, такими как PydanticAI, позволила повысить строгость типизации и гибкость разработки. Это существенно облегчило создание четких интерфейсов, разделение областей ответственности и ускорило разработку модульных компонентов. Кроме того, валидаторы и защитные механизмы, встроенные в PydanticAI, обеспечивали дополнительные уровни контроля качества и безопасности. Подводя итог, необходимо подчеркнуть, что использование Model Context Protocol в мультиагентных системах открывает новые горизонты для создания масштабируемых, гибких и безопасных AI-экосистем.
