В современном мире искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) существует множество подходов к созданию интеллектуальных агентов. Одним из наиболее обсуждаемых трендов являются мультиагентные системы — архитектуры, где несколько отдельных AI-агентов работают параллельно над частями одной задачи, а затем объединяются для получения результата. Несмотря на очевидную привлекательность концепции и обещания больших возможностей параллелизма, на практике такие системы часто оказываются крайне неустойчивыми и сложными в реализации. Именно поэтому многие ведущие эксперты и разработчики рекомендуют избегать построения мультиагентных архитектур и фокусироваться на принципах качественного контекстного инжиниринга и едином потоке выполнения. В основе проблемы лежит тот факт, что искусственный интеллект, каким бы высоким он ни был, крайне зависим от контекста.
Даже самые сложные модели опираются на ясное понимание задачи и точность инструкций. В случае мультиагентной архитектуры контекст резко фрагментируется: каждый подагент получает лишь часть информации и вынужден принимать решения без полного знания «картинки». Это приводит к несогласованности действий, конфликтам целей и, в итоге, к некачественным или непредсказуемым результатам. Рассмотрим конкретный пример: задача создания клона популярной игры Flappy Bird расходится на несколько подзадач. Первый подагент отвечает за создание движущегося фона с зелёными трубами, а второй — за проработку персонажа-птицы и её поведения.
В теории каждый подагент специализируется на своей части, но на практике первый может создать фон, напоминающий не Flappy Bird, а Super Mario Bros, а второй — нарисовать птицу в совершенно несовместимом стиле с неподходящей механикой движения. Итог — разрозненный продукт, где отдельные компоненты не сочетаются друг с другом. Попытка объединить результаты этих разобщённых процессов вызывает дополнительные сложности и ошибки. Попытка решить эту проблему при помощи передачи полной исходной задачи каждому из подагентов также не приводит к успеху. Причина в том, что зачастую задача разбивается не единовременно и в однократном сообщении, а постепенно, с учётом промежуточных ответов, решений и вызовов внешних инструментов.
И если каждый агент будет работать с разными контекстами и предположениями, риск конфликтов и несостыковок вырастает экспоненциально. Основной урок здесь — крайне важно, чтобы агенты делились не просто отдельными сообщениями, а полным контекстом включая действия, решения и промежуточные результаты всех вовлечённых систем. Коммуникация должна быть прозрачной и непрерывной. Каждый шаг агента несёт в себе определённые решения и предположения, и если между параллельными агентами возникают несогласованности, это влечёт за собой цепочку ошибок и сдвигов в понимании задач. Таким образом, один из ключевых принципов проектирования AI-агентов — построение системы, где весь контекст является общим для всех элементов, а действия каждого компонента учитывают результаты и намерения друг друга.
Наиболее надёжным решением сегодня является использование линейной однонитевой архитектуры, где агент последовательно выполняет задачи, имея доступ ко всей истории и контексту. Несмотря на то что это может создавать узкие места с точки зрения масштабируемости и скорости, такой подход обеспечивает максимальную согласованность и минимизирует накопление ошибок. Всё чаще разработчики вводят продвинутые механизмы сжатия и инжиниринга контекста, позволяющие эффективно хранить и обрабатывать длинные истории взаимодействия. Например, можно привлекать специализированные модели, обученные выделять ключевые события, решения и данные из большого объема диалогов и действий, формируя из них консолидированный контекст. Это позволяет увеличить объем информации, доступный агенту, без перегрузки основного контекстного окна и сохранять надёжность при продолжительной работе.
Авторитетные примеры индустрии подтверждают эффективность такой практики. Так, агент Claude Code выполняет подзадачи последовательно, без параллельной работы нескольких подагентов, что позволяет минимизировать конфликты и поддерживать стабильность. Подзадачи в этом случае чаще сводятся к изолированным вопросам, а не полноценным этапам разработки, что снижает требования к контексту и упрощает обработку. Ранее в сфере разработки кода были популярны так называемые «edit apply models» — системы, в которых крупная модель LLM генерировала пояснения к требуемым изменениям в коде в формате markdown, а специализированная небольшая модель применяла эти изменения. Несмотря на интересность концепта, практика показала, что подобная схема часто страдала от ошибок интерпретации и противоречивости инструкции и результата.
В современных решениях предпочтение отдаётся единым моделям, совмещающим принятие решения и его реализацию в одном проходе для повышения качества и предсказуемости. Параллельные мультиагенты часто воспринимаются как наиболее близкий способ получить эффективный многозадачный AI, способный работать сразу с несколькими аспектами задачи. Однако современные LLM ещё не готовы к комплексному и надёжному взаимодействию в формате длительной дискуссии, разрешения конфликтов и достижения консенсуса. Человеческое общение, полноценная аргументация и слаженная командная работа требуют довольно высокой степени интеллектуальной согласованности и эмоционального понимания, которые пока не доступны текущим искусственным системам. Проблема с мультиагентными системами — распределение решений и контекста порождает фрагментированность информационного поля.
Из-за малого размера контекстного окна, которое может обрабатывать каждая модель, полноценный обмен всеми необходимыми данными невозможен. В результате возникает ситуация, которая сравнима с коллективной работой без общей карты или стратегии — каждый играет по своим правилам, что неизбежно ухудшает качество и надёжность общей работы. Будущее, по мнению многих экспертов, связано с развитием единых долгоживущих агентов, способных удерживать и динамически обновлять обширный контекст. Такие агенты смогут лучше понимать задачи в целостном виде, принимать обоснованные решения и эффективно взаимодействовать с пользователем. Открытие более совершенных методов контекстного сжатия и репрезентации станет ключевым шагом на пути к масштабируемому искусственному интеллекту.
Для разработчиков AI-агентов главное — тщательно продумывать архитектуру и осознавать ограничения технологии на сегодняшний день. Принятие принципов контекстного инжиниринга помогает избегать проблем с рассогласованием и ошибками мультиагентных систем. Приоритетом остаётся создание структур, где каждый следующий шаг строится на полной и своевременной информации, исключающей двусмысленности и конфликты. Если задача слишком велика для одного агента, подходы к её делению должны строиться с учётом строгого контроля и передачи расширенного контекста между частями, иначе проще работать в линейном режиме, поддерживая надёжность и предсказуемость. В итоге, отказ от построения мультиагентных архитектур сегодня — это не просто консерватизм, а осознанная стратегия повышения качества и стабильности AI-систем.
Применение проверенных практик контекстного инжиниринга и фокус на едином потоке работы открывают путь для создания масштабируемых, надёжных и полезных интеллектуальных ассистентов, которые смогут эффективно поддерживать долгосрочные и сложные проекты. Передовое движение в создании AI-агентов требует гибкости мышления и готовности адаптироваться по мере развития технологий, но уже сейчас можно с уверенностью сказать — мультиагенты в их нынешней форме не следующий шаг, а камень преткновения на пути к истинно эффективному искусственному интеллекту.
