Главная / Словарь / Мультиагентные системы

Мультиагентные системы

Мультиагентная система - это несколько ИИ-агентов, каждый со своей узкой ролью, которые решают общую задачу, обмениваясь результатами. Один собирает данные, второй проверяет, третий формулирует вывод. Смысл разделения в том, что узкий агент с коротким промптом ошибается заметно реже, чем один агент, которому поручено всё сразу.

Зачем делить задачу между агентами?

Из-за контекста и проверяемости. Чем длиннее инструкция, тем хуже модель ей следует, и тем труднее понять, на каком шаге она ошиблась. Разделив процесс, вы получаете точки, где результат можно проверить обычным кодом до передачи дальше. Отладка становится возможной.

Как агенты договариваются между собой?

Через строгий формат данных, а не через свободный текст. Каждый агент отдаёт результат структурой с фиксированными полями, следующий получает её на вход. Если позволить агентам общаться прозой, ошибки начинают накапливаться: второй агент по-своему поймёт неточность первого, третий добавит свою.

Когда мультиагентная схема избыточна?

Когда задача решается одним промптом. Каждый дополнительный агент - это лишний вызов модели, лишняя задержка и лишняя точка отказа. Разделять стоит тогда, когда шаги действительно разные по характеру: извлечение, проверка, решение. Дробить один и тот же тип работы на трёх агентов смысла нет.