Архитектура и оркестрация
Выбираем схему взаимодействия под задачу: супервизор, конвейер, свободная кооперация. От неё зависят стоимость, задержка и предсказуемость системы.
Мультиагентные архитектуры · LLM · Автономия
Мультиагентные системы: когда один агент уже не справляется
Мультиагентная система на LLM состоит из специализированных агентов, которые делят задачу, пользуются инструментами, помнят контекст и работают под контролем. Основная сложность в оркестрации, наблюдаемости и границах автономии, и только потом в промптах.
Для команд, которые упёрлись в потолок одного агента: задача требует нескольких ролей, длинного контекста, вызова внешних систем и предсказуемого поведения под нагрузкой.
Что входит
Инструменты и интеграции
Агенты вызывают ваши системы: базы, API, поиск. Отказы обрабатываем заранее, потому что рано или поздно инструмент ответит ошибкой.
Память и знания
Графы знаний и векторный поиск служат долговременной памятью: система помнит контекст между сессиями и опирается на ваши данные вместо догадок модели.
Оценка качества
Систему оценки строим до продакшена: наборы тестов, метрики, регрессии. Без неё улучшение промпта превращается в гадание.
Контроль автономии
Границы полномочий, точки подтверждения человеком, журнал действий. Автономия полезна, пока она наблюдаема и обратима.
Как мы работаем
Разбор задачи
Проверяем, нужна ли мультиагентность вообще. Часто хватает одного агента с хорошими инструментами, и это дешевле.
Прототип и оценка
Собираем систему и сразу контур её оценки. Метрика появляется раньше оптимизации.
Продакшен
Наблюдаемость, стоимость вызовов, поведение под нагрузкой, обработка отказов.
Эксплуатация
Мониторинг качества и развитие системы. Поведение моделей со временем меняется, поэтому наблюдение не заканчивается на запуске.
Почему мы
С агентами работаем каждый день
Инженерную работу мы ведём вместе с ИИ-агентами нескольких вендоров по единому своду правил. Сеансы запускают и принимают люди, поэтому мы хорошо знаем, где агент ошибается и как это ловить.
Открытая среда для агентов
Agent Native Universe, наша среда для агентов с открытым кодом (MIT): правила в ней исполняет код. Два независимых прогона и повтор из журнала дают побайтно один и тот же итоговый хэш событий.
Качество измеряем до продакшена
Наборы проверочных задач, версии, регрессионные тесты. Без них нельзя сказать, стало ли лучше после правки промпта.
Кейсы
ИИ-инфраструктура · мультиагентные системы
Внутренний продуктКоманды ИИ-агентов из конфигурации, с парными агентами-критиками
За 2,5 недели собрали ядро мультиагентной платформы: 29 декларативных агентов в трёх командах, пары «агент и критик», память на четырёх СУБД, пять уровней автономии.
- 25 000+
- строк Python в ядре платформы, 134 модуля; подсчёт по коду репозитория
- 29
- декларативных агентов в трёх готовых командах (инженерной, когнитивной, исследовательской); подсчёт YAML-спецификаций
ИИ-инфраструктура · исследования мультиагентных систем
Исследовательский проектАгентная среда, где правила исполняет код
За четыре дня собрали и открыли под MIT среду для агентов, где правила исполняет код: криптография, протокол согласия в стиле PBFT, воспроизводимые эксперименты.
- тот же хэш
- повторный прогон и повтор журнала дают побайтно тот же итоговый хэш событий; любой может проверить это на открытом коде под MIT
- 187 из 187
- тестов движка проходят; ветка master, коммит 625b81d, на 05.10.2026
Частые вопросы
Что такое мультиагентная система простыми словами?
Это система, где задачу решает не одна программа, а несколько участников-агентов. У каждого своя роль и свои инструменты, результатами они обмениваются между собой. Похоже на команду специалистов с распределёнными обязанностями вместо одного универсального сотрудника.
Когда нужна мультиагентная система, а когда достаточно одного агента?
Один агент справляется, пока задача укладывается в его контекст и один набор инструментов. Несколько агентов оправданы, когда нужны разные роли с разными правами и знаниями, когда шаги можно вести параллельно или когда один участник должен проверять работу другого. Если этого нет, мультиагентность добавит стоимость и точки отказа без выигрыша.
Насколько такие системы предсказуемы?
Настолько, насколько продуман контур контроля: оценка качества, границы полномочий, точки подтверждения человеком и журнал действий. Языковые модели вероятностны, поэтому предсказуемость обеспечивает архитектура вокруг них.
Можно ли работать на моделях в закрытом контуре?
Да. Разворачиваем систему на локальных моделях с открытыми весами, если данные не могут покидать периметр.
Смежные услуги
Разработка ИИ-агентов: агент действует, человек задаёт границы
ИИ-агенты · Ассистенты · Автоматизация задач
Предиктивная аналитика: прогноз с измеренной точностью и известными границами
Прогнозирование · ML · Аналитика данных
НИОКР в области программного обеспечения и искусственного интеллекта
Наука · Исследования · Разработка
Посчитать на своих цифрах
Калькулятор AVA считает экономику вашего процесса по вашим цифрам, без формы и без нашей цены. Если автоматизация не окупается, он так и скажет.
Посчитать окупаемостьРазберём вашу задачу
Опишите, что нужно решить. Если задача не решается или не окупается, скажем об этом до начала работ.