Архитектура и оркестрация
Выбор схемы взаимодействия под задачу: супервизор, конвейер, свободная кооперация. От этого зависит стоимость, задержка и предсказуемость системы.
Мультиагентные архитектуры · LLM · Автономия
Мультиагентные системы: когда один агент уже не справляется
Мультиагентная система — это не «много ботов». Это архитектура, где специализированные агенты разделяют задачу, пользуются инструментами, помнят контекст и работают под контролем. Сложность здесь не в промптах, а в оркестрации, наблюдаемости и границах автономии.
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, которые умеют вызывать ваши системы: базы, API, поиск. С обработкой отказов — потому что инструмент однажды ответит ошибкой.
Память и знания
Графы знаний и векторный поиск как долговременная память: чтобы система помнила контекст между сессиями и опиралась на ваши данные, а не на догадки модели.
Оценка качества
Система оценки до продакшена: наборы тестов, метрики, регрессии. Без этого улучшение промпта — это гадание, а не инженерия.
Контроль автономии
Границы полномочий, точки подтверждения человеком, аудит действий. Автономия полезна ровно до того момента, пока она наблюдаема и обратима.
Как мы работаем
Разбор задачи
Определяем, нужна ли вообще мультиагентность: часто одного агента с хорошими инструментами достаточно, и это дешевле.
Прототип и оценка
Собираем систему и сразу — контур её оценки. Метрика появляется раньше оптимизации.
Продакшен
Наблюдаемость, стоимость вызовов, деградация под нагрузкой, обработка отказов.
Эксплуатация
Мониторинг качества, дообучение, развитие. Поведение моделей меняется — за системой нужно следить.
Почему мы
Мы живём в этих системах
Наши инженеры ежедневно работают в связке с командами агентов. Мы не только строим такие системы — мы их пользователи, и знаем, где они ломаются.
Собственные разработки
У нас есть собственные наработки в оркестрации агентов и графах знаний, а не только опыт сборки чужих фреймворков.
Инженерия вместо промпт-магии
Оценка качества, версионирование, регрессионные тесты. Мы относимся к агентам как к софту, которому жить в продакшене.
Кейсы
ИИ-инфраструктура / мультиагентные системы
Внутренний продуктКоманды ИИ-агентов, которые собираются конфигурацией и проверяют себя
Мы построили ядро мультиагентной платформы за 2,5 недели: 29 декларативных агентов в трёх командах, пары «агент-критик», память на четырёх СУБД и 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
AI-инфраструктура, R&D в области мультиагентных систем
Исследовательский проектАгентная среда, где законы исполняются кодом, а не промптом
За четыре дня собрали и открыли под MIT агентную среду, где правила исполняются кодом: криптография, византийский консенсус, воспроизводимые эксперименты.
- 64 × 10 000
- агентов × тиков в референс-эксперименте: 131 372 события, 0 нарушений инвариантов; sha256-аттестация прошла независимую верификацию
- до 3,9×
- ускорение тика политики на референс-нагрузке (1 126,7 → 286,5 мс) без изменения хешей; замер профилировочным скриптом из репозитория
Частые вопросы
Что такое мультиагентная система простыми словами?
Это система, где задачу решает не одна программа, а несколько автономных участников-агентов, каждый со своей ролью и своими инструментами, которые обмениваются результатами. Аналогия — не один универсальный сотрудник, а команда специалистов с распределением обязанностей.
Когда нужна мультиагентная система, а когда достаточно одного агента?
Один агент справляется, пока задача укладывается в его контекст и один набор инструментов. Мультиагентность оправдана, когда нужны разные роли с разными правами и знаниями, когда шаги можно вести параллельно или когда важно, чтобы один участник проверял работу другого. Если этого нет — мультиагентность добавит стоимость и точки отказа без выигрыша.
Насколько такие системы предсказуемы?
Ровно настолько, насколько построен контур контроля: оценка качества, границы полномочий, точки подтверждения человеком и аудит действий. Языковые модели вероятностны, поэтому предсказуемость обеспечивается архитектурой вокруг них, а не надеждой на модель.
Можно ли работать на моделях в закрытом контуре?
Да. Мы разворачиваем решения на локальных моделях, когда данные не могут покидать периметр.
Смежные направления
Разработка ИИ-агентов: автономность, которой можно доверить работу
ИИ-агенты · Ассистенты · Автоматизация задач
Предиктивная аналитика: решения, которые считают, а не гадают
Прогнозирование · ML · Аналитика данных
НИОКР в области программного обеспечения и искусственного интеллекта
Наука · Исследования · Разработка
Посчитать эффект на своих цифрах
AVA — калькулятор экономики процесса. За пару минут он покажет, окупается ли эта услуга в вашем случае, ещё до разговора с нами и без обязательств.
Оценить эффект с AVAРазберём вашу задачу
Расскажите, что нужно решить. Если задача не решается или не окупается — скажем об этом сразу, до начала работ.
или напишите напрямую: hello@xteam.pro