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.
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
Обсудим вашу задачу
Расскажите, что нужно решить. Если задача не решается — скажем об этом сразу, до начала работ.
Написать нам