Мультиагентные системы ИИ: что это, как работают и где применяются

Языковые модели изменили мир. Но простых чат-ботов уже недостаточно. Одна нейросеть ошибается, теряет нить задачи и не может работать без постоянного контроля.

Нужны автономные помощники, и на выручку приходят распределённые системы. Это когда вместо одной нейросети работает целая «команда» узких ИИ. Они сами распределяют работу, проверяют друг друга и выдают предсказуемый результат. Разберёмся, как всё устроено, и где это можно использовать.

Автор

Редакция Универус

Что такое мультиагентная система простыми словами

Представьте обычную редакцию журнала или ИТ-отдел. Там нет человека, который делает всё: пишет код, рисует дизайн, продаёт рекламу и проверяет тексты на ошибки. Каждый сотрудник — специалист в своей области. Люди общаются, передают друг другу файлы и вместе выпускают готовый продукт.

Современные мультиагентныеые системы ИИ работают так же. Это сеть из множества небольших, автономных программ, или агентов. У каждого из них — конкретная роль, инструменты и цель.

Эту идею учëные подсмотрели у природы. Вспомните муравьёв и то, как слаженно они строят муравейник. У них нет начальника, который раздаёт приказы, но благодаря химическим сигналам (феромонам) они идеально координируют свои действия. Это называется «роевым интеллектом».

Такие природные алгоритмы объединили с мощью больших языковых моделей (LLM). Теперь алгоритмы понимают человеческий язык, рассуждают и договариваются друг с другом.

Чем мультиагентные системы отличаются от одного ИИ-агента

Разница — в архитектуре и подходе к ошибкам.

Многие новички думают, что можно просто поручить всю работу ChatGPT*. Но когда работает один агент, он пытается выстроить длинную логическую цепочку от начала до конца. Если на втором шаге он сделает ошибку, все последующие действия тоже будут неверными. Кроме того, у модели есть лимит контекстного окна. Чем длиннее задача, тем быстрее ИИ забывает первоначальные требования.

А мультиагентные системы дробят сложную проблему на несколько задач. Если один алгоритм ошибается, другой это замечает и отправляет на переделку. Распределение задач делает результат более предсказуемым. У каждого агента — свой набор компетенций и видение задачи. Они видят только то, что нужно для того, чтобы выполнить свою часть работы.

В сравнительной таблице — все различия между одиночными агентами и распределёнными системами.

Как устроена мультиагентная система

Архитектура таких платформ подчиняется строгой логике и правилам. Нейросети опираются на роли, память и протоколы обмена данными. Рассмотрим подробнее.

Роли агентов и распределение задач

В основе работы лежит разделение обязанностей. Каждый алгоритм получает системную инструкцию (промпт), которая задаёт его функцию и ограничения.

Чаще всего в команде выделяют четыре роли:

• Планировщик: он встречает задачу от пользователя. Анализирует её и разбивает на пошаговый план.
• Исследователь: ищет информацию во внешних источниках, изучает базы данных или ищет нужные файлы на сервере.
• Исполнитель: создаёт продукт — программный код, дизайн или текст для блога.
• Критик: строгий проверяющий, который сверяет результат с планом. Если что-то не так, возвращает задачу исполнителю.

Николай Волосянков, основатель проекта «Универус»:

«Бизнес устал от нестабильности одиночных нейросетей. Если поручить одной модели написать код, протестировать его и составить документацию, она почти наверняка запутается. Но стоит разбить этот процесс на роли и передать их виртуальной команде, как результат становится предсказуемым. Сегодня компании переходят к построению автономных отделов, которые выдают готовый продукт практически без участия человека».

Координация, память, инструменты и обмен данными

Чтобы программы работали сообща, им нужна среда для общения. Разработчики используют стандартизированные протоколы, такие как Agent2Agent (универсальный открытый стандарт общения для ИИ-агентов от Google),[1] которые позволяют алгоритмам обмениваться структурированными данными.

Ещё один важный компонент — память. Она бывает:

1. Краткосрочной — здесь хранится текущий контекст. Это как оперативная память компьютера.
2. Долгосрочной — позволяет агентам запоминать прошлые удачные решения и опираться на них в будущем. Работает через механизмы, которые мы разбирали в статье «Векторные базы данных: что это, как работают и где применяются».

Через разные инструменты алгоритмы получают доступ к данным: ищут информацию в Google, читают базы данных или отправляют письма.

Для стандартизации такого доступа всё чаще применяют универсальный стандарт связи Model Context Protocol (MCP). Раньше разработчики писали сложный код, чтобы ИИ смогли работать с конкретной базой данных компании. MCP работает как общий язык, чтобы агенты сразу понимали, какие внешние инструменты им доступны и как находить нужную информацию.

Оркестратор, планировщик и контроль результата

Чтобы виртуальная команда работала слаженно, функции управления разделяются между планировщиком и оркестратором:

1. Планировщик — отвечает за начальный этап: принимает общую задачу от пользователя, анализирует требования и разбивает сложный процесс на пошаговый план действий.
2. Оркестратор — работает, как диспетчер в процессе выполнения. Берёт готовый план, распределяет задачи между агентами-исполнителями и управляет потоком их выполнения.

Контроль за выполнением шагов и проверка итогового результата могут происходить по разным сценариям:

• пошаговый (секвенциальный) подход предполагает строгую очерёдность: один сделал — передал другому;
• итеративное улучшение — исполнитель и критик дорабатывают черновик, пока не добьются нужного качества.

Также активно применяется правило «человек в контуре» (Human-in-the-Loop). Если алгоритму нужно совершить финансовую операцию, или он сталкивается со спорной ситуацией, ставит процесс на паузу и ждёт одобрения от человека.

Где применяются мультиагентные системы

Применение мультиагентных систем затрагивает практически все крупные индустрии. Их внедряют там, где важны скорость, масштабируемость и способность одновременно анализировать тысячи переменных.

Бизнес-процессы и автоматизация операций

Предприятия активно заменяют рутинные операции виртуальными командами. Отличный кейс — служба поддержки финансово-технологической компании Klarna. По данным OpenAI*, ИИ-ассистенты выполняют объëм работы 700 штатных операторов. [2]

Алгоритмы работают на 35 языках: проверяют детали заказов, сверяются с политикой возвратов и проводят транзакции. Среднее время решения проблемы сократилось с 11 до 2 минут, а количество повторных обращений упало на 25%. При этом в сложных или конфликтных ситуациях ИИ мгновенно переводит диалог на человека.

Спрос на настройку подобных решений огромен. Узнать, как зарабатывать на внедрении автоматизации, можно в нашей статье о том, кто такой ИИ-интегратор.

Разработка, аналитика и исследовательские задачи

В сфере информационных технологий показателен пример стартапа Cognition и их автономного ИИ-инженера Devin.

Это полноценная система, способная вести проект от идеи до написания чистого кода. Когда компании Nubank потребовалось обновить устаревшую архитектуру, в которой миллионы строк кода, Devin разделил задачу на агентов-исполнителей. Они параллельно изучали внутреннюю документацию, переписывали функции и тестировали результат на ошибки. Работу, на которую закладывали месяцы, алгоритмы выполнили за несколько недель.

В компаниях, которые внедряют ИИ в автоматизацию тестирования, системы придумывают сценарии проверок и формируют отчёты. Особенно можно выделить инструмент Ask David от разработчика JPMorgan.

Агент-руководитель принимает сложные финансовые запросы и распределяет задачи: один агент собирает биржевые сводки, второй — анализирует новости компаний, третий — сводит данные, а агент-критик — жёстко проверяет отчёт на логические ошибки перед тем, как выдать результат.

Логистика, финансы, поддержка и корпоративные ассистенты

В логистике впечатляющие результаты показывает британский онлайн-супермаркет Ocado.[3] На их складах работают сотни роботов, которыми управляет распределённое ПО. Машины обмениваются данными о занятых маршрутах, избегают столкновений и оптимизируют логистику так, чтобы собирать заказы из 50 позиций за 5 минут.

В сфере корпоративных финансов агенты симулируют поведение рынков. Банк JPMorgan применяет автономные алгоритмы, чтобы безопасно тестировать новые торговые стратегии. Агенты внутри симуляции выполняют роли разных инвесторов, чтобы проверить устойчивость алгоритма к кризисам.

В корпоративном управлении компании интегрируют помощников в рабочие пространства. Алгоритмы занимаются планированием, поиском документов и аналитикой. Понять масштаб интеграции на уровне ИТ-гигантов поможет материал об AI Mode в Google.

Примеры мультиагентных систем и фреймворков (сред разработки)

Чтобы собрать виртуальную команду, не нужно писать всё с нуля. Можно использовать готовые мультиагентные системы искусственного интеллекта и фреймворки (среды разработки).

Сравним самые популярные решения.

Как запустить мультиагентную систему

Запустить систему могут как пользователи без опыта в программировании, так и профессиональные инженеры.

Инструкция для новичков

Инструмент: среда разработки CrewAI или специализированные визуальные конструкторы (low-code платформы).

Как запустить. Вот что нужно сделать:

• прописать обычным текстом логику работы и инструкции для виртуальных сотрудников;
• в специальном файле конфигурации или визуальном конструкторе создать карточки агентов — для каждого задать роль, например, «агент-копирайтер», цель и текстовое описание задачи.

Система объединит их и запустит в течение часа.

Пример того, как выглядит настройка такой команды внутри системы.

Карточка агента № 1: исследователь

• роль: маркетолог-аналитик конкурентов;
• цель: сбор актуальной информации о ценах на рынке;
• инструкция: открыть браузер, найти три основные онлайн-школы в выбранной нише, выписать их тарифы и условия обучения. Передать собранные данные агенту № 2.

Карточка агента № 2: копирайтер

• роль: автор рекламных материалов;
• цель: написание продающих текстов для публикаций;
• инструкция: принять аналитическую сводку от агента № 1. На основе полученных цифр написать три живых рекламных поста для Telegram-канала, сделать упор на выгоду для клиентов.

Чтобы запустить такую систему, достаточно заполнить текстовые бланки в среде разработки, вставить программный ключ (API) выбранной нейросети и нажать кнопку запуска. Программа самостоятельно организует диалог между виртуальными сотрудниками и выдаст финальный результат.

Инструкция для разработчиков

Стоит использовать, если нужно создать сложные корпоративные системы, чтобы обеспечить максимальный контроль над процессами и расходом токенов. Здесь уже нужно знать язык Python и документацию сред разработки (фреймворков).

Инструменты: среды разработки LangGraph, Microsoft AutoGen или Google ADK.

Как запустить: разработчик вручную пишет программный код (API), в котором фиксирует связи между алгоритмами в виде графа (схемы переходов), настраивает логику обработки программных ошибок, подключает базы данных через протоколы связи и распределяет лимиты программных ключей.

Преимущества, ограничения и риски внедрения

Главный плюс подхода — гибкая масштабируемость. Если объëм задач вырастет, можно расширить вычислительные мощности, и система продолжит работать. Качество работы высокое благодаря встроенным функциям самопроверки.

Но у технологии есть ограничения и технические нюансы, которые касаются таких аспектов:

1. Контроль ресурсов. Обычный скрипт срабатывает за доли секунд, тогда как группа агентов может долго обсуждать решение задачи. Критик будет придираться к деталям, а исполнитель — переписывать код. В итоге агенты рискуют застрять в бесконечном цикле правок, что расходует бюджета.
2. Информационная безопасность. Если дать модели бесконтрольный доступ к базе данных, она может случайно повредить информацию при неверной интерпретации запроса. Поэтому лучше внедрять систему одобрения человеком.

Как бизнесу начать использовать мультиагентный подход

Для внедрения ИИ в рабочие процессы не требуются огромные бюджеты. Начинать целесообразно с малого и понятного.

Шаг 1. Нахождение узкого места. Выберете один конкретный и регулярный процесс. Например, сортировка входящих заявок, обработка клиентских жалоб или ежедневный мониторинг цен конкурентов.

Шаг 2. Прописывание ролей и должностных инструкций. Распределите обязанности внутри будущей виртуальной команды. Определите, какой агент будет читать входящее письмо, какой — искать информацию в базе данных, а какой — проверять готовый результат на ошибки. Инструкции должны быть предельно ясными, без двусмысленных формулировок.

Шаг 3. Выбор среды разработки и заполнение карточек. Для тестирования логики работы оптимально использовать CrewAI или визуальные конструкторы. В интерфейсе такой программы открываются пустые текстовые бланки (карточки агентов). В поле «Роль» укажите описание должности, в «Задачи» — текстовую пошаговую инструкцию, подготовленную на шаге 2.

Далее в специальную строку введите программный ключ (API-ключ) выбранной нейросети, и нажмите кнопку запуска, которая автоматически связывает агентов в единую сеть.

Шаг 4. Тестирование под присмотром. Первое время нейросети должны действовать в режиме подготовки черновиков. Когда точность итоговых ответов начнёт полностью устраивать, системе можно делегировать больше автономных прав.

Николай Волосянков так резюмирует суть происходящих изменений:

«Главная ценность ИИ — освобождение времени предпринимателя и специалистов. Начните с малого. Завтра добавьте алгоритму в пару аналитика. Через месяц у вас будет работать механизм, который не просит отпускных. Именно те, кто внедряет эти технологии сейчас, забирают лидерство в своих нишах».

Заключение

Мы находимся на пороге грандиозных технологических перемен. На место одиночных чат-ботов приходят цифровые департаменты, способные самостоятельно анализировать проблемы и находить решения.

Для специалистов это прямая дорога к самореализации и увеличению дохода. Вы можете стать интегратором и автоматизировать чужой бизнес или использовать алгоритмы для роста собственных проектов. Изучайте новые инструменты, и вы получите ту свободу, о которой мечтаете.

Отзывы от учеников «Универус»

«Я устал от корпоративной гонки. Пошёл на курсы „Доходные боты“, чтобы найти что-то новое. Сначала тема казалась сложной, но преподаватели объясняют всё очень жизненно. Сейчас я настроил связку из ИИ, которая сама собирает заявки клиентов и пишет им коммерческие предложения. Я просто нажимаю „Одобрить“. Доход вырос, а я работаю часа четыре в день».

Михаил, 45 лет, бывший менеджер по продажам

«Постоянная нехватка времени — моя главная боль. На курсе в „Универус“ я узнала, как связать нейросети через CrewAI. Теперь у меня есть виртуальный аналитик и копирайтер. Пока я готовлю завтрак, они анализируют конкурентов и выдают мне готовый контент-план на неделю. Это потрясающее чувство свободы!»

Ольга, 41 год, интернет-маркетолог

«Долго сомневался, думал, что без знаний программирования тут делать нечего. Оказалось, всё можно настроить логикой и правильными инструкциями. Внедрили ИИ в отдел поддержки. Затраты на персонал снизились на 30%, а скорость ответов выросла. Спасибо команде „Универус“ за такие практические знания!»

Денис, 50 лет, предприниматель

«Курс полностью перевернул моё понимание работы с ИИ. Я перестала мучить ChatGPT* длинными запросами. Теперь я собираю роли под каждую задачу. Клиенты в шоке от скорости, с которой я сдаю проекты. Появилась финансовая стабильность, о которой я так долго мечтала».

Елена, 47 лет, фрилансер

*Цифровые продукты, указанные в статье, от компании OpenAI (ChatGPT) официально недоступны в РФ.