Агент, мульти-агент и оркестратор

Продолжаем наводить порядок в терминологии. После слов LLM, RAG и прочей цифровой нечисти обычно начинается новая путаница. Любую систему с ИИ начинают называть агентом. А если таких систем две – уже «мульти-агентная платформа». Иногда, правда, это просто чат, которому выдали бейджик и внушили чувство собственной важности.

Давайте по-человечески.

Агент – это ИИ-система, которая умеет не только отвечать, но и выполнять конкретную роль в работе. У агента есть вход, задача, правила, иногда доступ к инструментам, и ожидаемый результат на выходе. То есть агент – это уже не просто «поговорить», а сделать законченный кусок работы.

Теперь следующий уровень – мульти-агент. Это не «один агент потолще», это система, где несколько агентов делят работу между собой по ролям.

И вот здесь есть важная мысль – для сложной задачи не всегда надо мучить одну огромную LLM. Часто правильнее разделить задачу между несколькими специализированными агентами, даже если каждый из них сам по себе не гигант.

Почему? Потому что свойство системы определяется не только свойствами элементов, а их взаимодействием.

Простой пример – подготовка коммерческого предложения клиенту.
Один отдельно взятый агент может решать только свою конкретную задачу:
– расшифровать (транскрибировать) интервью с клиентом;
– составить перечень требований из расшифровки;
– сверится с базой данных по продуктам;
– найти решение проблемы клиента;
– написать черновик текста;
– редактировать структуру и логику;
– корректировать язык, ошибки, повторы;
– верстать материал в нужный формат;
– проверять соблюдение требований по стилю, объёму, оформлению;
– извлечь адрес клиента и отправить e-mail.

То есть, мы не обращаемся к одной большой LLM с просьбой «вот запись разговора, сделай КП в pdf и отправь его». Мы разбиваем процесс на шаги, каждый из которых может быть решен без применения «тяжелой артиллерии». Каждый агент решает свою задачу, а вместе они работают лучше, чем одна большая модель, которую заставили сразу и сочинять, и редактировать, и корректировать, и оформлять. Это как пытаться одним очень талантливым сотрудником заменить целый отдел. Иногда можно. Но обычно дорого, нервно, с перекосами и многократными переделками.

И вот здесь появляется ещё один важный персонаж – оркестратор. Это тот, кто управляет работой отдельных агентов. Он не обязательно «самый умный», его роль другая:

– определить, кого вызвать первым;
– кому передать результат дальше;
– где нужна проверка;
– где вернуть на доработку;
– где подключить человека;
– и как собрать итог.

Если мульти-агент – это команда специалистов, то оркестратор – это диспетчер, режиссёр или дирижёр. Или если хотите, начальник отдела. Без него мульти-агентная система быстро превращается в производственный капустник.

Но оркестратор – это не только логика маршрутизации. В более взрослой архитектуре он ещё может знать, где физически размещён нужный агент, на каком сервере, в каком контуре или узле его лучше запускать. А это уже важно для multi-server организации: балансировки нагрузки, скорости, отказоустойчивости и безопасности, а не «пусть всё живёт где попало»

Главный вывод очень практичный. Когда вы слышите слова «мы строим агентную систему», нужно сразу задавать три вопроса:

1. Какая у агента роль?
2. Какой у него вход и выход?
3. Кто управляет последовательностью, проверками и эскалациями?

Если на это нет ответа, то перед вами, скорее всего, не агентная архитектура, а маркетинговый стендап.

Что можно сделать уже сегодня? Возьмите один знакомый вам процесс и попробуйте разложить его на роли. Не терминах BPMN или должностного набора. А, например, кто подготавливает процесс, кто принимает вход, кто анализирует, кто готовит решение, кто проверяет, кто оформляет результат. После этого задайте себе вопрос:

Это должен делать один «супер-агент 007» или здесь естественным образом напрашивается мульти-агентная схема с оркестратором?

Вот это и будет первый взрослый шаг от разговоров «про ИИ» к нормальному проектированию.

Хорошего дня!

#ИИ #ИИавтоматизация