От прототипа к продакшену: с какими проблемами сталкиваются мультиагентные системы

Мультиагентные системы выглядят как мечта любого продакта: вместо одного агента вы собираете команду из LLM, где один планирует, другой ищет данные, третий пишет код, а четвертый проверяет результат. Проблема в том, что такая команда зависит сразу от всего вокруг: API провайдеров, function calling, баз данных, облака. Любое обновление легко превращает ваш пайплайн в набор странных багов и несовместимостей.

Самое интересное тут не в красивых демо, а в том, что происходит дальше, когда это пытаются поддерживать месяцами. Какие фреймворки реально растут устойчиво, а какие выстреливают и быстро выдыхаются? Что чаще делает комьюнити: чинит ошибки или бесконечно подстраивается под меняющийся мир? И почему в проблемах внезапно всплывает не только код, но и координация самих агентов?

Разберём большое исследование по восьми популярным open-source фреймворках разработки агентов и посмотрим на цифрах: как они развиваются на GitHub, какие есть проблемы и как быстро их решают.

📜 Полный обзор