Когда агенту нужен дирижёр: AOrchestra и динамическая оркестрация LLM через субагентов

Один ИИ‑агент отлично справляется с задачами из пары шагов: что-то найти, написать, поправить. Но когда работа превращается в длинный квест с проверками, откатами, запуском команд и исправлением ошибок, он начинает теряться. Контекст раздувается, важное тонет в информационном шуме, и вместо прогресса агент занимается тем, что пытается вспомнить, где он остановился.

Есть привычный ответ: сделать мультиагентную систему с ролями вроде исследователя, кодера и ревьюера. Проблема в том, что такие роли быстро превращаются в болтливую бюрократию и требуют ручной настройки. А что если команда будет собираться на лету — ровно под текущий шаг, с нужными инструментами, кусочком контекста и даже подходящей по цене и силе моделью?

В обзоре разберём AOrchestra: как устроен оркестратор, который сам ничего не делает руками, зато создаёт субагентов по запросу, почему это помогает на известных бенчмарках GAIA, Terminal‑Bench и SWE‑Bench, и как здесь впервые становится реально управлять балансом между стоимостью и качеством.

📜 Полный обзор