🤖 AI-агент с нуля: строим Multi-Agent Systems

До сих пор мы строили одного AI-агента: дали ему инструменты, подключили MCP, добавили память и Guardrails. Он умеет получать контекст, принимать решения и выполнять действия во внешних системах.

Но что, если задача становится слишком большой для одного decision-making loop? Например, нужно одновременно исследовать несколько источников, работать с разными наборами данных и permissions, независимо проверять результаты и координировать несколько направлений работы. Кажется, очевидное решение — добавить ещё агентов. Но здесь легко усложнить систему, не сделав её лучше.

⚡️ Это пятая часть видеокурса об AI-агентах от ML-инженера Artezio Антона Максимова!

Разберём Multi-Agent Systems: где на самом деле проходит граница между одним сложным агентом и системой из нескольких агентов — и когда распределение принятия решений действительно оправдано.
Десять Tools, несколько LLM-вызовов и даже цепочка из Planner, Researcher и Reviewer ещё не делают систему Multi-Agent. MAS появляется тогда, когда существуют несколько автономных decision-making компонентов, способных самостоятельно принимать локальные решения и взаимодействовать друг с другом.

В этом выпуске:
— Где заканчивается Single-Agent System и начинается настоящая Multi-Agent System
— Homogeneous и Heterogeneous Agents: почему специализация и роли — только один из вариантов дизайна
— Cooperative, Collaboration и Mixed-Motive взаимодействие
— Point-to-point, Broadcast, Pipeline, Peer-to-peer и Shared Message Pool
— Centralized, Decentralized, Hierarchical и Blackboard / Shared Message Pool архитектуры
— A2A: как независимые agentic systems находят друг друга, передают задачи, статусы и результаты

🎬 Смотрите на YouTube или RuTube!