Мультиагентные системы: как работает команда ИИ-агентов

Коротко: мультиагентная система — это несколько ИИ-агентов, которые вместе решают одну задачу, и у каждого своя роль, инструкция и инструменты. Обычно один агент — оркестратор — делит задачу и раздаёт части специалистам: исследователю, автору, дизайнеру, проверяющему. Так сложную работу делают несколько коротких и надёжных инструкций вместо одной длинной и путаной.

Мультиагентная система простыми словами

Представьте редакцию. Главный редактор не пишет все тексты сам: он ставит задачу журналисту, отдаёт готовый текст корректору, заказывает иллюстрацию и собирает номер. Каждый делает то, что умеет лучше всего, а редактор отвечает за целое.

Мультиагентная система устроена так же. Каждый агент в ней — обычный ИИ-агент со своей инструкцией и набором инструментов. Разница в том, что задачу ставит не только человек, но и другой агент, а результат возвращается не в чат, а тому, кто поручил.

Зачем несколько агентов, если можно одного

	Один агент	Команда агентов
Инструкция	Одна длинная, описывает всё	Несколько коротких, у каждого своя
Инструменты	Все сразу — модель путается	У каждого только свои
Качество сложной задачи	Падает с ростом задачи	Держится за счёт специализации
Самопроверка	Агент проверяет сам себя	Отдельный агент-критик
Стоимость и время	Меньше вызовов модели	Больше вызовов: платите за координацию
Отладка	Проще	Нужно понять, какой агент ошибся

Простое правило

Пока один агент справляется — не усложняйте. Команда нужна, когда инструкция перевалила за экран, агенту нужно больше пяти-шести инструментов или результат стабильно страдает от отсутствия проверки.

Архитектуры мультиагентных систем

На практике почти все системы собираются из трёх схем. Посмотрите, как в каждой движется работа.

Как агенты передают работу друг другу

Три базовые схемы мультиагентной системы. Смотрите, куда идёт сообщение.

🙋Вы

🧭Главный

🔍Исследователь

✍️Копирайтер

🎨Дизайнер

Вы → Главный: Запусти пост про новый тариф

1/8

Когда подходит

Задача делится на независимые части: собрать факты, написать текст, сделать картинку.

Где ломается

Главный агент — узкое место: если он плохо поставил подзадачу, все субагенты сделают не то.

Архитектура	Как устроена	Когда выбирать
Оркестратор (иерархия)	Главный агент делит задачу, раздаёт подзадачи и собирает ответ	Задача делится на разнородные части: факты, текст, картинка
Конвейер (последовательная)	Результат каждого агента — вход следующего	Этапы строго по порядку: расшифровка → протокол → слайды
Автор и критик (цикл)	Один создаёт, другой проверяет и возвращает на доработку	Важно качество: тексты для сайта, юридические ответы, код
Децентрализованная (рой)	Равноправные агенты обмениваются сообщениями без главного	Исследования и симуляции; в бизнес-задачах встречается редко

Проблемы мультиагентных систем

Команда агентов наследует слабости одиночного агента и добавляет свои. О них стоит знать до того, как строить систему.

Каскад ошибок. Неточный факт от исследователя автор уверенно превратит в текст, а дизайнер — в баннер. Лечится проверкой между этапами и правилом «только со ссылкой».
Потеря контекста. Субагент видит только то, что ему передали. Если оркестратор сформулировал подзадачу коротко, специалист сделает не то. Хорошие инструкции оркестратора описывают, что именно передавать каждому.
Бесконечные циклы. Автор и критик могут ходить по кругу. Нужны критерии «готово» и лимит итераций.
Стоимость. Каждый агент — это вызовы модели. Команда из четырёх агентов легко тратит в несколько раз больше, чем один.
Размытая ответственность. Когда результат плохой, трудно понять, чья инструкция виновата. Проверяйте каждого агента отдельно, прежде чем собирать команду.

Как создать мультиагентную систему без кода

Порядок одинаков на любой платформе: сначала специалисты, потом оркестратор. В Twelver это выглядит так:

Создайте и проверьте агентов-специалистов по отдельности — каждый должен хорошо справляться со своей частью. Как это сделать — в пошаговой инструкции.
Создайте главного агента. В его инструкции опишите, как делить задачу и как собирать итог.
В разделе «Команда из агентов» добавьте специалистов.
Для каждого участника заполните «Инструкции по использованию»: когда главный агент должен к нему обращаться и что ему передавать.
Проверьте команду на реальной задаче и посмотрите, кому и что поручил оркестратор.

Команды агентов — на плане Премиум

Собрать свою команду в редакторе можно на плане Премиум. Готовая «Контент-студия» ниже работает на любом плане — попробуйте, как оркестратор делит задачу между копирайтером и создателем изображений.

Загрузка…

Мультиагентные системы на LLM: фреймворки для разработчиков

Если систему нужно встроить в свой продукт, её собирают в коде. Самые распространённые варианты:

LangGraph — агенты как узлы графа с явными переходами; удобно для конвейеров и циклов с проверкой.
CrewAI — «команда» из агентов с ролями и задачами, ближе всего к идее редакции.
AutoGen — агенты, которые договариваются через обмен сообщениями; популярен в исследованиях.
OpenAI Agents SDK — передача управления между агентами (handoffs) и агенты как инструменты друг для друга.

Внешние сервисы агенты в любом из фреймворков получают через стандартный протокол — об этом глава ИИ-агенты и MCP. Готовые сценарии, где команда оправдана, — в ИИ-агентах для бизнеса и в примерах агентов.

Частые вопросы

Что такое мультиагентная система простыми словами?

Это несколько ИИ-агентов, которые вместе решают одну задачу. У каждого своя роль и инструменты, а один из них — оркестратор — обычно делит задачу, раздаёт части специалистам и собирает итог. Похоже на редакцию, где главный редактор координирует журналистов, корректора и дизайнера.

Какие бывают архитектуры мультиагентных систем?

Основные: оркестратор (иерархическая — главный агент раздаёт подзадачи), конвейер (последовательная — результат одного агента передаётся следующему), автор и критик (цикл проверки) и децентрализованная, где равноправные агенты общаются без главного.

Какие проблемы у мультиагентных систем?

Каскад ошибок от агента к агенту, потеря контекста при передаче подзадач, бесконечные циклы правок, рост стоимости из-за большего числа вызовов модели и размытая ответственность при отладке.

Как создать мультиагентную систему?

Сначала создайте и проверьте агентов-специалистов по отдельности, затем главного агента с инструкцией, как делить задачу и собирать результат. Добавьте специалистов в его команду и опишите, когда к каждому обращаться. Без кода это делается в агентных конструкторах; в коде — на LangGraph, CrewAI, AutoGen или OpenAI Agents SDK.

Чем агент в мультиагентной системе отличается от обычного?

Ничем принципиально: это такой же агент с инструкцией и инструментами. Отличие в том, что задачу ему ставит другой агент, а результат он возвращает не человеку, а оркестратору или следующему агенту в цепочке.

Попробуйте сами

Всё из этого руководства работает в Twelver

Один чат для текста, картинок, видео, музыки и озвучки — без отдельных сервисов и подписок.

Открыть чат Twelver

Лендинг по темеИИ-чат Twelver Twelver на AndroidТот же чат в приложении

Оцените свой опыт