Слогер Создать блог
AI

Как построить мультиагентную систему, которая доводит задачи до конца

Разбор архитектуры на четыре роли: планировщик, исследователь, исполнитель и критик. Плюс практические шаги и типичные ошибки.

Один LLM-агент, который пытается спланировать, исследовать, написать и проверить себя, почти всегда делает всё это плохо. Задачи смешиваются, ошибки накапливаются, контекст раздувается. Мультиагентный подход разделяет работу между специализированными агентами — каждый отвечает за свою часть и передаёт результат следующему. Это не абстрактная идея, а рабочий паттерн, который можно собрать на коленке за вечер.

Почему один агент — это тупик

Когда один вызов LLM пытается охватить весь процесс, возникают предсказуемые проблемы:

  • Нет разделения ответственности: планирование перемешивается с исполнением.
  • Нет проверки качества — ошибки тихо накапливаются.
  • Контекст забивается нерелевантной историей предыдущих шагов.

Разделение на роли решает все три проблемы. Каждый агент видит только то, что нужно именно ему. Кроме того, для простых задач можно использовать дешёвую модель, а для финального текста — более мощную. Это экономит деньги без потери качества.

Сравнение: один агент против мультиагентной системы

КритерийОдин агентМультиагентная система
Разделение ответственностиВсё в одном промптеКаждая роль — отдельный агент
Проверка результатаОбычно отсутствуетКритик проверяет и возвращает на доработку
Нагрузка на контекстРастёт по мере выполненияКаждый агент получает только свой фрагмент
СтоимостьМощная модель на всёДешёвые модели для рутины, мощная — для ответа
Сложность реализацииПроще, но ненадёжноЧуть сложнее, но стабильнее

Шаги построения мультиагентной системы

Разберём на примере архитектуры из четырёх ролей: планировщик, исследователь, исполнитель, критик. Этого достаточно для большинства задач.

Шаг 1. Определите роли

У каждого агента одна функция и чёткий системный промпт. Не допускайте, чтобы агент делал что-то помимо своей роли. Планировщик разбивает цель на список конкретных подзадач. Исследователь собирает факты по подзадаче, но не пишет финальный ответ. Исполнитель превращает исследовательские заметки в готовый текст. Критик сверяет результат с исходной целью и одобряет или отправляет на доработку.

Шаг 2. Планировщик разбивает цель

Передайте агенту-планировщику исходную цель — он вернёт нумерованный список шагов. Например, для задачи «написать техническое сравнение векторных баз данных для RAG-пайплайна» планировщик выдаст шаги: сбор требований, сравнение архитектур, тесты производительности, оформление вывода. Каждый шаг — это отдельная сущность, которую можно обрабатывать параллельно или последовательно.

Шаг 3. Исследователь и исполнитель работают в паре

Для каждого шага исследователь собирает факты, а исполнитель уже пишет по ним ответ. Это разделение критично: процесс «найти информацию» и «сформулировать ответ» требует разных навыков. Исследователь может использовать инструменты поиска, но не имеет права писать финальный текст. Исполнитель, наоборот, не ищет ничего — только работает с предоставленными заметками.

Шаг 4. Критик — источник качества

Этот шаг пропускают в большинстве демо, и зря. Без критической проверки агенты с одинаковой уверенностью выдают как правильные, так и неверные ответы. Критик сравнивает черновик с исходной целью. Если ответ не подходит — он возвращается на доработку с пометкой «предыдущая попытка отклонена, улучшите точность и полноту». Ограничьте число повторов, чтобы не уйти в бесконечный цикл — обычно достаточно двух попыток.

Шаг 5. Оркестрация

Связать всё вместе можно простым циклом без тяжёлых фреймворков. Держите состояние в списке: каждый шаг проходит цепочку «исследование → исполнение → критика → результат». По завершении всех шагов соберите итоговый текст.

Типичные ошибки

  • Дублирование ролей: два агента делают одно и то же.
  • Пропуск критика — самый частый и самый дорогой просчёт.
  • Передача агенту всего контекста вместо только нужной части.
  • Забыли про ограничение числа попыток — система может зациклиться.
  • Использование одной модели для всех ролей: планировщику и исследователю достаточно лёгкой, исполнителю — мощной.

Чек-лист перед запуском

  1. Каждый агент имеет одну чёткую роль и промпт, описывающий только её.
  2. Планировщик всегда выдаёт список шагов, а не одно действие.
  3. Исследователь не пишет финальные ответы, исполнитель не ищет информацию.
  4. Критик включён в цикл и имеет право отклонять результат.
  5. Ограничены повторы (обычно 1–2).
  6. Контекст каждого агента ограничен его подзадачей.

Мультиагентная архитектура — это не магия, а правильная организация труда. Начинайте с четырёх ролей, добавляйте новых агентов по мере усложнения задач. Главное — не пытаться заставить одну модель делать всё сразу. Даже самый сильный LLM начинает ошибаться, когда берёт на себя слишком много.

По материалам: career. Текст переработан редакцией Слогера.

← На главную

Рекламное место — Конец поста
Реклама · Слогер

Комментарии (4)

Войдите, чтобы комментировать.

Foysal Ahmed 29.08.2026 17:05 ▲ 0
*Great breakdown of multi-agent systems. Four roles approach makes building reliable AI much clearer.*
Channel Bangla Media 29.08.2026 17:11 ▲ 0
This is a very practical and well-structured breakdown of multi-agent architecture. Separating planning, research, implementation, and criticism makes the workflow more reliable while keeping context and costs under control. The point about giving each agent a clearly defined role is especially valuable.
Oswaldo Guilarte 29.08.2026 17:27 ▲ 0
Se trata de una ( HABR ) orientada al desarrollo de la IA que enseña como construir un sistema multiagente que lleve las tareas hasta el final, explica una arquitectura dividida en cuatro roles específicos 1 planificador 2 investigador 3 ejecutor 4 critico
Sadia Afrin 30.08.2026 02:08 ▲ 0
«Очень интересный разбор! Чёткая структура и распределение ролей делают подход к мультиагентным системам особенно понятным и практичным. 🔥🤖»
Карьера

Как читать WARN Act: что делать, если вместо 60 дней отработки предлагают деньги

Федеральный закон требует предупредить о массовом сокращении за 60 дней. Но иногда работодатель не предупреждает, а платит — и это другое, чем выходное пособие. Разбираем, что должно входить в сумму, где её обычно урезают и как это связано с пособием по безработице.

Слогер 02.11.2026 ▲ 0
Карьера

Как подготовиться к собеседованию по кодингу, где разрешён ИИ: план репетиции на 60 минут

Один маленький проект, таймер на час и умение объяснить каждую строку, которую написал ваш ассистент. Разбираем формат, который в марте 2026 года описала DoorDash, и собираем тренировку под него.

Слогер 02.11.2026 ▲ 0
Карьера

Как работает WARN Act при продаже бизнеса: кто обязан предупредить сотрудников за 60 дней

Сделку закрыли, а через месяц начались сокращения. По федеральному закону США ответ на вопрос «кто должен был предупредить» зависит от даты закрытия и от того, взял ли покупатель людей на работу.

Слогер 02.11.2026 ▲ 0
AI

Почему AI-агент заработал $0 за 69 дней: разбор четырёх каналов и чек-лист проверки заказчика

Шесть заявок в escrow, семь ставок на джоб-борде, 16 баунти и 137 просмотров статей — с нулевым результатом. Что из этих цифр следует, если вы хотите зарабатывать через агента или с его помощью.

Слогер 02.11.2026 ▲ 0
Fluxs lenta
Реклама · fluxs.ru
Карьера

Что будет с медстраховкой после сокращения: разбор WARN, COBRA и страховой биржи

Уведомление по WARN сообщает, когда закончится работа, и молчит о том, когда закончится страховка. Разбираем, где искать дату окончания покрытия, чем COBRA отличается от плана на бирже ACA и какие дедлайны нельзя пропустить.

Слогер 01.11.2026 ▲ 1
Дизайн

Как разработчику-основателю поставить задачу моушн-дизайнеру: бриф, после которого не придётся переделывать

Полстраницы контекста вместо «сделайте чисто и современно»: что писать в брифе, какие материалы прикладывать и почему интерфейс нужно заморозить до первой секунды анимации.

Слогер 01.11.2026 ▲ 1
Карьера

Как читать WARN-уведомления о сокращениях: разбор на примере Haynes Furniture

Haynes Furniture подала уведомление в Вирджинии на 83 сотрудника. Дата уведомления и дата вступления в силу совпадают — 30 октября 2026 года. Что показывает эта запись и чего она не доказывает.

Слогер 31.10.2026 ▲ 1
Личный опыт

Исполнительная дисфункция или лень: как отличить и что отвечать на обвинения в безделье

Застревание перед простой задачей выглядит как лень только снаружи. Внутри — борьба, которая выматывает сильнее самой работы. Разбираем, чем это отличается и какие фразы помогают в разговоре.

Слогер 31.10.2026 ▲ 0
Fluxs lenta
Реклама · fluxs.ru
Карьера

Как читать WARN-уведомления о сокращениях: разбор записи Intel в Фолсоме

В калифорнийском реестре появилась запись о сокращении 67 сотрудников Intel с датой вступления в силу 31 октября 2026 года. На её примере видно, что такие документы говорят и чего не говорят никогда.

Слогер 31.10.2026 ▲ 0
Личный опыт

Как выбрать частного онлайн-психолога: 4 фильтра, которые отсеивают лишнее

Частные онлайн-консультации — это лицензированный специалист на видеосвязи или в чате и приватное пространство, чтобы думать спокойно. Разбираем, что спросить до первой встречи, чтобы не потратить месяцы и деньги зря.

Слогер 31.10.2026 ▲ 1
Fluxs lenta
Реклама · fluxs.ru
Карьера

Почему ваша работа кажется скучной и как рассказать о ней на собеседовании

Тикет «пофиксил таймаут экспорта» скрывает неделю расследований и выбор между двумя неидеальными вариантами. Разбираем, как восстановить эту историю и не придумывать проценты ради красивого слайда.

Слогер 30.10.2026 ▲ 1