Накратко
- Мултиагентната система се състои от няколко ИИ агента със собствени задачи, инструкции и инструменти, които работят заедно, обикновено под управлението на координатор.
- Anthropic съобщава, че при вътрешна оценка на изследователски задачи такава система е надминала един агент с 90,2 процента, но е използвала около 15 пъти повече токени от чат. Токените са текстовите единици, въз основа на които услугите с ИИ начисляват такси.
- Други разработчици предупреждават, че паралелно работещите подагенти правят противоречиви допускания, ако не споделят контекста.
- Практическо правило: започнете възможно най-просто, използвайте няколко агента само за независими подзадачи, с ограничени права и одобрение от хора.
Какво е мултиагентна система
ИИ агентът се състои от езиков модел, инструкции и инструменти. Anthropic разграничава работните процеси, при които езикови модели и инструменти се управляват по предварително зададени програмни пътища, от агентите, които сами определят процеса си и избора на инструменти. Мултиагентната система съчетава няколко такива агента. В практиката се срещат три основни модела:
| Модел | Как работи | Пример |
|---|---|---|
| Координатор и специалисти | Главният агент разделя задачата, разпределя части на подагентите и обобщава резултатите | Проучване на десет доставчика, по един подагент за всеки доставчик |
| Предаване | Агент предава разговора на друг агент, който отговаря за темата | Първоначалното обслужване на клиенти предава към възстановяване на суми или техническа поддръжка |
| Създател и проверяващ | Един агент създава, а втори оценява и дава обратна връзка, докато резултатът стане подходящ | Проект на текст с проверка на качеството по контролен списък |
Какво показва практиката
В публикация от юни 2025 г. Anthropic описва система за проучвания по модела с координатор. При вътрешната оценка тя се представя с 90,2 процента по-добре от един агент. Същевременно агентите използват около четири пъти, а мултиагентните системи около 15 пъти повече токени от чат. Anthropic посочва като по-малко подходящи задачите с общ контекст и много зависимости, например програмирането, което съдържа по-малко части, изпълними паралелно, в сравнение с проучванията.
Cognition, разработчик на асистент за програмиране, стига през същия месец до по-предпазлив извод: подагентите виждат само части, правят различни допускания и дават резултати, които не си съответстват. Докладите си противоречат по-малко, отколкото изглежда: няколко агента помагат при обемна работа, която може да се раздели, но за това изразходват значително повече изчислителни ресурси и изискват повече контрол.
Кога е достатъчен един агент или фиксиран процес
Anthropic препоръчва да се търси възможно най-простото решение и сложността да се увеличава само когато е необходимо. За повечето задачи в малките и средните предприятия това означава:
- Процесът е предварително определен: прочитане на фактура, проверка, осчетоводяване. Фиксираният процес със стъпки, изпълнявани от ИИ, тук е по-бърз, по-евтин и по-лесен за проверка.
- Задачата изисква цялостен контекст: изготвяне на оферта за конкретен клиент, отговор на запитване. Достатъчен е един агент с правилните инструменти.
- Разходите и бързината са важни: Всеки допълнителен агент изразходва време и изчислителни ресурси, а всяко предаване може да доведе до грешки.
Кога има смисъл от няколко агента
- Подзадачите са независими: едновременна проверка на десет доставчика или двадесет документа и последващо обединяване на резултатите.
- Искате правата да останат разделени: Един агент чете имейли и има само права за четене, друг записва във Вашата система за управление на стоките, но само след одобрение. Така вредата остава ограничена, ако агент бъде подведен от манипулирано съдържание.
- Втората проверка е ценна: Проверяващ агент сравнява резултата с източниците, преди да го види човек.
- Контекстът би се препълнил: Много дълги задачи могат да се разделят на части, всяка от които се обработва от отделен подагент.
Рискове и контрол
- Разходи: Задайте горни граници за всяка задача и измервайте потреблението при едно изпълнение.
- Вериги от грешки: Грешка на един агент се пренася към следващия. Записвайте междинните резултати с източниците и ги проверявайте на извадков принцип.
- Права: Всеки агент получава само това, което му е нужно. OWASP посочва „Excessive Agency“, тоест прекалено широки правомощия, като отделен риск за приложенията с езикови модели. Действията, които записват данни, минават през одобрение.
- Проследимост: Дневник показва кой агент какво е направил и защо. За личните данни важат правилата на ОРЗД.
- Висок риск: Ако агентите подготвят решения за хора, например при кандидатстване за работа или оценка на кредитоспособността, важат строги правила съгласно приложение III към Регламента за ИИ. Повече при рисковите категории.
Как да действате
- Опишете процеса: стъпки, данни, решения и кой одобрява.
- Започнете просто: с фиксиран процес или един агент и измервайте резултатите.
- Определете ограничението: Къде това не е достатъчно: по отношение на времето, качеството или правата?
- Разделяйте само там: подагент с ясна задача, входни и изходни данни.
- Сравнете: разходите, продължителността и дела на грешките спрямо простото решение.
- Включете одобрение: Човек потвърждава, преди нещо да се изпрати навън или да се осчетоводи.
Източници
- Anthropic: Как изградихме нашата мултиагентна система за проучвания, 13 юни 2025 г.
- Anthropic: Създаване на ефективни агенти, 19 декември 2024 г.
- Cognition: Не създавайте мултиагентни системи, 12 юни 2025 г.
- OpenAI: Agents SDK, предаване между агенти
- OWASP: Топ 10 за LLM приложения 2025
- Регламент (ЕС) 2024/1689 относно изкуствения интелект, приложение III: EUR-Lex