● Архитектура / Уровень: продвинутый / Q2 · 2026 / 30 из 90

Мультиагентные системы.

несколько AI-агентов в команде

Короткий
ответ ↳

Мультиагентная система — это несколько специализированных AI-агентов под оркестратором. Каждый агент — узкая роль (researcher, writer, reviewer). Применяется когда задача декомпозируется и где разные роли нужны разные инструменты / промпты.

01 Зачем разделять

Один универсальный агент путается в большом наборе инструментов и контексте. Разделение на роли (по 5 инструментов на роль) даёт +20-40% качества на сложных задачах.

Также роли позволяют использовать разные модели: дорогая reasoning-модель для планирования, дешёвая Haiku для рутинных шагов.

02 Архитектурные паттерны

Паттерн	Описание	Для чего
Sequential	Researcher → Writer → Reviewer	контент-pipeline
Hierarchical	Manager делегирует workers	сложные задачи с декомпозицией
Discussion	2-3 агента спорят	верификация решений
Specialist	routing к нужному агенту	customer support

03 Фреймворки

CrewAI — простой старт.
LangGraph — сложные state-машины.
AutoGen — Microsoft, исследовательский.
Claude Code subagents — для разработки.

04 Подводные камни

Затраты токенов растут в N раз — каждый агент со своим контекстом.
Латентность тоже растёт.
Сложно дебажить — кто из агентов ошибся.
Не подходит для high-frequency задач — оверхед на orchestration большой.

// 07

Частые вопросы

01 Когда лучше один агент?

Если задача укладывается в 5-10 инструментов и одну роль — один агент проще и дешевле.

02 Какой фреймворк взять?

CrewAI — самый понятный. LangGraph — для сложных state-машин. Claude Code subagents — для код-задач.

Понимаем — учим
работать с Мультиагентные системы
внутри команды.

Час бесплатной диагностики: разбираем 2–3 ваших процесса и говорим прямо, где AI окупится за квартал, а где брать рано. Знания остаются у вашей команды.

Discovery call · 1 час @Aleksei_Shturbin