Сколько ИИ-агентов нужно для счастья?
Изо всех утюгов слышу про мультиагентные системы. Концепция интересная. Но полезное ее применение я видел всего одно. Сейчас расскажу почему.
В чем идея?
Обычно, любые сложные процессы это синтез разных действий: сначала что-то почитал, потом понял, что прочитал, потом написал про это пост в тг… (а уже и GPT5 вышла)
Разумная мысль: давайте разные действия будут делать разные агенты. Один агент пишет код, другой агент тестирует. Тогда модели не будут распыляться. Каждая будет эффективна в своей узкой задаче.
Почему это почти всегда плохая идея
Тут 2 проблемы:
1) У всех агентов разный контекст. Каждый не в курсе, что делает другой. Есть риск, что агент-тестировщик пошел тестировать код, который агент-кодер уже признал легаси.
2) Так как контекст разный, вам придется делать какую-то синхронизацию. Дейлики для ИИ-агентов. Это и в реальном мире неприятно, ИИ-мир к такому не готов.
Когда это очень полезно
Исследование темы. Вы бьете сложную тему на топики. Заставляете разных агентов параллельно копать каждую тему. Затем одна модель агрегируют, что накопали все остальные.
Задачи не пересекаются, можно не заниматься синхронизацией. И намного быстрее получить результат, чем если бы вы долго копали одной лопатой.
Нудный вывод
Не нужно пытаться напихать в проект побольше агентов.
Подумайте, насколько процессы параллелятся. Насколько надо синхронизировать контексты. И тогда сделайте правильный выбор.
Изо всех утюгов слышу про мультиагентные системы. Концепция интересная. Но полезное ее применение я видел всего одно. Сейчас расскажу почему.
В чем идея?
Обычно, любые сложные процессы это синтез разных действий: сначала что-то почитал, потом понял, что прочитал, потом написал про это пост в тг… (а уже и GPT5 вышла)
Разумная мысль: давайте разные действия будут делать разные агенты. Один агент пишет код, другой агент тестирует. Тогда модели не будут распыляться. Каждая будет эффективна в своей узкой задаче.
Почему это почти всегда плохая идея
Тут 2 проблемы:
1) У всех агентов разный контекст. Каждый не в курсе, что делает другой. Есть риск, что агент-тестировщик пошел тестировать код, который агент-кодер уже признал легаси.
2) Так как контекст разный, вам придется делать какую-то синхронизацию. Дейлики для ИИ-агентов. Это и в реальном мире неприятно, ИИ-мир к такому не готов.
Когда это очень полезно
Исследование темы. Вы бьете сложную тему на топики. Заставляете разных агентов параллельно копать каждую тему. Затем одна модель агрегируют, что накопали все остальные.
Задачи не пересекаются, можно не заниматься синхронизацией. И намного быстрее получить результат, чем если бы вы долго копали одной лопатой.
Нудный вывод
Не нужно пытаться напихать в проект побольше агентов.
Подумайте, насколько процессы параллелятся. Насколько надо синхронизировать контексты. И тогда сделайте правильный выбор.