Оркестр агентов: Архитектура, память и экономика мультиагентных систем

ВАЖНОЕ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ ДЛЯ ЧИТАТЕЛЯ

Информация в этой книге носит ознакомительный характер. Мультиагентные системы развиваются быстро - никто не гарантирует абсолютную точность расчётов, архитектурных рекомендаций и юридических советов.

Как создавалась книга

Автор использовал подход, описанный в книге: гибридная оркестрация человека и ИИ.

LLM была агентом-редактором, генератором примеров и оппонентом. Автор — оркестратором: ставил задачи, отсекал галлюцинации, переписывал и решал, что оставить.

Это живой эксперимент над тем самым роем агентов.

Об ответственности

Автор не гарантирует:

· точность Cost Per Task и CoF (глава 5)

· применимость паттернов (глава 1) к вашей системе

· безопасность решений из главы 6 без реального юриста

Цифры меняются. API дорожают. Ваша задача уникальна.

Используйте на свой страх и риск

Автор не несёт ответственности за счета за API, бесконечные циклы агентов, судебные иски или потерю данных.

Воспринимайте книгу как мнение архитектора, набившего шишки. Не как истину.

Прежде чем внедрять описанные подходы, всегда проводите собственное тестирование. Если речь идёт о юридически значимых действиях, обязательно консультируйтесь с квалифицированным юристом. Все финансовые и аналитические расчёты перепроверяйте на своих данных - не полагайтесь слепо на примеры из книги.

Неровности и пробелы

Странные переходы? Повторы? Места, где хочется подробностей? Так задумано. Книга побуждает задавать вопросы, а не даёт жёваные ответы.

Математика и схемы

Формул почти нет - вы подставите свои числа. Все схемы сгенерированы ИИ (Qwen). Стрелки могут врать. Цвета условны.

Связь с книгой «Инжинирия искусственного интеллекта»

Возможно, вы открыли сразу эту книгу - и не читали предыдущие. Это нормально. Каждая книга из серии «Инжинирия искусственного интеллекта» написана как самостоятельный текст. Но чтобы вы понимали, как они устроены и куда двигаться дальше, вот краткая карта.

Книга 1 - фундамент: как работает LLM, выбор модели, TCO, архитектурные ошибки.Книга 2 - продакшн: агентные системы, экономика проектов, компетенции.

Эта Книга (3) - не просто следующая глава. Это прямое продолжение всей серии. Она вбирает в себя основы первых двух книг и разворачивает их в сторону мультиагентных экосистем: оркестрация, память, наблюдаемость, экономика ошибок, право.

Вы можете читать книги по отдельности. Но если в главе 2 этой книги покажется, что про event sourcing рассказано слишком быстро или вы не понимаете, как агент принимает решение, - вернитесь к Книге 2. А если споткнётесь о внутреннем устройстве модели - откройте Книгу 1.

ВВЕДЕНИЕ

«Один агент - это инструмент. Десять агентов - это команда. Сто агентов - это хаос, который нужно превратить в систему.»

В Книге 1 мы разобрали физику LLM (как работает трансформер). В Книге 2 мы научились строить продукты (агенты, RAG, TCO, внедрение).

Но что происходит, когда ваш пилотный проект взлетает? Когда один чат-бот превращается в отдел обслуживания клиентов? Когда один аналитик данных превращается в департамент бизнес-аналитики?

Вы сталкиваетесь с тремя проблемами, которых нет в учебниках по промпт-инжинирингу:

Масштаб

Один агент не справляется со сложной задачей. Ему нужны помощники. Но как заставить их не перессориться?

Надежность

Как понять, почему система из 50 агентов приняла странное решение, если каждый из них прав по-своему?

Ответственность

Кто платит, если автономная система нарушила закон, удалила базу данных или обидела клиента?

Эта книга - про переход от «игрушечных демо» к «скучным, надежным энтерпрайз-системам». Здесь нет магии. Есть архитектура, шины данных, юридические риски и инженерия доверия.

Поехали.

ГЛАВА 1. ПОЧЕМУ ОДИН АГЕНТ НЕ МОЖЕТ ВСЁ

«Дайте мне точку опоры, и я переверну мир». Но если точка опоры - это одна большая языковая модель (LLM), а мир - это корпоративная ERP-система, то вы не перевернете мир. Вы сломаете спину модели.

Под "агентом" в этой книге понимается:

LLM + набор инструментов (вызов API, SQL, чтение файлов) + инструкция (промпт), которая определяет его роль. Агент не просто "отвечает", а выполняет действия.

Если у вас работает один LLM-агент и вы довольны - эта глава для вас.

Потому что через 3–6 месяцев вы упрётесь в четыре стены:

· Агент начнет "тупить" на длинных задачах.

· Счёт за API вырастет в 10 раз без роста качества.

· Вы не сможете добавить новую роль (например, "проверка договора"), не сломав старые.

· Ошибка в одном месте обрушит всё.

Эта глава - не про теорию. Это про боль, которая придёт к вам неизбежно.

1.1. Крах монолитного агента