Подобрать схему
Старая плата с микросхемами рядом с современным графическим ускорителем

МАС на языковых моделях: чем отличается от классической

В классической мультиагентной системе агенты действуют по заранее написанным правилам. В современной «мозг» каждого агента — большая языковая модель: агент понимает задачу, написанную обычными словами, и сам решает, что делать дальше. Принципы те же — роли, сообщения, общая цель, — но поведение стало гибче и менее предсказуемым.

Что изменилось

Как задаётся поведение
Было: правила и формулы, написанные программистом. Стало: инструкция обычным текстом и набор инструментов.
Язык сообщений
Было: строгий формат, понятный только программам. Стало: обычный текст, который может прочитать человек.
Новые задачи
Было: только то, что предусмотрел разработчик. Стало: агент справляется с задачей, которую раньше не видел.
Предсказуемость
Было: одинаковый результат при одинаковых данных. Стало: ответы могут отличаться от запуска к запуску.
Цена шага
Было: почти ноль. Стало: каждый шаг — платный вызов модели.

Что осталось

  • Задача по-прежнему делится на части, у каждой части свой исполнитель.
  • Нужны правила: кто кому поручает и когда работа считается законченной.
  • Нужен способ договориться, если агенты пришли к разным выводам.
  • Нужен журнал: без записи сообщений ошибку не найти.

Новые риски

  • Выдуманные факты. Модель может уверенно написать то, чего нет. Поэтому в системах ставят проверяющего агента — схема «дебаты и проверяющий».
  • Ошибка по цепочке. Неверный вывод первого агента становится «фактом» для второго. Чем длиннее цепочка, тем дороже ошибка в начале.
  • Счёт за вызовы. Пять агентов — это не пять вызовов модели, а десятки: каждый читает переписку заново. Разбор — сколько стоит система.
  • Лишние права. Агент с доступом к почте и деньгам может сделать то, о чём его не просили. Права и лимиты задают до запуска.

Что почитать дальше

Как агенты договариваются: A2A и MCP Два протокола: один для разговора агентов, другой для инструментов.
Оркестратор и исполнители Один агент делит задачу и раздаёт части остальным.
CrewAI, LangGraph и AutoGen: что выбрать Три подхода к одной задаче и что стало с AutoGen в 2026 году.