Про построение мультиагентных систем простыми словами
На данный момент занимаюсь мультиагентными системами и поэтому сегодня объясняю взаимодействие агентов на пальцах.
Агент - llm модель, функционал которой мы используем по api. Его действия это tools, а если он хранит инфу в базе данных, то это Rag система, но сегодня не про нее. Мозг агента это системный промт, который мы ей прописываем, то есть по сути говорим llm что конкретно мы от нее хотим.
Как выстроить агентное взаимодействие:
Есть много разных вариантов взаимодействия агентов, самый простой это иерархическая структура босс-подчиненный.
Суть данной структуры заключается в том, что у нас есть главный агент, который запромчен раздавать поручения, еще несколько агентов заданы выполнять эти поручения.
Каждому агенту мы прописываем его роль и данные, которые он получает и отдаёт.
Главный агент получает данные и отдаёт их+поручения второстепенным агентам. Так как каждый из агентов имеет свою роль, например "аналитик", то он заведомо знает, что именно он должен делать с данными, но получает уточняющую информацию от главного агента.
Почему на проде мультиагентная система даёт прирост по качеству по сравнению с агентной системой:
Все просто, один агент имеет свою цепочку размышлений, больше агентов=более сложная цепочка размышлений, что помогает посмотреть на данные с разных точек зрения.
4
2
2
1September 10, 2025 1.1K 2
