Что такое мульти-агентная система?
Мульти-агентная система (MAS) — архитектура, в которой несколько специализированных AI-агентов работают совместно для решения сложных задач. Как в команде разработчиков есть backend, frontend и тестировщик — так и в MAS каждый агент имеет свою специализацию.
Мульти-агентная система нужна, когда задача слишком сложна для одного агента: множество инструментов, разные домены знаний, параллельные подзадачи.
Архитектуры мульти-агентных систем
1. Network (Сеть агентов)
Каждый агент знает о других и может передавать задачи напрямую. Подходит для 2–4 агентов с простой оркестрацией.
2. Supervisor (Менеджер + Работники)
Центральный supervisor управляет всеми агентами, распределяет задачи и собирает результаты. Самый популярный паттерн в production.
3. Hierarchical (Иерархическая)
Многоуровневая структура: Super Supervisor → Sub-Supervisor → Workers. Для очень сложных систем с десятками агентов.
Мульти-агенты в Flowise
В Flowise мульти-агентные системы создаются через Agentflows:
- Каждый агент — отдельный узел со своей моделью, инструментами и промптом
- Supervisor распределяет задачи между агентами-работниками
- Condition Node определяет маршрутизацию по условиям
- Поддерживается до 10+ агентов в одном потоке
Практические советы
| Рекомендация | Пояснение |
|---|---|
| Используйте дешёвые модели для простых агентов | GPT-4o-mini для рутинных задач, GPT-4o для Supervisor |
| Чёткие описания агентов | Supervisor выбирает агента на основе описания |
| Ограничивайте количество агентов | 3–5 агентов оптимально, больше — сложнее отладка |
| Тестируйте каждого агента отдельно | Прежде чем объединять, убедитесь, что каждый работает |