Архитектуры мультиагентных систем: линейная, рой, оркестратор и гибридное решение — что выбрать для продакшена

На связи Just AI. Мы уже долгое время изучаем мир AI-агентов — за это время набили немало шишек и поняли, что создание действительно эффективных и масштабируемых AI-агентов требует глубокого подхода к архитектуре.

В этой статье разберем, почему один «суперагент» почти всегда превращается в монстра, как декомпозиция спасает качество и стоимость, и какие архитектуры мультиагентных систем реально работают в продакшене — с примерами из наших проектов и практическими рекомендациями.

Оглавление

• Как построить агентов и избежать «монолитного монстра» ^[1]

• Минимальная декомпозиция, которая сразу упрощает жизнь ^[2]

• Линейка агентов ^[3]

• Оркестратор ^[4]

• Рой ^[5]

• Гибридное решение ^[6]

• Практические рекомендации от команды ^[7]

Как построить надежных агентов и избежать «монолитного монстра»

Сегодня поговорим об одной из самых распространенных ловушек в работе с LLM-агентами и о том, как ее избежать.

Итак, напомним, что агент — это полноценный автономный исполнитель на базе языковой модели (LLM). У агента есть своя роль, цель, логика ^[8], которую мы прописываем в инструкции, и набор инструментов. Важно, что агент способен сам решить, что нужно сделать для достижения цели.

Но есть одна коварная ловушка. Возможно, вам знакома ситуация: вы начинаете с простого, вроде бы безобидного агента, который должен решать одну задачу. Но аппетит приходит во время еды, и вот вы уже добавляете ему функции поиска в базе знаний, затем интеграцию с CRM, потом возможность создавать тикеты… И вот уже через пару месяцев у вас монстр с промптом на 10 000 токенов, который:

• Стоит дорого — каждый запрос съедает огромный контекст.

• Работает медленно — модели тяжело обрабатывать гигантские инструкции.

• Ведет себя непредсказуемо — смешанная логика роутинга, инструментов и генерации создает хаос.

• Плохо дебажится  —  когда что-то идет не так, непонятно, на каком этапе произошла ошибка ^[9].

Звучит знакомо? Да, это классическая история про монолитную архитектуру, только перенесенная в мир LLM-агентов. Но есть и хорошая новость: решение существует, и оно в декомпозиции.

Минимальная декомпозиция, которая сразу упрощает жизнь

Самый простой и эффективный способ избежать «монстра» — разбить одного универсального агента на несколько специализированных. Так вы получите целую команду агентов, каждый из которых четко знает свое дело. Посмотрим на конкретном примере, созданном в Agent Platform ^[10].

Было: Один агент-универсал для HR процесса найма

Стало: Три специализированных агента

Мы разделили процесс найма на три этапа, и для каждого создали своего, узкоспециализированного агента:

Parser Agent — извлекает структурированные данные из резюме кандидата и целевой вакансии

Speaker Agent  — беседует с кандидатом, информирует о вакансии и задает уточняющие вопросы

Scorer Agent — анализирует ответы и выставляет итоговую оценку кандидату

Каждый агент получил четкую инструкцию и стал работать гораздо стабильнее. Плюс появилась возможность независимо дорабатывать каждый компонент, не затрагивая всю систему.

А теперь давайте посмотрим, какие архитектуры мультиагентных систем существуют и когда какая из них оптимальна.

Линейка агентов (Pipeline)

Самая простая и логичная мультиагентная архитектура — это конвейер, где агенты передают результат друг другу по цепочке. Как эстафета, но с обработкой данных.

Когда использовать  

Pipeline идеально подходит для задач с четкой, последовательной логикой выполнения этапов. Например, наша система для HR-процесса найма, описанная выше, как раз является наглядным примером линейки агентов.

Плюсы

• Специализация: Каждый агент отлично выполняет свою узкую задачу: parser обучен извлекать данные из документов, Speaker — вести диалог, Scorer понимает, какие требования являются важными для того, чтобы положительно оценить кандидата.

• Управление контекстом: явная передача контекста от одного агента к другому, меньший расход токенов

•  Простота: легко понять, спроектировать и реализовать.

•  Отладка: можно проверить результат на каждом этапе, что упрощает поиск ошибок.

• Модульность: легко заменить или доработать отдельный агент, без переписывания всей системы.

Минусы

• Низкая отказоустойчивость — падение одного агента валит весь процесс.

• Нет параллелизма — нельзя обрабатывать независимые задачи одновременно.

Оркестратор (router + workers)

Это архитектура, которую чаще всего выбирают для корпоративных систем. Центральный агент-оркестратор анализирует задачу и распределяет работу между специализированными агентами-воркерами.

Когда использовать

• Разнородные задачи: когда запросы требуют разных типов обработки.

• Много инструментов: если у вас десятки API и сервисов, с которыми работают агенты.

• Строгие SLA: когда нужны fallback-сценарии, мониторинг и высокая надежность.

• Масштабирование: когда нужно динамически добавлять новых агентов.

Пример: AI-ассистент для внутреннего портала

Представьте, сотрудники компании задают вопросы через корпоративный чат. Оркестратор анализирует запрос и решает, к какому агенту обратиться.

Работает это так: Orchestrator Agent: «Пользователь спрашивает про отпуск — направляю к HR Agent»

Агенты:

HR Agent — отвечает на вопросы по кадровой политике, отпускам, льготам.

IT Agent — решает технические проблемы, выдает доступы.

Finance Agent — помогает с командировками, компенсациями.

Legal Agent — консультирует по договорам и юридическим вопросам.

У агента-оркестратора на вкладке «Процесс» в секции «Передача управления другим агентам» выбраны все агенты. Это позволяет классифицировать запросы и передавать их нужному агенту.

Плюсы

• Гибкость: легко добавлять новых агентов.

• Параллелизм: агенты могут работать независимо.

Минусы

• Сложность: нужно продумать логику роутинга и взаимодействия.

• Единая точка отказа: если падает оркестратор, система не работает.

• Дополнительные вызовы LLM: оркестратору требуются LLM-вызовы для принятия решений о маршрутизации, что увеличивает стоимость и задержку.

Рой (Swarm)

В архитектуре роя агенты работают как равноправные участники. Они могут передавать задачи друг другу, обмениваться информацией и совместно решать сложные, комплексные проблемы. Здесь нет центрального дирижера, есть самоорганизация.

Когда использовать

• Генерация гипотез — когда нужно рассмотреть проблему с разных сторон и найти нестандартные решения.

• Анализ документов — когда разные агенты специализируются на разных типах контента.

• Сложные reasoning задачи — когда нужно итеративно улучшать решение.

Пример: анализ инвестиционных предложений

Команда агентов анализирует стартап для потенциальных инвесторов:

Market Analyst — исследует размер рынка и конкурентов.

Financial Analyst — анализирует финансовые показатели и прогнозы.

Tech Analyst — оценивает технологические решения.

Risk Analyst — выявляет потенциальные риски.

Synthesis Agent — собирает выводы и формирует итоговое заключение

Агенты могут запрашивать дополнительную информацию друг у друга:

• Market Analyst → Financial Analyst: «Какая средняя выручка у конкурентов?»

• Tech Analyst → Risk Analyst: «Насколько критична зависимость от этой библиотеки?»

Плюсы

• Коллективный интеллект ^[11] — агенты дополняют знания друг друга и обеспечивают более глубокий анализ.

• Адаптивность — система сама решает, какие агенты нужны для выполнения задачи.

•  Глубина анализа — многократные итерации и перекрестная проверка улучшают качество результата.

Минусы

• Сложность координации: агенты могут зациклиться, конфликтовать или дублировать работу.

• Высокая стоимость: много вызовов LLM для координации и обмена информацией.

•  Непредсказуемость: сложно гарантировать время выполнения задачи.

Кстати, если интересно глубже погружаться в тему мультиагентных систем и обсуждать практические кейсы, у нас есть Telegram-комьюнити ^[12] для разработчиков — там можно обмениваться опытом ^[13] с единомышленниками, задавать вопросы экспертам и получать полезные материалы и приглашения на обучающие вебинары.

Будем рады видеть вас среди своих!

Гибридное решение

В реальном продакшене редко используют чистые архитектуры. Обычно комбинируют разные подходы в зависимости от задачи и ее специфики. Гибридные системы — это верх гибкости и оптимизации.

Когда использовать

• Сложные продуктовые системы: когда разные части системы решают разные классы задач (например, одна часть обрабатывает данные, другая — анализирует, третья — взаимодействует с пользователем).

• Высокие требования к производительности: когда нужно оптимизировать систему под разные SLA (Service Level Agreements).

• Эволюция ^[14] системы: когда архитектура должна легко адаптироваться под новые требования и расширение функциональности.

Пример: корпоративный ассистент, более расширенная версия AI-ассистента для внутреннего портала.

Уровень 1. Оркестратор:

• Принимает запросы от пользователей.

• Маршрутизирует в соответствующих подагентов-специалистов.

Уровень 2. Pipeline для обработки заявок на увольнение:

• Прием заявки HR агентом.

• Финансовые расчеты.

• Опрос увольняющегося.

Уровень 3. Pipeline для мониторинга корпоративных процессов:

Один из вариантов: трендовый анализ, который проводится регулярно (например, один раз в неделю с помощью триггера планировщика).

• TurnoverTrendAgent — динамика увольнений

• ProductivityTrendAgent — тренды производительности

• SatisfactionTrendAgent — динамика удовлетворенности

Плюсы

• Оптимальность: каждая подзадача решается наиболее подходящим способом.

• Масштабируемость: можно независимо масштабировать разные части.

• Гибкость: легко добавлять новые компоненты и функциональность.

Минусы

• Сложность архитектуры: нужна команда с хорошими навыками проектирования и глубоким пониманием всех компонентов. 

Шпаргалка по критериям выбора архитектуры

Чтобы упростить вам выбор, мы составили небольшую сравнительную таблицу:

Практические рекомендации от команды 

За время работы с агентными системами мы заметили простой паттерн: почти всегда лучше начинать с самой простой архитектуры и усложнять ее только тогда, когда появляются реальные ограничения. Мультиагентность дает гибкость, но вместе с ней приходят стоимость, инфраструктура и дополнительная сложность поддержки.

Один агент — по умолчанию

Если задача укладывается в контекст модели (< 50% от максимума), логика линейная, а вы делаете MVP или пилот, одного агента обычно достаточно. Это быстрее в разработке, дешевле в эксплуатации и проще в отладке.

Поэтому для стартапов и MVP один агент — самый рациональный выбор. Мультиагентность на этом этапе чаще создает лишнюю сложность, чем реальную пользу. К декомпозиции имеет смысл переходить только тогда, когда появляются проблемы с качеством, стоимостью или масштабированием.

Линейке агентов — следующий шаг

Когда агент начинает делать все сразу, а промпт разрастается — стоит разделить процесс на этапы и разнести их по специализированным агентам. Линейка дает предсказуемость, модульность и понятный дебаг.

Именно эта схема закрывает большую часть продуктовых сценариев, т.к. большинство задач в продуктах можно разложить на последовательные этапы. Поэтому для растущих продуктов pipeline часто становится базовой архитектурой: он дает преимущества мультиагентности без избыточной сложности.

Оркестратор — для сложных систем

Если запросы становятся разнородными, появляется много интеграций и нужны SLA, имеет смысл вводить центральный роутинг. Оркестратор распределяет задачи между агентами и помогает масштабировать систему.

Swarm — для глубокой аналитики

Рой мы используем точечно: там, где важны экспертиза с разных сторон, гипотезы и сложный reasoning. Это самый дорогой и менее предсказуемый подход, поэтому он оправдан, когда приоритет — качество анализа, а не скорость.

Для enterprise-решений рекомендуем комбинировать подходы. Оркестратор на верхнем уровне для маршрутизации, линейный — для стандартных процессов, рой — для сложных аналитических задач.

Главный принцип

Проектируйте систему так, чтобы можно было легко переключаться между архитектурами. Современные платформы для разработки агентов такие, как Agent Platform ^[10], позволяют начать с одного агента и постепенно усложнять архитектуру без переписывания всего кода.

Выводы и что дальше

Помните: архитектура должна решать реальные проблемы, а не создавать новые. Мультиагентность не должна быть самоцелью. Если одного агента достаточно, то используйте одного. 

Надеемся, наш гайд поможет вам приручить AI-агентов и построить крутые решения. Если есть вопросы или хотите поделиться своим опытом — приглашаем в комментарии. 

А в следующих сериях статей мы продолжим погружаться в мир AI-агентов, поделимся нашим опытом создания более сложных и интересных систем. Чтобы быть в курсе всех наших кейсов и находок — подпишитесь на блог Just AI на Хабре.