Архітектура взаємодії спеціалізованих AI-агентів для виконання довготривалих автономних задач
Перш ніж заглибитися в проблематику оркестрації мультиагентних систем, необхідно чітко визначити понятійний апарат, який ми будемо використовувати впродовж усього тексту. Ця необхідність продиктована не академічним педантизмом, а практичними міркуваннями: терміни в цій галузі часто вживаються непослідовно, що призводить до плутанини навіть серед фахівців.
Почнемо з базового поняття — агента. У контексті штучного інтелекту агент — це автономна обчислювальна сутність, здатна сприймати своє середовище, приймати рішення та виконувати дії для досягнення визначених цілей. Ключове слово тут — автономність. Звичайна програма виконує інструкції послідовно і детерміновано; агент же здатний самостійно вирішувати, що робити далі, виходячи з поточної ситуації. Як зазначають автори фундаментального огляду A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents, автономні агенти були об’єктом дослідження задовго до появи великих мовних моделей, проте саме LLM надали їм якісно нових можливостей, наблизивши до людського рівня прийняття рішень.
Інструмент (tool) у контексті агентних систем — це функція або сервіс, який агент може викликати для отримання інформації або виконання дії у зовнішньому світі. Наочний приклад: Devin від Cognition Labs — AI-інженер, що має інструменти для роботи з терміналом, браузером, редактором коду та системою контролю версій. Без інструментів агент замкнений у межах своїх внутрішніх знань; з інструментами він здатний взаємодіяти з реальністю.
Мультиагентна система (MAS — Multi-Agent System) — це система, що складається з кількох агентів, які взаємодіють між собою для досягнення спільної мети або виконання складної задачі. Агенти в такій системі можуть співпрацювати, конкурувати, делегувати роботу один одному, обмінюватися інформацією та координувати свої дії. Суть мультиагентного підходу в тому, що складна задача, непідйомна для одного агента, розподіляється між кількома спеціалізованими агентами, кожен з яких робить те, що вміє найкраще.
Оркестрація — це процес координації роботи множини агентів для виконання спільної задачі. Оркестратор (або координатор) визначає, який агент виконує яку підзадачу, в якій послідовності, як агенти обмінюються результатами, що робити при помилках. Термін запозичений з музики, де диригент оркеструє виконання симфонії різними інструментами; тут ми оркеструємо виконання складної задачі різними агентами.
Важливо розрізняти кілька типів агентів за їхньою спеціалізацією. Функціональна спеціалізація означає, що агент виконує певну роль: агент-планувальник формує план дій, агент-дослідник шукає інформацію, агент-програміст пише код, агент-рецензент перевіряє результати. Доменна спеціалізація означає експертизу в конкретній предметній області: агент-юрист для правових питань, агент-фінансист для аналізу ринків, агент-медик для медичних консультацій. Інструментальна спеціалізація визначається набором доступних інструментів: один агент має доступ до браузера, інший — до бази даних, третій — до середовища виконання коду.
Ще одне ключове поняття — контекст (context). Для
Пам’ять агента (memory) — це механізм збереження інформації між окремими викликами агента. Короткострокова пам’ять зберігає контекст поточної сесії; довгострокова пам’ять зберігає знання, накопичені за весь час роботи. Робоча пам’ять (working memory) містить інформацію, що активно використовується для розв’язання поточної задачі. Дослідження Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior продемонструвало, як архітектура пам’яті з механізмами рефлексії дозволяє агентам демонструвати правдоподібну поведінку протягом тривалого часу.
Планування (planning) — це процес декомпозиції складної задачі на послідовність простіших кроків. Статичне планування означає побудову повного плану на початку виконання; динамічне планування передбачає коригування плану на основі проміжних результатів. Ієрархічне планування поєднує обидва підходи: високорівневий план будується заздалегідь, а деталізація кожного етапу відбувається безпосередньо перед виконанням.
Нарешті, довготривала автономна задача — це задача, що виконується протягом тривалого часу (від хвилин до годин і навіть днів), вимагає багатьох кроків, різних компетенцій, доступу до зовнішніх ресурсів і толерантності до помилок. Саме такі задачі є основним об’єктом застосування мультиагентних систем.
Постановка проблеми на конкретному прикладі
Тепер, коли ми визначили понятійний апарат, поставимо проблему на конкретному прикладі. Anthropic у червні 2025 року опублікувала детальний опис своєї мультиагентної системи Research. Задача системи — виконувати складні дослідницькі запити, що вимагають пошуку інформації з багатьох джерел. Одиночний агент Claude Opus 4 справлявся з цією задачею посередньо. Мультиагентна система з Claude Opus 4 як головним агентом і кількома Claude Sonnet 4 як субагентами перевершила одиночного агента на 90.2% у внутрішніх тестах Anthropic.
Чому така різниця? Мультиагентна система витрачає приблизно в 15 разів більше токенів, ніж звичайний чат, але ці токени розподіляються між кількома незалежними контекстними вікнами. Коли користувач запитує «знайди всіх членів правління компаній зі списку S&P 500 в секторі інформаційних технологій», одиночний агент намагається робити послідовні пошуки і втрачає контекст. Мультиагентна система розбиває задачу на частини, запускає кілька субагентів паралельно, і кожен з них працює у своєму контекстному вікні, не заважаючи іншим.
Це ілюструє фундаментальні обмеження одиночних агентів. Перша причина невдач — обмеження контекстного вікна. Навіть найбільші сучасні контексти (до мільйона токенів у деяких моделей) недостатні для утримання всієї інформації при складних задачах: вихідного завдання, проміжних результатів, релевантних документів. При переповненні контексту модель починає «забувати» важливу інформацію, і якість рішень різко падає.
Друга причина — накопичення помилок. При генерації довгих послідовностей міркувань кожен крок вносить невелику ймовірність помилки. Cognition Labs, творці Devin, у своєму блозі Don’t Build Multi-Agents описують типовий сценарій: задача «створи клон Flappy Bird» розбивається на підзадачі, субагент 1 будує ігрове середовище з трубами, субагент 2 — птаха. Але субагент 1 помилково реалізував труби горизонтально замість вертикально. Субагент 2 про це не знає і створює птаха для вертикальних труб. Результат — система, що не працює, хоча кожен субагент виконав свою задачу технічно правильно.
Третя причина — відсутність справжньої спеціалізації. Універсальна модель знає все потроху, але нічого глибоко. Microsoft Semantic Kernel, що використовується в enterprise-застосунках, дозволяє створювати агентів з різними системними промптами та наборами інструментів саме для забезпечення спеціалізації.
Реальні мультиагентні системи на практиці
Як виглядають реальні мультиагентні системи на практиці? Розглянемо кілька прикладів, що працюють у 2025 році.
Claude Research від Anthropic використовує ієрархічну архітектуру. Головний агент (Lead Researcher) на базі Claude Opus 4 аналізує запит користувача, формує стратегію дослідження і створює
Microsoft Azure AI Foundry Agent Service, запущений у загальну доступність у травні 2025 року, надає managed runtime для мультиагентних систем. Система дозволяє створювати агентів з різними моделями (GPT-4o, Claude, Llama), інструментами та стратегіями координації. JPMorgan використовує подібну архітектуру для системи COIN, що аналізує комерційні кредитні договори — задача, що раніше вимагала 360,000 годин роботи юристів на рік.
OpenAI у березні 2025 року випустила Agents SDK, що замінив експериментальний Swarm. SDK надає чотири базові примітиви: Agents (агенти з інструкціями та інструментами), Handoffs (передача керування між агентами), Guardrails (валідація входів і виходів), Tracing (візуалізація виконання). Coinbase використав Agents SDK для створення AgentKit — інструменту, що дозволяє AI-агентам взаємодіяти з криптогаманцями.
Google Agent Development Kit (ADK), анонсований на NEXT 2025, — це open-source фреймворк для створення мультиагентних систем, оптимізований для Gemini та Vertex AI. Revionics використовує ADK для побудови мультиагентної системи, що допомагає рітейлерам встановлювати ціни на основі бізнес-логіки і прогнозувати вплив цінових змін.
CrewAI позиціонується як платформа для enterprise-автоматизації. За даними компанії, PwC використовує CrewAI для workflows генерації коду, що підвищили точність з 10% до 70%. DocuSign застосовує CrewAI для прискорення обробки лідів через витягування та консолідацію даних з кількох внутрішніх систем.
LangGraph від LangChain, за даними за 2025 рік, перевищив 120,000 зірок на GitHub і став де-факто стандартом для побудови stateful мультиагентних workflows. Архітектура представляє агентів як вузли графа, де ребра визначають потік керування та даних. LangGraph підтримує цикли, розгалуження та умовні переходи — можливості, яких бракує простішим фреймворкам.
Архітектурні підходи до оркестрації
Архітектурні підходи до оркестрації еволюціонували разом з галуззю. Централізована оркестрація — найпростіший патерн: один головний компонент приймає всі рішення. Він отримує задачу від користувача, аналізує її, формує план виконання, а потім послідовно викликає спеціалізованих агентів, передаючи їм підзадачі і збираючи результати. AutoGen від Microsoft реалізує цей підхід через «conversational» патерн, де агенти спілкуються в чаті під наглядом оркестратора. У жовтні 2025 року Microsoft об’єднала AutoGen з Semantic Kernel у єдиний Agent Framework для enterprise-застосувань.
Ієрархічна оркестрація масштабується краще. Claude Research від Anthropic — приклад: головний агент не виконує роботу сам, а делегує субагентам. Кожен субагент може мати свою спеціалізацію та набір інструментів. Результати агрегуються знизу вгору. Anthropic виявила, що критичним є правильне масштабування зусиль: прості факт-чекінг запити потребують одного агента з
Децентралізована оркестрація, де агенти самоорганізуються без центрального координатора, залишається переважно дослідницьким напрямком. На практиці найефективнішими є гібридні архітектури. Cognition Labs у своєму блозі попереджає: паралельні субагенти без спільного контексту приречені на конфлікти. Claude Code, їхній власний продукт, використовує субагентів для відповідей на запитання, але ніколи не дозволяє субагенту писати код паралельно з головним агентом — саме через ризик конфліктних рішень.
Комунікація між агентами та протоколи
Комунікація між агентами визначає ефективність системи. Model Context Protocol (MCP) від Anthropic і Agent-to-Agent protocol (A2A) від Google — нові стандарти 2025 року для стандартизації взаємодії агентів. MCP визначає, як агенти отримують доступ до інструментів та контексту; A2A визначає, як агенти спілкуються між собою. Понад 50 компаній приєдналися до ініціативи A2A, включаючи Microsoft, Salesforce та SAP.
Передача контексту між агентами — одна з центральних проблем. Anthropic виявила, що мультиагентні системи споживають приблизно в 15 разів більше токенів, ніж звичайний чат. Це виправдано для задач, де цінність результату перевищує витрати, але вимагає ретельного керування. Практичні стратегії включають: резюмування (субагент повертає стислий результат замість повного контексту), спільне сховище (агенти пишуть у спільну базу даних і читають лише потрібне), retrieval-augmented передачу (результати індексуються у векторній базі, і наступний агент витягує лише релевантні фрагменти).
Надійність і відмовостійкість
Надійність і відмовостійкість — те, що відрізняє production-системи від прототипів. Anthropic у документації до Research system описує типові проблеми: агенти повторюють ті самі запити, обирають неправильні інструменти, продовжують шукати після знаходження достатньої інформації. Рішення — ретельна інженерія промптів. Claude 4 виявився здатним діяти як власний prompt-інженер: коли йому показують промпт і режим відмови, він може діагностувати проблему і запропонувати покращення. Anthropic створила tool-testing агента, що намагається використовувати несправний інструмент, а потім переписує його опис, щоб уникнути помилок. Цей процес скоротив час виконання задач на 40%.
Для довготривалих задач критично важливо зберігати проміжний стан. Anthropic зазначає: «Без ефективних пом’якшень незначні системні збої можуть бути катастрофічними для агентів. Коли виникають помилки, ми не можемо просто перезапустити з початку: перезапуски дорогі і фруструють користувачів.» Їхнє рішення — комбінація адаптивності AI-агентів (агент знає, коли інструмент не працює, і може адаптуватися) з детерміністичними гарантіями (retry-логіка, регулярні checkpoints).
Дослідження Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning (NeurIPS 2023) формалізувало підхід до самокорекції: агенти Reflexion вербально рефлексують над зворотним зв’язком від задачі, зберігають рефлексивний текст в епізодичному буфері пам’яті і використовують його для покращення рішень у наступних спробах.
Планування і декомпозиція задач
Планування і декомпозиція задач еволюціонували від статичних до динамічних підходів. Парадигма ReAct (Reasoning and Acting), представлена в роботі Yao et al. (ICLR 2023), поєднує міркування і дії в чергуванні: агент думає вголос, виконує дію, спостерігає результат, думає знову. Цей патерн став стандартним у більшості сучасних фреймворків.
Базовою технікою залишається Chain-of-Thought prompting (Wei et al., NeurIPS 2022): генерація ланцюжка думок — серії проміжних кроків міркування — значно покращує здатність моделей виконувати складні міркування. Anthropic у Research system використовує extended thinking і interleaved thinking як контрольовані «блокноти» для агентів: головний агент може записати своє міркування перед дією, планувати, які інструменти використовувати і скільки субагентів створити.
Практична реалізація у 2025 році
Практична реалізація у 2025 році базується на кількох зрілих фреймворках. За даними опитування Gartner за січень 2025 року, 42% організацій зробили «консервативні інвестиції» в агентний AI, 31% все ще в режимі «почекаємо і подивимося». Лише 15% IT-лідерів розглядають, пілотують або впроваджують повністю автономних AI-агентів. Причина обережності — довіра, безпека, governance: 74% респондентів вважають автономних агентів новим вектором атак.
LangGraph лідирує для складних stateful workflows. Архітектура на основі графів дозволяє розгалуження, цикли та умовну логіку з явним управлінням станом. OpenAI Agents SDK (березень 2025) замінив експериментальний Swarm production-ready патернами handoff. Microsoft Agent Framework (жовтень 2025) об’єднав AutoGen з Semantic Kernel для enterprise-деплойментів. Google ADK надає сильні мультиагентні патерни з інтеграцією в Google Cloud.
CrewAI позиціонується як high-level фреймворк для швидкого прототипування. За даними компанії, понад 100,000 розробників пройшли сертифікацію через їхні курси. Фреймворк повністю незалежний від LangChain — побудований з нуля для специфіки мультиагентної оркестрації.
Вартість залишається практичною проблемою. Мультиагентні системи дорогі: кожен виклик агента — це виклик LLM API. Anthropic Research споживає в 15 разів більше токенів, ніж звичайний чат. Оптимізація включає: динамічний вибір моделей (Claude Haiku для простих задач, Opus для складних), кешування, стиснення контексту.
Куди рухається галузь?
За прогнозом Gartner, до 2028 року 58% бізнес-функцій матимуть AI-агентів, що керують хоча б одним процесом щодня. Forrester попереджає: 75% компаній, що намагатимуться побудувати амбітні агентні архітектури самостійно, зазнають невдачі через складність систем.
Anthropic бачить майбутнє в асинхронному виконанні: агенти, що можуть створювати нових субагентів і працювати паралельно, не чекаючи завершення всіх попередніх. Це дозволить більшу гнучкість і швидкість, але створює виклики координації, управління станом і обробки помилок — проблеми, що ще не повністю розв’язані.
Microsoft ввела новий термін — «agent boss»: людина, яка «будує, делегує і керує агентами для підсилення свого впливу». Роль людини зміщується від «human-in-the-loop» (вузьке місце) до «human-on-the-loop» (наглядач). Опитування Microsoft «AI-зрілих» Frontier Firms показало, що їхні лідери витрачають менше часу на виконання задач і більше — на стратегічний нагляд.
Етичні міркування стають невідкладними. Відповідальність за дії автономної системи — хто відповідає: розробник, оператор, чи «ніхто»? Прозорість вимагає, щоб користувач розумів, що взаємодіє з AI, і щоб рішення системи були пояснюваними. Контроль — людина має зберігати можливість втрутитися і зупинити систему.
Висновки
Підсумовуючи, оркестрація мультиагентних систем у 2025 році — це вже не теоретична концепція, а production-реальність. Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft випустили production-ready інструменти. Реальні компанії — від JPMorgan до DocuSign, від PwC до Coinbase — впроваджують мультиагентні системи для конкретних бізнес-задач. Показники вражають: 90% покращення в дослідницьких задачах (Anthropic), 70% точність генерації коду замість 10% (PwC з CrewAI), 42% скорочення простоїв обладнання у виробництві.
Але технологія ще молода. Три з чотирьох enterprise-спроб побудувати складні агентні архітектури самостійно зазнають невдачі. Успіх вимагає ретельного вибору архітектури, розуміння обмежень моделей, інвестицій в prompt engineering і observability. Найважливіший урок від практиків: починайте просто. Як пише Anthropic: «Успіх у просторі LLM — це не побудова найскладнішої системи. Це побудова правильної системи для ваших потреб.»
Джерела
1. Anthropic Engineering. (2025). How we built our multi-agent research system. www.anthropic.com/...lti-agent-research-system
2. Anthropic Research. (2024). Building effective agents. www.anthropic.com/...building-effective-agents
3. OpenAI. (2025). New tools for building agents. openai.com/...ools-for-building-agents
4. OpenAI Agents SDK Documentation. openai.github.io/openai-agents-python
5. Google Cloud Blog. (2025). Build and manage multi-system agents with Vertex AI. cloud.google.com/...tem-agents-with-vertex-ai
6. Cognition Labs. (2025). Don’t Build Multi-Agents. cognition.ai/...g/dont-build-multi-agents
7. Wu, Q. et al. (2024). AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation. COLM 2024. arxiv.org/abs/2308.08155
8. Yao, S. et al. (2023). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. ICLR 2023. arxiv.org/abs/2210.03629
9. Shinn, N. et al. (2023). Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning. NeurIPS 2023. arxiv.org/abs/2303.11366
10. Wei, J. et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. NeurIPS 2022. arxiv.org/abs/2201.11903
11. Park, J.S. et al. (2023). Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. UIST 2023. arxiv.org/abs/2304.03442
12. Wang, L. et al. (2024). A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents. arxiv.org/abs/2308.11432
13. LangGraph Documentation. www.langchain.com/langgraph
14. CrewAI Platform. www.crewai.com
15. Microsoft Semantic Kernel. github.com/...microsoft/semantic-kernel
Стаття підготовлена для широкого кола читачів, зацікавлених у сучасних підходах до побудови автономних AI-систем.
Дані актуальні станом на січень 2026 року.
📩 @SKPrograming1 | 🔗 skp-degree.com.ua | 📱 Telegram канал
Немає коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів