В мире искусственного интеллекта сложные задачи требуют не одного универсального алгоритма, а команды взаимодополняющих агентных ролей. Подобно тому как человеческие коллективы объединяют специалистов разного профиля, многоагентные системы распределяют работу между «исполнителями», «планировщиками», «критиками» и другими участниками, добиваясь более надёжных и качественных результатов.
Командная структура внутри агента
Создание команды ИИ‑агентов во многом напоминает формирование рабочей группы среди людей: нужны работники, мыслители, контролёры, коммуникаторы и специалисты с узкими навыками. Чёткое понимание ролей помогает проектировать эффективную агентную архитектуру.
Пример: агент для разработки мобильного приложения
Такой агент получает пользовательский запрос, формирует требования, планирует архитектуру приложения, пишет код, тестирует его и выпускает итоговый продукт. При этом необходимо ответить на два ключевых вопроса: какие роли должны входить в команду и как сделать каждую роль максимально эффективной.
Основные типы ролей в агентных системах
Исполнитель
Базовая роль любой команды. Исполнители аналогичны младшим специалистам: они пишут текст, генерируют код или выполняют отдельные задачи. Однако самостоятельно им недоступны большие комплексные проекты.
Планировщик
Этот подагент разбивает сложные задачи на небольшие шаги. В случае с мобильным приложением планировщик сначала формирует набор пользовательских требований, а затем создаёт архитектурный план.
Оператор инструментов
Отвечает за взаимодействие с внешними инструментами — API, отдельными фрагментами кода, веб‑сервисами. Его задача — корректно сформировать вызовы инструментов и обработать результаты.
Исследователь или «ученик»
Собирает информацию из внешнего мира. Например, изучает данные о конкурентах, анализирует блоги и соцсети, чтобы определить, какие функции могут заинтересовать пользователей.
Критик или агент обратной связи
Проверяет ответы на предмет ошибок и галлюцинаций, пишет и запускает тесты для сгенерированного кода. Иногда — сравнивает несколько вариантов и выбирает лучший.
Супервайзер
Контролирует работу команды либо на уровне отдельных задач, либо на уровне всего проекта. Следит, чтобы роли не застревали, и помогает выявлять слабые места процесса.
Презентатор
Финальная роль, объединяющая результаты всех участников. Презентатор формирует связанный отчёт для пользователя: описывает полученные требования, объясняет архитектуру и функциональность итогового приложения.
Популярные комбинации ролей
Некоторые наборы ролей уже стали стандартами. Например, паттерн ReAct сочетает три шага:
- действие — роль оператора инструментов;
- рассуждение — функция планировщика;
- наблюдение — роль критика.
Эти этапы завершаются формированием итогового ответа, что соответствует роли презентатора.
Как сделать каждую роль эффективной
1. Промптинг
Как и в работе с людьми, агенты нуждаются в чётких инструкциях. Подсказки могут включать простые указания, например: «Если застрял — попробуй ещё раз».
2. Выбор модели
Важно подобрать модель, подходящую под конкретную роль: по размеру, специализации, способности к рассуждению, характеру или персоналии.
3. Тонкая настройка модели
Требует подготовки датасета с хорошими и плохими примерами выполнения задачи, а также вычислительных ресурсов для перестройки весов модели. Это наиболее затратный, но и один из самых эффективных способов улучшения.
4. Контекст
Агенту нужно предоставить только те данные и инструменты, которые действительно помогают, не перегружая его лишней информацией — как при онбординге нового сотрудника.
Рост агентных команд
Как и стартап, который начинает с небольшой слаженной команды и постепенно расширяется, многоагентные системы могут стартовать с минимального набора ролей. Со временем, по мере усложнения задач, структура команды растёт: появляются новые специализации, усиливается контроль качества, расширяются планы и улучшается взаимодействие между ролями.
На основе Building a Team of AI Agents: Roles, Feedback, & Teamwork Explained