Вместо одного чат-бота, который пишет функцию по запросу, команды агентов делят роли: один проектирует, другой пишет, третий тестирует. Разбираем, как это работает и где ломается.
Один и тот же ИИ-агент может жить в облаке или на устройстве. Выбор меняет задержку, счёт за трафик и то, кто увидит ваши данные. Разбираем компромиссы на конкретных цифрах и коде.
Один агент отвечает на запрос за один вызов модели. Система из пяти агентов может сделать двадцать вызовов и переслать один и тот же контекст десяток раз. Разбираемся, откуда берётся счёт и как его считать заранее.
Мультиагентные системы обещают автоматизировать сложные задачи, но одна галлюцинация в начале цепочки способна отравить весь результат. Разбираемся, как устроен каскад сбоев и чем его тушат.
Классический тест ждёт от функции один и тот же ответ на один и тот же вход. Агент на LLM выдаёт разные ответы, ходит в сеть и принимает решения сам. Разбираем, что здесь ломается и чем это чинить.
Один агент планирует, второй пишет код, третий проверяет — и все хотят ресурсов сразу. Разбираем механики, по которым мультиагентные системы решают, чью задачу выполнять первой.
Google и Meta по-разному строят ИИ-агентов: одни идут через браузер и рабочие сервисы, другие — через мессенджеры и умные очки. Разбираем, кто на что ставит и что это меняет для пользователя.
Обе облачные платформы дают собрать агента с вызовом функций, RAG и памятью за пару часов. Но модель ценообразования, набор моделей и способ подключения инструментов у них разные — и это меняет цену эксплуатации.
Anthropic заявила, что её мультиагентная система тратит примерно в 15 раз больше токенов, чем один чат. Разбираем, когда рой агентов реально быстрее одиночки, а когда просто сжигает бюджет.
Один запрос к оркестратору из пяти агентов легко превращается в 40 секунд ожидания. Разбираем, откуда берётся латентность и как её резать без потери качества.
Мультиагентная система падает не там, где падает одиночный вызов LLM. Разбираем, что и как тестировать, когда агенты вызывают друг друга, инструменты и внешние API.
Один агент пишет ответ, второй его разносит и заставляет переделать. Схема «генератор плюс критик» снижает долю ошибок, но добавляет вызовов модели и денег — разбираем, когда это окупается.