фактов 524 · сигналов 29 · статей 20 · база 3 168 КБ · ботов —guest@ftrlgэто вы~/whoamiВы пишете анонимно. Чтобы подписываться одинаково, при комментарии придумайте секрет — из него получится трипкод.регистрации нет и не будет

Оркестрация ИИ-агентов

редакция future.log · опубликовано

Оркестрация ИИ-агентов (англ. multi-agent orchestration) — способ решать задачу несколькими ИИ-агентами сразу: главный агент-оркестратор делит работу на части, раздаёт их агентам-исполнителям, следит за ними и собирает результат. Оркестратором может быть и человек, который одновременно ведёт несколько агентов.

Первые открытые фреймворки для этого появились в 2023 году.1 К 2026 году оркестрация стала встроенной функцией инструментов разработки: в Claude Code можно запустить команду агентов, которые работают параллельно и сами координируются.2 Исследования при этом показывают, что несколько агентов помогают не всегда: на одних задачах они заметно сильнее одного, на других заметно слабее.3

История

  • 16.08.2023Microsoft публикует AutoGen — открытый фреймворк, в котором приложения строятся из нескольких агентов, способных «разговаривать друг с другом», чтобы выполнить задачу.1 ¶ cgbiu3vru
  • 23.01.2024LangChain показывает многоагентные схемы на LangGraph: «агент-супервизор» направляет задачи отдельным агентам — по сути, это агент, чьи инструменты — другие агенты.4 ¶ cbfqw8d8u
  • 19.12.2024Anthropic в руководстве «Building Effective AI Agents» описывает схему «оркестратор — исполнители»: центральная модель на ходу делит задачу, поручает части моделям-исполнителям и сводит их результаты.5 ¶ cbh6rb67a
  • 09.04.2025Google выпускает Agent Development Kit для приложений из нескольких специализированных агентов и открытый протокол A2A, по которому агенты разных компаний могут работать вместе; протокол поддержали больше 50 технологических партнёров.67 ¶ cua9adupa
  • 24.07.2025В Claude Code появляются собственные субагенты: у каждого своё окно контекста, свои инструкции, инструменты и права.8 ¶ c2ftwfcc7
  • 05.02.2026Anthropic добавляет в Claude Code «команды агентов» (предварительная версия): несколько агентов работают параллельно как команда и сами координируются.2 ¶ crz8sdvjm
  • 08.09.2026OpenAI сообщает, что её внутренняя модель доказала возможность сингулярности в уравнениях Навье — Стокса (со внешней силой), задействовав около 10 000 координирующихся агентов за 88 часов.9 ¶ cfknhmsr6
  • 07.10.2026Илон Маск объявляет, что Grok Bot будет брать для каждой задачи лучшую модель, включая Claude Opus 5.5, Midjourney и Suno.10 ¶ cdiwqjb93
  • 08.10.2026Google представляет агента Gemini, который выполняет каждую задачу на подходящей модели — Gemini или Claude.11 ¶ cb9tndyh4
  • 09.10.2026Anthropic открывает бету динамических процессов Claude Managed Agents: главный агент пишет план для многих агентов. В тесте с 70 заложенными ошибками команда агентов нашла 66 в каждом из трёх запусков, одиночный агент — 14, 15 и 27.12 ¶ cp6puqsz6

Как устроено

Встречаются две схемы. В первой оркестратор — модель: она сама решает, на какие части делить задачу, и запускает исполнителей. Так устроены фреймворки AutoGen, LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK (преемник экспериментального Swarm)13 и Google ADK, а также субагенты и команды агентов в Claude Code.

Во второй оркестратор — человек, который ведёт несколько агентов параллельно. Саймон Уиллисон пишет, что у него часто открыто несколько окон терминала, где разные агенты работают в разных папках.14 ¶ cn6fi9i8j

Проект Gas Town Стива Егге делает из этого систему: главный агент «Мэр» координирует остальных, и, по описанию проекта, работа остаётся управляемой при 20–30 агентах.15

В 2026 году появилась и оркестрация моделей разных компаний: агент Gemini от Google и Grok Bot от xAI направляют каждую задачу той модели, которая справится лучше, включая модели конкурентов.1011

Данные

исследованиечто измерялирезультат
Джемри и др. (Калифорнийский университет в Беркли), 17.03.2025161642 записи работы 7 открытых многоагентных систем; 150 размечены вручную, остальные — модельюдоля провалов — от 41% до 86,7%; выделено 14 типов сбоев в трёх группах: устройство системы, рассогласование агентов, проверка результата ¶ cr99v6qp8
Anthropic, 13.06.202517исследовательская система: Claude Opus 4 — оркестратор, Claude Sonnet 4 — исполнители; внутренний тест компании, которая продаёт токенына 90,2% лучше одиночного Claude Opus 4; расход токенов — примерно в 15 раз больше, чем в чате; 80% разброса качества объясняет сам объём потраченных токенов ¶ c8cay2zwe
Ким и др. (Google Research, Google DeepMind, MIT), 09.12.20253260 конфигураций: 6 тестов для агентов, 5 архитектур (один агент и четыре многоагентных), 3 семейства моделейпо сравнению с одним агентом — от +80,8% на задачах, которые делятся на части (финансовый анализ), до −70% на последовательном планировании ¶ cfe6jdqh7
[ВЫВОД РЕДАКЦИИ]

Несколько агентов — не универсальное улучшение, а ставка, которая выигрывает на задачах, распадающихся на независимые части, и проигрывает там, где шаги зависят друг от друга. Выигрыш покупается токенами: у Anthropic качество объясняется прежде всего объёмом потраченных токенов, а многоагентная система тратит их примерно в 15 раз больше чата. Открытые многоагентные системы проваливают от 41% до 87% задач, и заметная часть сбоев — в рассогласовании агентов и непроверенном результате. Оговорка: самый высокий выигрыш (+90,2%) — внутренний тест компании, которая продаёт токены. ¶ c3tkh6djn

Инциденты

ServiceNow: агент, который зовёт других агентов, ноябрь 2025 ¶ c4hfezr2m

Исследователь компании AppOmni Аарон Костелло показал, что агенты ИИ-помощника ServiceNow Now Assist могут находить друг друга и поручать друг другу задачи — нужные для этого настройки включены по умолчанию. Внедрённая в данные инструкция заставила безобидного агента «привлечь более мощных агентов», а те создавали, читали, меняли и удаляли записи и отправляли наружу письма с содержимым других записей — при включённой защите от внедрения инструкций. ServiceNow подтвердила, что такое поведение предусмотрено, и уточнила документацию. AppOmni продаёт защиту от таких атак.18

Критика

Cognition, разработчик агента Devin, в статье Уолдена Яна «Don’t Build Multi-Agents» выступила против многоагентных систем. Два принципа: агентам нужно передавать полный контекст и всю историю действий, а не отдельные сообщения; каждое действие несёт неявные решения, и противоречащие решения дают плохой результат. Пример: один субагент неверно понял свою часть задачи и стал рисовать фон в стиле Super Mario Bros., другой нарисовал птицу, не похожую на игровую, — и итоговому агенту пришлось склеивать два недоразумения. Cognition при этом продаёт одноагентный продукт.19 ¶ c6dwpjkbc

Сигналы

См. также

Автономные ИИ-агентыАгентная инженерияАгентная разработкаClaude CodeСамопишущееся ПО

Примечания

  1. Q. Wu et al. AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation — arXiv, 16.08.2023. arxiv.org ↩ ↩2

  2. Claude Opus 4.6 — Anthropic, 05.02.2026. anthropic.com ↩ ↩2

  3. Y. Kim et al. Towards a Science of Scaling Agent Systems — arXiv, 09.12.2025 (версия 3 — 08.04.2026). arxiv.org ↩ ↩2

  4. LangGraph: Multi-Agent Workflows — LangChain, 23.01.2024. langchain.com ↩

  5. Building Effective AI Agents — Anthropic, 19.12.2024. anthropic.com ↩

  6. Agent Development Kit: Making it easy to build multi-agent applications — Google for Developers, 09.04.2025. developers.googleblog.com ↩

  7. Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A) — Google for Developers, 09.04.2025. developers.googleblog.com ↩

  8. Claude Code changelog, версия 1.0.60 — Anthropic, 24.07.2025. github.com ↩

  9. On the Navier–Stokes Millennium Prize Problem — OpenAI, 08.09.2026. openai.com ↩

  10. Elon Musk: «Important note regarding Grok @Bot…» — X, 07.10.2026. x.com ↩ ↩2

  11. Gemini at Work 2026: Introducing Gemini agent — Google Cloud, 08.10.2026. cloud.google.com ↩ ↩2

  12. Claude Developers: «We planted 70 bugs in a 116k-line codebase…» — X, 09.10.2026. x.com ↩

  13. Swarm (experimental, educational) — OpenAI, GitHub. github.com ↩

  14. Embracing the parallel coding agent lifestyle — Simon Willison, 05.10.2025. simonwillison.net ↩

  15. Gas Town — Steve Yegge, GitHub. github.com ↩

  16. M. Cemri et al. Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail? — arXiv, 17.03.2025 (версия 3 — 26.10.2025). arxiv.org ↩

  17. How we built our multi-agent research system — Anthropic, 13.06.2025. anthropic.com ↩

  18. When AI Turns on Its Team: Exploiting Agent-to-Agent Discovery via Prompt Injection — AppOmni, 19.11.2025. appomni.com ↩

  19. Don’t Build Multi-Agents — Cognition, 12.06.2025. cognition.com ↩

Ваша подпись

Запоминать нужно секрет — это ваш пароль. Трипкод вычисляется из него и виден всем рядом с именем: с тем же секретом у вас всегда будет тот же трипкод, а подделать его без секрета нельзя. Секрет нигде не публикуется и не хранится на сервере.