Создание мультиагентной системы: архитектура по шагам

Вы уже решили, что мультиагентная система нужна, и хотите не теорию, а конкретный план сборки. Ниже пять шагов: декомпозиция задачи на роли, выбор способа связи между агентами, подбор модели под каждую роль, реализация оркестрации и тестирование перед продакшеном. Каждый шаг разберем на одном сквозном примере: автоматизация производства контента, где агент-исследователь собирает фактуру, агент-автор пишет черновик, а агент-редактор проверяет результат и либо одобряет, либо возвращает на доработку.

В 2026 году создание мультиагентной системы сводится к пяти решениям: сколько ролей нужно, как они обмениваются данными, какая модель стоит за каждой ролью, кто управляет порядком запуска и как проверить систему до релиза. В статье — конкретные варианты на каждом шаге и разбор одного сквозного кейса от начала до конца.

Что вообще считать мультиагентной системой?

Мультиагентная система — это несколько LLM-агентов с разными ролями, которые вместе решают одну задачу, а не один агент с длинным промптом на всё.

Один агент с гигантской инструкцией рано или поздно начинает путаться: он и ищет данные, и пишет текст, и проверяет качество одновременно. Роли размываются, ошибки в одной части задачи тянут за собой ошибки в другой. Разделение на агентов с узкой зоной ответственности снимает эту проблему — каждый отвечает за свой кусок и может быть заменен или улучшен отдельно.

В LangGraph, одном из фреймворков для таких систем, это реализовано через графовую структуру: узлы — это шаги (агенты или инструменты), рёбра — переходы между ними, а состояние явно определено схемой и обновляется на каждом шаге. Разработчики LangGraph описывают ключевое отличие от простых цепочек так: агент сам решает, какой шаг делать дальше, а не двигается по жестко заданному пайплайну.

Шаг 1. Как разбить задачу на роли агентов?

Прежде чем писать код, сформулируйте роли явно и объясните себе, почему каждая не может быть частью соседней. Слишком мелкое дробление создает лишнюю координацию без реальной пользы.

Для автоматизации контента три роли достаточны: исследователь собирает фактуру по теме, автор пишет черновик на её основе, редактор проверяет точность и стиль. Это не абстрактный пример — три чётко разделённых зоны ответственности с минимальным пересечением задач и понятным критерием "готово" для каждой.

Проверка простая: если роль можно описать одним глаголом и одним результатом на выходе, дробление сделано верно. У исследователя глагол "собрать", результат — структурированные факты. У автора — "написать", результат — черновик текста. У редактора — "проверить", результат — вердикт "принято" или список правок. Если для роли нужно два несвязанных глагола, это сигнал, что внутри прячется ещё одна роль.

Максим: «Собираю сейчас Notebox — деплой агентов в один клик. Полез в Wordstat проверить спрос, и слово "деплой" почти никто не ищет. Зато "загрузить сайт в интернет" — десятки тысяч в месяц. Это Codex нашёл сам, я только спросил про разницу в формулировках.»

Эта история — хороший пример того, зачем вообще нужна отдельная роль-исследователь. Человек с опытом ищет по привычным терминам и упускает формулировки, которыми реально пользуются люди. Агент без такого фильтра проверяет варианты один за другим и находит то, что осталось бы незамеченным.

Как агенты должны общаться друг с другом?

Общее состояние — одна структура данных, куда каждый агент пишет и откуда читает — или прямые сообщения между конкретными агентами. Выбор влияет на то, насколько легко добавлять новые роли позже.

В сквозном примере с контентом общее состояние выглядит как один объект: тема, факты от исследователя, черновик от автора, вердикт редактора и список правок, если черновик не принят. Каждый агент дописывает в это состояние свою часть и не трогает чужую. Автор читает факты, но никогда не видит внутреннюю логику исследователя — только результат.

Для трёх ролей из примера общее состояние выигрывает — добавить четвёртую роль, например SEO-проверку, значит просто дописать в неё новое поле и узел в графе. С прямыми сообщениями пришлось бы менять логику связи у нескольких агентов сразу.

Какую модель выбрать под каждую роль?

Не обязательно ставить одну модель на все роли. Механическую работу можно доверить дешевой быстрой модели, а рассуждение и оценку качества — более дорогой.

В примере с контентом три роли и три разных требования к модели. Исследователю нужна модель, которая хорошо работает с поиском и инструментами. Автору — та, что пишет связный текст с заданным тоном голоса. Редактору — модель, которая ловит фактические ошибки и несоответствия стилю, то есть по сути занимается рассуждением, а не генерацией.

Цены и бенчмарки актуальны на март 2026 года и меняются с выходом новых версий моделей, поэтому перед запуском в продакшен стоит свериться с текущими тарифами провайдера. Экономия на модели редактора почти всегда обходится дороже: пропущенная фактическая ошибка в опубликованной статье стоит больше, чем разница в цене токена.

Как реализовать оркестрацию агентов?

Оркестрация — это логика, которая решает, в каком порядке и при каких условиях запускаются агенты. Простейший вариант — фиксированная последовательность, более гибкий — условная логика или отдельный агент-координатор.

Для контентного примера подходит условная последовательность: исследователь → автор → редактор → (если правки — снова автор с учетом замечаний → редактор). Это не линейная цепочка, а цикл с выходом по условию "редактор одобрил черновик". В LangGraph такой переход называется conditional edge — граф проверяет состояние после каждого узла и сам решает, куда идти дальше.

Для трёх ролей агент-координатор избыточен: условной логики достаточно. Координатор оправдан, когда ролей пять и больше и порядок зависит от содержания задачи, а не только от результата проверки.

Сколько циклов доработки разрешить редактору

Без ограничения количество проходов "автор → редактор" может уйти в бесконечность, если критерии одобрения сформулированы нечетко. Разумный лимит — 2-3 цикла доработки на один черновик. Если после третьей попытки редактор всё ещё возвращает правки, задача уходит на ручную проверку, а не крутится дальше за счёт токенов.

Как протестировать мультиагентную систему перед продакшеном?

Мультиагентные системы тестировать сложнее, чем одиночного агента — ошибка в передаче данных между двумя ролями может быть незаметна при поверхностной проверке финального результата.

Проверка только конечного текста не покажет, где именно сломалась цепочка. Если статья на выходе плохая, непонятно: исследователь принёс мало фактов, автор проигнорировал часть данных или редактор пропустил ошибку. Тестировать нужно каждый переход между ролями отдельно, а не только финальный артефакт.

Практический план для сквозного примера: взять 10-15 реальных тем, прогнать через полную цепочку и на каждом шаге сверить промежуточный результат с ожидаемым — факты от исследователя действительно относятся к теме, черновик автора использует эти факты без искажений, вердикт редактора совпадает с тем, что нашёл бы человек при ручной проверке того же текста. Расхождение на любом из трёх шагов — сигнал чинить конкретную роль, а не всю систему целиком.

Отдельно стоит замерить расход токенов на цикл доработки. Если редактор регулярно уходит в третий круг правок на простых темах, дело не в модели, а в нечетких критериях одобрения внутри системного промпта редактора — их стоит переписать раньше, чем менять модель на более дорогую.

Собираем весь пример целиком

Итоговая архитектура для автоматизации контента выглядит так: три роли (исследователь, автор, редактор), общее состояние вместо прямых сообщений, разные модели под разную сложность задачи (Gemini 3.1 Pro для сбора фактов, Claude Sonnet 4.6 для текста, Claude Opus 4.7 для финальной проверки), условная оркестрация с лимитом в 2-3 цикла доработки и тестирование по каждому переходу между ролями, а не только по готовой статье. Такую систему можно собрать в LangGraph или голосом описать архитектуру в Claude Code — портал VibeCoderz сам был собран за неделю тремя такими скриптами.

Для связи агентов с внешними инструментами — CRM, базой знаний, поиском — стоит смотреть в сторону Model Context Protocol: это открытый стандарт от Anthropic, который убирает необходимость писать отдельную интеграцию под каждый источник данных для каждого агента. Архитектурный паттерн ReAct (reason + act), который лежит в основе большинства современных агентных фреймворков, описан в оригинальной статье Yao et al., 2022 — если хочется понять механику решений агента на уровне цикла "рассуждение → действие → наблюдение", это первоисточник.

Если задача не про контент, а про, например, обработку заявок клиентов или автоматизацию найма — принцип декомпозиции тот же: найти естественные роли, дать каждой узкую зону ответственности и не смешивать уровни задач внутри одного агента. В каталоге ИИ-агентов VibeCoderz собраны готовые решения под конкретные профессии и задачи — полезно свериться, прежде чем собирать роль с нуля.

Глоссарий

• Мультиагентная система — несколько LLM-агентов с разными ролями, которые вместе решают одну задачу.
• Оркестрация — логика, определяющая порядок и условия запуска агентов.
• Conditional edge — условный переход в графе, который меняет путь выполнения в зависимости от текущего состояния.
• RAG (Retrieval Augmented Generation) — подход, при котором агент подтягивает внешние данные перед генерацией ответа, а не полагается только на память модели.
• MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт для подключения агентов к внешним инструментам и источникам данных.
• ReAct (Reason + Act) — архитектурный паттерн, где агент чередует шаги рассуждения и действия.

Частые вопросы про создание мультиагентных систем

Сколько агентов нужно для первой мультиагентной системы?

Для старта достаточно двух-трёх ролей с чётко разными задачами. Больше ролей — больше точек, где может сломаться передача данных, а на первой системе важнее разобраться с оркестрацией, чем охватить все возможные сценарии.

Обязательно ли использовать LangGraph?

Нет, это один из фреймворков, но не единственный. Принципы декомпозиции ролей, выбора модели и тестирования одинаковы независимо от конкретного инструмента реализации.

Можно ли использовать одну модель для всех ролей?

Можно, и для первой версии системы это упрощает запуск. Но роль с рассуждением и оценкой качества обычно требует более мощной модели, чем механический сбор данных, поэтому разделение моделей быстро окупается на объёме.

Что делать, если агент застревает в бесконечном цикле доработки?

Ставить жесткий лимит на количество циклов — 2-3 обычно достаточно — и передавать задачу на ручную проверку после его исчерпания, вместо того чтобы позволять системе крутиться дальше и расходовать токены.

Как понять, что роль агента сформулирована неправильно?

Если для роли нужно описать результат двумя несвязанными глаголами — сигнал, что внутри спрятана ещё одна роль и задачу стоит разбить дальше.

Нужен ли агент-координатор для простой системы из трёх ролей?

Обычно нет. Условной логики (conditional edges) достаточно для двух-трёх ролей. Координатор оправдан при пяти и более ролях, когда порядок запуска заранее не известен.

Как тестировать мультиагентную систему, если конечный результат выглядит нормально?

Проверять не только финальный артефакт, а каждый переход между ролями отдельно — иначе ошибка, компенсированная на следующем шаге, останется незамеченной и проявится позже на другом наборе данных.

Хотите собрать мультиагентную систему под свою задачу — загляните в каталог AI-инструментов VibeCoderz или запишитесь на консультацию к Максиму, чтобы обсудить архитектуру под конкретный проект.

Обновлено: март 2026