Архитектура автономных ИИ-агентов без роутинга: как избежать ошибок оркестрации и ускорить выполнение

Жесткий роутинг убивает ваших агентов. Пора остановиться

Вы построили умную мультиагентную систему. Агент-планировщик разбивает задачу, передает подзадачи специалистам, те возвращают результаты, оркестратор собирает все вместе. Звучит логично? На бумаге. На практике вы сталкиваетесь с тем, что система:

• Застревает в тупиках, когда один агент ждет ответа от другого, который занят чем-то еще
• Тратит кучу времени на передачу данных между агентами, даже когда это не нужно
• Ломается при малейшем отклонении от предсказанного сценария
• Генерирует такие объемы мета-данных по оркестрации, что сами данные теряются в шуме

Это не баги. Это фундаментальная проблема архитектуры с жестким роутингом. Вы создали бюрократическую машину, где каждый документ должен пройти десять инстанций, даже если нужно просто поставить печать.

Роутинг vs. Автономия: в чем разница на практике

Представьте, что вы отправляете запрос в систему: "Проанализируй этот набор данных и подготовь отчет с визуализациями".

В системе с жестким роутингом запрос попадает к оркестратору. Тот, используя LLM, разбивает задачу: сначала нужно очистить данные, потом проанализировать, потом создать визуализации, потом написать текст. Каждый шаг передается соответствующему агенту. Агенты не общаются между собой, только с оркестратором. Оркестратор становится узким горлышком.

В автономной системе без роутинга запрос попадает в общее пространство задач. Агент-аналитик видит задачу и берет ее. Он сам решает, что ему нужно: возможно, ему потребуется помощь агента по визуализациям. Он напрямую обращается к этому агенту, минуя оркестратора. Агенты общаются друг с другом, кооперируются, конкурируют за задачи. Это похоже на рынок, а не на конвейер.

Как построить систему автономных агентов: пошаговый план

1 Откажитесь от единого оркестратора

Первое и самое сложное - психологически. Вы должны перестать думать о системе как о последовательности шагов. Вместо этого представьте ее как набор независимых специалистов, которые слышат общие задачи и могут на них реагировать.

Технически это означает, что вам нужен механизм публикации задач и подписки на них. Простейшая реализация - очередь задач (например, Redis Pub/Sub или RabbitMQ). Каждый агент подписывается на типы задач, которые он может выполнять.

# Пример на Python с использованием Redis
import redis
import json

class TaskBoard:
    def __init__(self):
        self.redis = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    
    def publish_task(self, task_type, task_data):
        task = {
            'type': task_type,
            'data': task_data,
            'id': generate_task_id()
        }
        self.redis.publish('tasks', json.dumps(task))
    
    def subscribe(self, agent, task_types):
        # Агент подписывается на типы задач
        pubsub = self.redis.pubsub()
        pubsub.subscribe('tasks')
        for message in pubsub.listen():
            if message['type'] == 'message':
                task = json.loads(message['data'])
                if task['type'] in task_types:
                    agent.handle_task(task)

2 Научите агентов общаться напрямую

Агенты должны уметь запрашивать помощь у других агентов без участия центра. Для этого создайте механизм прямого сообщения между агентами. Каждый агент имеет свой идентификатор и может отправлять сообщения другим агентам через ту же очередь или отдельный канал.

Ключевой момент: агенты должны описывать свои возможности в машиночитаемом формате. Например, используя OpenAPI-спецификации для инструментов или просто JSON-схему.

3 Введите механизмы конкуренции и сотрудничества

Чтобы система не теряла задачи, позвольте нескольким агентам подписываться на один тип задач. Первый, кто возьмется, выполняет. Для сложных задач введите механизм аукциона: агенты оценивают сложность и требуемое время, задача достается тому, кто предложит лучшие условия.

Для сотрудничества реализуйте протокол делегирования: агент может разбить задачу на подзадачи и опубликовать их на доске. Или напрямую обратиться к специалисту.

# Пример делегирования задачи
class DataAnalysisAgent:
    def handle_task(self, task):
        if task['type'] == 'complex_analysis':
            # Этот агент может сделать только часть работы
            # Он создает подзадачу для визуализации
            subtask = {
                'type': 'visualization',
                'data': task['data']['processed_data'],
                'parent_task_id': task['id']
            }
            self.task_board.publish_task('visualization', subtask)
            # И продолжает свою часть работы
            result = self.analyze(task['data'])
            # Ждет результат визуализации
            visualization = self.wait_for_subtask(task['id'])
            return combine_results(result, visualization)

4 Добавьте shared memory для контекста

Автономные агенты нуждаются в общем доступе к контексту. Используйте векторную базу данных для хранения истории выполнения, промежуточных результатов и знаний о домене. Каждый агент может записывать туда свои находки и читать, что сделали другие.

Это особенно важно для RAG (Retrieval-Augmented Generation). Вместо того чтобы каждый агент имел свой собственный RAG, используйте общий. Так агенты будут работать с единой источником истины.

Как мы писали в статье Agent Skills: как заставить ИИ-агента не тупить и помнить все инструкции, динамическая память критична для сложных агентов. В автономной архитектуре память должна быть распределенной и доступной для всех.

Где вас ждут подводные камни: 4 частые ошибки

1. Агенты-одиночки, которые ни с кем не сотрудничают

Вы создали автономных агентов, но каждый тянет одеяло на себя. Результат: задачи выполняются в изоляции, дублируется работа, теряется контекст. Решение: с самого проекта закладывайте протоколы кооперации. Агенты должны уметь не только брать задачи, но и предлагать помощь, делегировать, объединять усилия.

2. Хаос в коммуникации

Без оркестратора агенты начинают общаться всем со всеми, создавая лавину сообщений. Система захлебывается в мета-коммуникации. Решение: введите правила общения. Например, агент может обратиться только к тем агентам, чьи возможности ему известны. Используйте фильтрацию сообщений и приоритеты.

3. Бесконечные циклы делегирования

Агент A делегирует подзадачу агенту B, который делегирует ее агенту C, который возвращает ее агенту A. Классическая проблема распределенных систем. Решение: добавляйте мета-данные о пути выполнения задачи и ограничивайте глубину делегирования. Каждая задача должна иметь уникальный ID и историю, чтобы избежать циклов.

4. Потеря консистентности данных

Когда несколько агентов работают с одними данными, могут возникнуть конфликты. Агент-аналитик изменяет данные, пока агент-визуализатор строит график на устаревшей версии. Решение: используйте механизмы блокировок или версионирования данных. Или проектируйте систему так, чтобы данные были иммутабельными, а каждый агент работал со своей копией.

Почему это работает быстрее? Цифры не врут

В классической системе с оркестратором каждый шаг требует: 1) передачу задачи оркестратору, 2) принятие решения оркестратором, 3) передачу задачи агенту, 4) выполнение агентом, 5) возврат результата оркестратору. Это минимум 5 задержек, не считая времени на само выполнение.

В автономной системе агент, взявший задачу, может сразу приступить к выполнению. Если ему нужна помощь, он обращается напрямую к другому агенту, минуя посредника. Экономия на коммуникационных издержках достигает 60-70% для сложных задач.

С чего начать переход? Практический совет

Не нужно ломать работающую систему. Начните с гибридного подхода. Оставьте оркестратор для сложных, плохо структурированных задач, но позвольте агентам самостоятельно обрабатывать простые, повторяющиеся запросы.

Постепенно увеличивайте автономию агентов, добавляя им возможности общаться друг с другом и принимать решения. Мониторьте производительность и ищите узкие места.

Как писалось в статье AI-агенты как сотрудники: какие управленческие принципы из реального офиса работают?, лучшие команды - те, где есть баланс между свободой и структурой. То же самое с агентами.

И последнее: не переусердствуйте с автономностью. Агенты должны быть достаточно умными, чтобы не натворить глупостей. Используйте последние LLM, такие как GPT-4.5 Turbo (актуально на 2026 год) или Claude 3.7, которые лучше понимают контекст и могут принимать взвешенные решения.

Готовы попробовать? Начните с малого: создайте двух агентов, которые могут общаться напрямую, и дайте им простую задачу, требующую кооперации. Вы удивитесь, насколько это проще, чем кажется.

А если столкнетесь с проблемами, помните: каждая ошибка - это шаг к более устойчивой архитектуре. Главное - не возвращаться к жесткому роутингу из-за первых неудач.