Один мозг — хорошо, а четыре — лучше. Или нет?
Anthropic только что выпустила Claude Opus 4.6, и главная фишка — не очередное увеличение контекстного окна (хотя и его тоже). Речь о командах агентов. Наконец-то официальная поддержка того, что разработчики собирали на коленке последние два года.
Раньше, чтобы создать мультиагентную систему, нужно было писать тонны кода для оркестрации, роутинга и синхронизации. Помните статью про архитектуру автономных агентов без роутинга? Теперь это встроено в API.
Важно: Claude Opus 4.6 доступен только в исследовательском предпросмотре через API. В веб-интерфейсе пока нет. И да, это платная функция — каждый агент в команде считается отдельным вызовом.
Что такое команды агентов на самом деле
Не путайте с теми мультиагентными системами, где агенты работают параллельно и потом голосуют. В Claude 4.6 агенты работают последовательно, передавая контекст друг другу. Представьте конвейер, где каждый специалист делает свою часть работы.
Например, вы можете создать команду из трёх агентов:
- Исследователь — собирает информацию
- Аналитик — структурирует данные
- Писатель — создаёт финальный текст
Каждый агент получает на вход не только ваш промпт, но и весь контекст от предыдущих агентов. И вот здесь начинается магия — или проблемы, смотря как настроите.
Почему это не очередной хайп
Помните статью «Один против всех»? Там говорилось, что мультиагентные системы часто избыточны. Claude 4.6 решает эту проблему через чёткое разделение ролей.
В старых системах агенты часто дублировали работу или конфликтовали. В командах Anthropic добавили механизм «рукопожатия» — агент может передать контроль другому только когда закончил свою часть. Нет хаоса, который описывался в AgentCommander.
Где это сломается первым
А теперь о грустном. Команды агентов — не серебряная пуля. Вот три сценария, где всё пойдёт не так:
- Слишком много агентов. Добавите пять специалистов — получите эффект «испорченного телефона». Каждый будет вносить свои искажения.
- Нечёткие роли. Если не определите точно, где заканчивается зона ответственности одного агента и начинается другого, они начнут перекрываться или, что хуже, оставлять пробелы.
- Стоимость. Четыре агента = в четыре раза дороже. Для простых задач это экономически бессмысленно.
Кстати, о стоимости. Если сравнивать с Opencode против Claude Code, то там хотя бы была разница в архитектуре. Здесь разница только в организации работы.
Практическое применение: где это действительно нужно
Вот сценарии, где команды агентов оправдывают себя:
| Задача | Количество агентов | Выигрыш |
|---|---|---|
| Анализ юридических документов | 3-4 | Точность повышается на 40% |
| Разработка сложного кода | 2-3 | Снижение ошибок на 60% |
| Научное исследование | 4-5 | Полнота анализа в 2 раза выше |
Заметили закономерность? Чем сложнее и многоэтапнее задача, тем больше смысла в командах. Для простых запросов вроде «напиши email» это overengineering.
Как начать использовать (без кода, обещаю)
Вам понадобится:
- Доступ к Anthropic API (исследовательский предпросмотр)
- Минимальное понимание, как работают промпты
- Чёткое представление о workflow вашей задачи
Шаг первый — разбейте задачу на этапы. Каждый этап — отдельный агент. Шаг второй — определите, что передаётся между этапами. Шаг третий — напишите промпты для каждого агента, указав его роль и границы ответственности.
Самый частый косяк: разработчики забывают указать агенту, когда остановиться. В результате агент пытается сделать работу за всех. Добавляйте в промпт чёткие критерии завершения этапа.
Что будет дальше
Anthropic явно копирует подход из Owlex, но делает это на уровне платформы. Скоро увидим интеграцию с Claude Cowork и другими инструментами.
Мой прогноз: к середине 2026 года команды агентов станут стандартом для сложных задач. Но для 80% повседневных use cases останется один агент. Потому что иногда проще сделать самому, чем управлять командой.
И последнее: не пытайтесь заменить человеческую команду AI-агентами. Особенно после прочтения статьи про 7 часов автономной работы Claude. AI хорош для определённых задач, но не для всего. Как и люди, кстати.
