Как избежать ошибок в мульти-агентных системах: баланс количества, топологии и сложности задач

Когда больше агентов = меньше результата

Вот типичная сцена. Вы прочитали наше предыдущее руководство "Один против всех" и решили, что ваша задача действительно требует команды. Отлично. Вы запускаете пять агентов на Claude 4 Opus. Через час обнаруживаете, что они трижды переобсудили один и тот же пункт, отправили друг другу 47 сообщений, а решение так и не появилось.

Проблема не в том, что мульти-агентные системы не работают. Проблема в том, что 90% разработчиков неправильно балансируют три ключевых параметра: количество агентов, топологию их взаимодействия и сложность задачи. И платят за это реальными деньгами - каждый лишний агент это дополнительные токены в API, которые в 2026 году всё ещё стоят как хороший ужин в ресторане.

Ошибка №1: Слепая вера в "чем больше - тем лучше"

Первый и самый дорогой миф. Кажется логичным: если один агент решает задачу за 10 минут, то пять агентов решат её за 2 минуты. Реальность: пять агентов потратят 15 минут на координацию и ещё 10 на решение, потому что каждый будет мешать другому.

1 Как определить оптимальное количество агентов

Забудьте про магические числа. Используйте простой алгоритм:

1. Разбейте задачу на подзадачи. Если подзадачи можно решать независимо - это зелёный свет для нескольких агентов.
2. Оцените объём координации. Сколько информации нужно передавать между агентами? Если больше 30% от общего объёма работы - остановитесь на 2-3 агентах.
3. Считайте стоимость. Каждый дополнительный агент увеличивает стоимость API линейно, но эффективность растёт логарифмически. После 3 агентов вы платите в основном за их общение.

В статье "Когда переходить с одного агента" мы подробно разбирали кейс Anthropic с теми самыми 90% улучшения. Ключевой момент: они не просто добавили агентов - они правильно подобрали количество под задачу.

Ошибка №2: Все со всеми - рецепт хаоса

Самый частый паттерн у новичков: запустили агентов, дали им общий чат и сказали "работайте вместе". Через час получаем 200 сообщений, 15 конфликтующих предложений и ноль результата.

Топология взаимодействия - это архитектура коммуникаций между агентами. Она определяет, кто с кем говорит, в каком порядке и как часто. И от неё зависит 70% успеха всей системы.

2 Выбирайте топологию под задачу, а не под настроение

Правило простое: чем больше агентов, тем строже должна быть топология. Для 2-3 агентов ещё можно экспериментировать. Для 4+ - только звезда или цепочка.

Звезда работает в 80% случаев потому что:

• Центральный агент видит всю картину целиком
• Он может разрешать конфликты между специалистами
• Координация происходит в одном месте, а не в N*(N-1)/2 каналах
• Легче дебажить - все сообщения проходят через одну точку

В статье про AI-агентов как сотрудников мы проводили прямую аналогию: центральный агент - это менеджер проекта, остальные - специалисты. В реальном офисе тоже не дают всем сотрудникам общаться со всеми без контроля.

Ошибка №3: Сложность задачи не соответствует архитектуре

Самая тонкая ошибка. Вы правильно подобрали количество агентов, выбрали звездообразную топологию, но система всё равно работает плохо. Почему? Потому что задача либо слишком простая для команды, либо слишком сложная для выбранной архитектуры.

Как это выглядит на практике:

# КАК НЕ НАДО: Слишком простая задача для команды
задача = "Напиши функцию сложения двух чисел"
агенты = ["Senior Python Developer", "Code Reviewer", "Architect"]
# Результат: 3 агента потратят 20 минут на обсуждение стиля кода

# КАК НАДО: Сложная задача с разными экспертизами
задача = "Разработай микросервис для обработки платежей с fraud detection"
агенты = ["Backend Developer", "Security Expert", "Payment Systems Specialist"]
# Каждый вносит уникальный вклад

3 Тест на целесообразность мульти-агентного подхода

Перед запуском команды задайте три вопроса:

1. Можно ли чётко разделить задачу на независимые части? Если нет - остановитесь на одном агенте с расширенным контекстом (у GPT-5 в 2026 году уже 128K токенов, этого хватит для большинства задач).
2. Требует ли задача разных экспертиз? Разных, а не просто "больше мозгов" на одну и ту же проблему.
3. Будет ли координация проще, чем решение? Если на координацию уйдёт больше 40% времени - пересматривайте архитектуру.

Практический кейс: Разработка SaaS-продукта

Давайте разберём реальный пример, который мы внедряли в прошлом месяце. Задача: разработать стратегию запуска нового SaaS-продукта.

Первая попытка (неудачная):

• 5 агентов: Product Manager, Developer, Marketer, Sales, Support
• Топология: все со всеми
• Результат: 3 часа обсуждений, 4 конфликтующих стратегии, общая стоимость $47

Вторая попытка (успешная):

• 3 агента: Product Strategist (центральный), Technical Architect, Go-to-Market Expert
• Топология: звезда
• Процесс: Strategist получает задачу → делегирует технические вопросы Architect → делегирует маркетинговые вопросы Expert → собирает всё вместе
• Результат: 45 минут, согласованная стратегия, стоимость $18

Разница в 2.6 раза по стоимости и 4 раза по времени. И это без потери качества - наоборот, вторая стратегия была более целостной.

Типичные ошибки и как их избежать

Собрал самые частые проблемы, которые вижу в проектах клиентов:

1. Агенты начинают спорить, а не сотрудничать

Причина: У агентов нет чётких ролей и границ ответственности.
Решение: Прописывайте роли как в должностных инструкциях. Используйте технику из статьи про Agent Skills - явно указывайте, какие решения каждый агент может принимать самостоятельно, а какие нужно согласовывать.

2. Информация теряется при передаче между агентами

Причина: Неструктурированная коммуникация.
Решение: Задавайте строгий формат сообщений. Например: "Проблема: [что], Контекст: [почему], Предложение: [как], Вопросы к другим: [кому что]".

3. Система работает медленнее одного агента

Причина: Слишком много координации для простой задачи.
Решение: Проведите A/B тест. Решите задачу одним агентом, затем командой. Если команда медленнее более чем на 30% - упрощайте архитектуру.

4. Стоимость взлетает до небес

Причина: Каждый агент генерирует длинные сообщения с повторяющимся контекстом.
Решение: Используйте систему кэширования контекста. Центральный агент должен хранить общую информацию и предоставлять её специалистам по запросу, а не заставлять каждого пересказывать её друг другу.

Чеклист перед запуском мульти-агентной системы

1. Задача действительно требует разных экспертиз? (да/нет)
2. Количество агентов ≤ 4? Если больше - есть веские причины?
3. Топология выбрана осознанно? (звезда для 3+, цепочка для конвейеров)
4. Есть центральный координатор? Кто-то должен видеть картину целиком
5. Прописаны форматы коммуникации? Как агенты общаются между собой
6. Рассчитана примерная стоимость? API вызовы × количество агентов × средняя длина сообщений
7. Есть fallback-стратегия? Что делать, если система зацикливается

Если на 4 и более пунктов ответ "нет" - остановитесь. Скорее всего, вам не нужна мульти-агентная система. В 2026 году один мощный агент (Claude 4 Opus или GPT-5) с правильно написанным промптом справится с большинством задач быстрее и дешевле.

Что изменится в ближайший год

Наблюдая за развитием технологий, могу спрогнозировать три тренда:

• Автоматическая оптимизация топологии - системы будут сами подбирать оптимальную структуру взаимодействия под задачу
• Гибридные архитектуры - комбинация одного мощного LLM с несколькими специализированными меньшими моделями
• Снижение стоимости координации - новые методы сжатия контекста уменьшат накладные расходы на общение между агентами

Но фундаментальный принцип останется неизменным: больше агентов ≠ лучше результат. Баланс между количеством, топологией и сложностью задачи - это не магия, а инженерная дисциплина. Которая, кстати, экономит реальные деньги.

P.S. Если после прочтения у вас всё ещё чешутся руки запустить 10 агентов одновременно - посчитайте сначала стоимость. Потом умножьте на два. Если цифра всё ещё не пугает - попробуйте. Но сохраните лог сессии. Он пригодится для анализа того, как 80% бюджета ушло на переговоры о том, кто будет делать работу.