Один агент умирает от перегрузки. Мульти-агенты делят работу
Вы запускаете один мощный агент на Claude Opus 3.5 или GPT-4.5 Turbo. Он справляется с задачами. Пока задачи простые. Пока контекст умещается в 128K токенов. Пока не нужно одновременно анализировать код, писать документацию и проверять безопасность.
Потом появляется реальный проект. И ваш супер-агент начинает тупить. Он путает требования. Забывает, что делал пять шагов назад. Тратит 80% времени на перечитывание собственных выводов.
Знакомо? Это не баг агента. Это фундаментальное ограничение архитектуры.
Один агент с большим контекстом ≠ умная система. Это просто очень длинная память у одного сотрудника, который пытается делать всё сразу.
Кейс Anthropic: +90.2% производительности не из воздуха
В 2025 году Anthropic опубликовала исследование, которое многие пропустили. Не громкий анонс новой модели, а сухая техническая работа о мульти-агентных системах.
Цифра: 90.2% улучшение в комплексных задачах разработки.
Не на 10-20%. На 90.2%.
Как они этого добились? Разбили одну монолитную задачу на три параллельных потока:
- Агент архитектуры - думает о структуре, выбирает паттерны
- Агент реализации - пишет конкретный код
- Агент проверки - ищет баги, проверяет edge cases
Каждый агент работал на той же Claude Opus 3.5. Те же модели, тот же контекстный лимит. Но архитектура изменилась.
Три красных флага: когда один агент уже не справляется
Не ждите, пока система рухнет. Эти симптомы появляются за недели до катастрофы.
1 Контекстный джиттер
Агент постоянно возвращается к началу диалога. Перечитывает требования. Уточняет, что уже должно быть понятно. Кажется, будто у него короткая память, хотя контекстный лимит не исчерпан.
На самом деле проблема в когнитивной нагрузке. Один агент держит в голове слишком много контекстов: бизнес-логику, технические детали, историю изменений, edge cases.
2 Циклические зависимости в рассуждениях
Агент зацикливается. Обсуждает архитектуру → переходит к реализации → понимает, что архитектура не оптимальна → возвращается к архитектуре. Круг повторяется 3-4 раза без прогресса.
Это классическая проблема single-threaded мышления. Невозможно одновременно проектировать систему и критиковать собственный дизайн.
3 Рост латентности без роста сложности
Простая задача занимает 2 минуты. Средняя - 5 минут. Сложная... 25 минут? Нелинейный рост.
Почему? Агент тратит экспоненциально больше времени на управление внутренним контекстом, а не на решение задачи. Как в статье "Поиск для AI-агентов" - латентность съедает всю пользу.
Пять критериев перехода. Не раньше, не позже
Переход на мульти-агенты - это не free lunch. Это сложность, координация, дополнительные затраты. Делайте это только когда:
| Критерий | Пороговое значение | Что проверять |
|---|---|---|
| Контекстная насыщенность | >70% использования контекста | Средняя длина диалога в токенах / лимит модели |
| Когнитивные домены | ≥3 различных типа мышления | Требуется ли креативность + анализ + проверка одновременно? |
| Временная сложность | >15 минут на задачу | Среднее время выполнения типичной задачи |
| Частота возвратов | >2 возврата к началу за задачу | Сколько раз агент переспрашивает уже обсужденное |
| Параллелизуемость | >40% подзадач независимы | Можно ли делать несколько вещей одновременно без конфликтов |
Если 3 из 5 критериев срабатывают - пора проектировать мульти-агентную систему. Если 4 или 5 - вы уже опоздали и теряете деньги на неэффективности.
Как Anthropic добилась +90%: неочевидные детали
Многие думают: "Просто запустим три агента вместо одного". Не работает. Получите три раза больше хаоса.
Anthropic сделала три ключевые вещи, о которых не пишут в блогах:
1 Контекстная сегментация, а не дублирование
Каждый агент получал не полную копию всего контекста, а специализированный срез:
- Архитектор: только требования и constraints
- Реализатор: только архитектурные решения и конкретные файлы
- Проверка: только код и тест-кейсы
Нулевое дублирование. Нулевые конфликты. Как в реальной команде - фронтендер не лезет в базу данных.
2 Асинхронная координация с блокировками
Агенты работали асинхронно, но с четкими блокировками. Архитектор должен закончить high-level дизайн, прежде чем реализатор начнет писать код. Но реализатор может параллельно работать над разными модулями.
Не просто "все делают что хотят". Структурированный параллелизм, как в AgentCommander.
3 Специализированные промпты, а не общие инструкции
Архитектор получал промпт в стиле "Think like Martin Fowler". Реализатор - "Write code like senior Google engineer". Проверка - "Find bugs like paranoid security auditor".
Разные личности. Разные стили мышления. Не три клона одного агента.
Самый частый провал: дать всем агентам одинаковый системный промпт. Получается committee design - худшее из всех миров.
Пошаговый переход: не ломайте работающую систему
Резкий переход убьет вашу продуктивность на 2 недели. Делайте постепенно.
1 Начните с shadow агента
Оставьте основной агент работать как обычно. Запустите второго агента, который только наблюдает и комментирует. Он не влияет на выводы, только анализирует процесс.
Цель: понять, где происходят контекстные переключения. Где основной агент тратит больше всего времени на "перезагрузку" контекста.
2 Выделите самый болезненный контекст
Найдите один тип мышления, который больше всего мешает основному агенту. Чаще всего это:
- Поиск багов в уже написанном коде
- Генерация тестов
- Рефакторинг устаревших частей
Отделите этот контекст в отдельного агента. Пусть основной агент передает ему работу, когда нужно.
3 Добавьте координатора
Когда у вас 2+ агента, нужен кто-то, кто управляет handoff. Не обязательно полноценный агент - часто достаточно простого state machine.
Координатор решает: "Сейчас архитектор закончил, передаем реализатору. Реализатор сделал модуль A, можно параллельно запустить проверку модуля A, пока реализатор работает над модулем B."
Подробнее о таких паттернах в статье "Когда команда ИИ-агентов работает эффективно".
Ошибки, которые сведут на нет все преимущества
Видел десятки команд, которые переходили на мульти-агенты и получали минус 30% производительности. Вот почему:
| Ошибка | Симптом | Как исправить |
|---|---|---|
| Полное дублирование контекста | Каждый агент знает всё, конфликты версий | Строгая сегментация: каждый агент - свой namespace |
| Слишком частые синхронизации | Агенты ждут друг друга 60% времени | Асинхронность с eventual consistency |
| Одинаковые промпты | Групповое мышление, нет разнообразия | Специализированные личности для каждой роли |
| Отсутствие арбитра | Бесконечные споры между агентами | Четкие правила разрешения конфликтов |
| Игнорирование стоимости | 3 агента × $1 ≠ $3, а $5-7 из-за координации | Мониторинг ROI каждого агента |
Самая коварная ошибка: думать, что мульти-агенты решат все проблемы. Нет. Они решают конкретную проблему - контекстную перегрузку. Если у вас другие проблемы (плохие промпты, слабая модель, нечеткие требования), мульти-агенты только усугубят ситуацию.
Когда НЕ переходить на мульти-агенты
Да, бывают случаи, когда один агент лучше. Much better.
Не переходите, если:
- Задачи линейные и последовательные. Если каждый шаг зависит от предыдущего, параллелизм не поможет. Получите overhead координации без выигрыша.
- Контекст маленький и стабильный. Если задача умещается в 4K токенов и не меняется, зачем дробить?
- Требуется единое видение. Креативные задачи (написание романа, дизайн логотипа) страдают от committee effect. Один сильный автор лучше десяти редакторов.
- Бюджет ограничен, а задачи простые. Мульти-агенты - это premium решение для complex проблем. Не используйте Ferrari для поездки в магазин за хлебом.
Как пишут в статье "Один против всех", иногда проще взять более мощную модель, чем городить оркестрацию.
Что будет в 2026: эволюция или революция?
К 2026 году модели станут умнее. Контекстные окна вырастут до 1M+ токенов. Казалось бы, проблема контекстной перегрузки исчезнет.
Не исчезнет. Она трансформируется.
С 1M токенов контекста один агент сможет держать в голове целую codebase. Но когнитивная нагрузка останется. Теперь он будет путаться не между 10 файлами, а между 1000.
Мульти-агентные системы эволюционируют в направлении:
- Иерархических структур. Не 3 равных агента, а менеджер + специалисты. Как в реальных командах.
- Динамического масштабирования. Система сама решает, сколько агентов запустить для задачи. Сейчас это делают вручную.
- Специализированных моделей. Не один Claude Opus для всех, а разные модели для разных ролей. Архитектору - модель с сильным reasoning. Реализатору - модель с глубоким знанием языков.
Но фундаментальный принцип останется: человеческий мозг тоже не монолитен. У нас разные "агенты" для логики, эмоций, креативности, памяти. И они иногда конфликтуют. Но в целом работают.
Начните с метрик из таблицы выше. Измеряйте контекстную насыщенность. Считайте возвраты. Только данные покажут, готовы ли вы к переходу.
И помните: +90% Anthropic - это не магия. Это результат точной диагностики проблемы и хирургического разделения когнитивных нагрузок. Ваша система может получить +50% или +120%. Зависит от того, насколько точно вы разделите то, что должно быть разделено.
