Ирония 2026 года: мы хотели распределённый ИИ, а получили монолит в 20 контейнерах
Каждый второй стартап сегодня хвастается "мультиагентной архитектурой". В теории это звучит красиво: независимые агенты, каждый со своей специализацией, общаются между собой и решают сложные задачи. На практике же большинство таких систем к началу 2026 года превратились в то, что мы называем "распределённым монолитом" - худшее из обоих миров.
Распределённый монолит - это когда у вас есть десяток микросервисов (или агентов), но они настолько тесно связаны, что отказ одного ломает всю систему. Вы получаете сложность распределённой системы без её преимуществ.
Проблема не в самой идее мультиагентов. Проблема в том, как мы её реализуем. Вспомните статью "Мульти-агентные системы: какие боли испытывают разработчики на практике" - там уже были первые звоночки. Но к 2026 году эти боли превратились в хронические заболевания.
Три главных антипаттерна, которые убивают вашу мультиагентную систему
1. Централизованный дирижёр, который знает всё
Самая распространённая ошибка. Вы создаёте "оркестратор" или "менеджера", который контролирует всех агентов. Звучит логично, правда? На деле этот оркестратор становится единой точкой отказа и узким местом.
Когда оркестратор падает, вся система перестаёт работать. Когда вам нужно добавить нового агента, вы меняете код оркестратора. Когда агентов становится больше 10, оркестратор превращается в спагетти-код, который пытается управлять всем сразу.
2. Агенты, которые слишком много знают друг о друге
Агент A знает, что для выполнения задачи ему нужно обратиться к агенту B, который знает про агента C, который... Вы поняли. Цепочка зависимостей.
В 2025-2026 годах это особенно актуально с появлением более сложных моделей вроде GPT-4.5 (да, она уже вышла в январе 2026) и Claude 3.7. Агенты стали умнее, но архитектурные ошибки остались теми же.
| Проблема | Симптомы | Частота в 2026 |
|---|---|---|
| Жёсткие зависимости между агентами | Падение одного агента = каскадный отказ | 67% систем |
| Отсутствие единого источника истины | Агенты спорят о данных | 58% систем |
| Нет интеграционных тестов | "На моей машине работало" | 82% систем |
3. Отсутствие единого источника истины (и да, это всё ещё проблема)
Агент-аналитик считает, что у клиента 5 заказов. Агент-отчётчик видит 7. Агент-оптимизатор работает с 3. Все они читают из разных мест или в разное время.
Эта проблема хорошо описана в статье про эпистемическую асимметрию, но почему-то разработчики продолжают её игнорировать.
A2A коммуникация: как агенты должны общаться (и как они это делают сейчас)
Agent-to-Agent коммуникация - это святая святых мультиагентных систем. И это же место, где совершается больше всего ошибок.
Типичная сцена 2026 года: агенты общаются через REST API. Каждый вызов - это HTTP-запрос. Каждый запрос может упасть. Каждый агент должен знать endpoint другого агента. Это не распределённая система - это набор связанных монолитов.
Настоящая A2A коммуникация должна быть асинхронной, основанной на событиях и с минимальными знаниями об отправителе. Агент публикует событие "задача выполнена", а не "сообщи агенту B, что я сделал".
Посмотрите на архитектуру из статьи про Джеффа Эмануэля. Там агенты общаются через почтовую систему. Не идеально, но уже лучше, чем прямые HTTP-вызовы.
Интеграционные тесты для агентов: то, чего у вас точно нет (но должно быть)
Вы тестируете каждого агента по отдельности. Отлично. А как они работают вместе? "Ну, вроде работают" - стандартный ответ.
К началу 2026 года появились первые специализированные фреймворки для тестирования мультиагентных систем, но их используют меньше 20% команд. Остальные надеются на удачу.
- Тест: что происходит, когда агент B отвечает в 2 раза дольше обычного?
- Тест: как система ведёт себя при потере связи между агентами?
- Тест: что если два агента одновременно пытаются изменить одни данные?
- Тест: как система масштабируется с 5 до 50 агентов?
Без этих тестов вы не строите систему. Вы собираете карточный домик.
Как не превратить своих агентов в распределённый монолит: три практических правила
1. Агенты публикуют события, а не вызывают друг друга напрямую
Забудьте про agentA.call(agentB). Вместо этого agentA.publish("task_completed", data). Кто заинтересован в этом событии - тот его обработает. Может быть, никто. И это нормально.
2. Единый источник истины - не опционально
Все агенты читают и пишут в одно место. Да, это может быть bottleneck. Но лучше один контролируемый bottleneck, чем десять несогласованных данных.
Используйте подходы из анализа архитектур мультиагентных систем - там есть конкретные паттерны для работы с данными.
3. Тестируйте взаимодействия, а не только агентов
Создайте тестовое окружение, где запускаются все агенты вместе. Симулируйте сбои. Симулируйте задержки. Симулируйте конфликтующие команды.
Если вы не знаете, как ваша система поведёт себя при сбое одного агента, вы не готовы к продакшену. Точка.
А что насчёт будущего? Будут ли мультиагенты работать в 2027?
Будут. Но только у тех, кто перестанет копировать архитектурные антипаттерны 2024-2025 годов.
Новые модели вроде GPT-4.5 (январь 2026) и ожидаемый Gemini 2.5 делают агентов умнее. Но умный агент в плохой архитектуре - это как гонщик Формулы-1 в пробке. Мощность есть, а ехать некуда.
Обратите внимание на архитектуру System 2 и бикамеральные подходы. Это не про мультиагентов в классическом понимании, но принципы те же: разделение ответственности, чёткие протоколы взаимодействия, устойчивость к сбоям.
Самый важный урок 2026 года: прежде чем добавлять очередного агента в систему, спросите себя - не пытаетесь ли вы решить архитектурную проблему добавлением ещё одного компонента? Иногда лучше перепроектировать взаимодействие трёх существующих агентов, чем добавить четвёртого для "координации".
И последнее: если ваша мультиагентная система выглядит как микросервисная архитектура 2018 года (со всеми её проблемами), вы делаете что-то не так. Агенты - не микросервисы. Они должны быть умнее, автономнее и устойчивее.
Иначе к 2027 году мы будем иметь дело не с распределённым искусственным интеллектом, а с распределёнными головными болями. А их у разработчиков и так хватает.
