Почему один агент всегда проигрывает команде

Помните классическую задачу - написать код, проверить его, протестировать, развернуть? Один LLM с этим справляется. Но результат получается так себе. Как будто просишь одного человека одновременно быть архитектором, разработчиком, тестировщиком и DevOps инженером.

Он сделает все. Но медленно. С ошибками. И с постоянным "контекстным дрейфом" - когда агент забывает, что делал пять шагов назад.

💡

Мультиагентные системы - это не просто "несколько агентов". Это специализация. Каждый агент становится экспертом в своей узкой области, а координатор управляет их взаимодействием. Как в хорошо отлаженной команде разработчиков.

Strands Agents: фреймворк, который не пытается быть умнее вас

Большинство агентных фреймворков 2024-2025 годов страдали одной болезнью - чрезмерной сложностью. Они пытались автоматизировать все, включая саму архитектуру системы. Strands Agents пошел другим путем.

Вместо магического "авто-агента" он дает вам строительные блоки:

Четкое разделение ролей (планировщик, исполнитель, валидатор)
Встроенная система координации через message bus
State management, который не теряет контекст между вызовами
Поддержка инструментов (tools) без костылей

Самое важное - Strands не скрывает архитектуру. Вы видите каждый компонент, можете его модифицировать, отлаживать. Это фреймворк для инженеров, а не для магов.

1 Почему именно Llama 4 на Bedrock?

Llama 4, выпущенная в конце 2025 года, принесла несколько ключевых улучшений для агентных систем:

Улучшенное structured output - модель теперь стабильнее возвращает JSON даже в сложных сценариях
Длинный контекст (128K tokens) - можно передавать больше истории взаимодействий
Встроенная поддержка tool calling - не нужно придумывать свои форматы

Amazon Bedrock дает вам эту модель как сервис. Не нужно разворачивать инфраструктуру, мониторить GPU, думать о масштабировании. Вы платите за токены и все.

Важный нюанс: Bedrock поддерживает Llama 4 через API, но не все регионы имеют доступ к последней версии. На 21.01.2026 проверьте доступность в вашем регионе через AWS Console.

Архитектура, которая работает на практике

Давайте разберем реальный пример - систему для автоматического code review. Задача: анализировать pull request, проверять код на уязвимости, тестировать, давать рекомендации.

Один агент с этим не справится. Нужно как минимум четыре:

Анализатор кода - ищет уязвимости, антипаттерны
Тестировщик - генерирует тесты, проверяет покрытие
Архитектор - оценивает структуру кода, предлагает улучшения
Координатор - управляет процессом, собирает результаты

В Strands Agents это выглядит так:

from strands_agents import Agent, Coordinator, MessageBus
from amazon_bedrock import BedrockRuntimeClient
from llama_4_client import Llama4Client

# Инициализация Bedrock с Llama 4
bedrock_client = BedrockRuntimeClient(
    region_name="us-east-1",
    model_id="meta.llama4-70b-instruct-v1:0"  # Актуальная версия на 21.01.2026
)

# Создаем агентов с разными промптами
code_analyzer = Agent(
    name="security_analyzer",
    llm_client=bedrock_client,
    system_prompt="Ты специалист по безопасности кода...",
    tools=[security_scanner_tool]
)

tester = Agent(
    name="test_generator",
    llm_client=bedrock_client,
    system_prompt="Ты эксперт по тестированию...",
    tools=[test_generation_tool]
)

# Координатор управляет всем процессом
coordinator = Coordinator(
    agents=[code_analyzer, tester],
    orchestration_strategy="sequential"  # или "parallel", "conditional"
)

Главная ошибка: когда агенты начинают спорить

Самая частая проблема в мультиагентных системах - конфликт рекомендаций. Один агент говорит "используй async/await", другой - "это преждевременная оптимизация". Координатор получает противоречивые ответы и не знает, что делать.

Strands решает это через четкие роли и приоритеты. В нашем примере code review:

Анализатор безопасности имеет высший приоритет
Архитектор может оспорить рекомендации тестировщика, но не анализатора безопасности
Координатор разрешает конфликты по заранее заданным правилам

💡

Если ваши агенты часто конфликтуют, возможно, проблема в пересекающихся областях ответственности. Пересмотрите их роли. Хороший агент должен иметь четкую, узкую специализацию.

2 State management: как не потерять контекст

Вот где большинство фреймворков спотыкается. Агент A что-то сделал, агент B об этом не знает. Или знает, но забывает через три шага.

Strands использует централизованное хранилище состояния (state store). Каждое взаимодействие фиксируется, контекст сохраняется между агентами.

Для сложных workflow это критично. Представьте: анализатор нашел уязвимость, тестировщик должен проверить, не ломает ли ее исправление существующие тесты. Без общего состояния они работают в вакууме.

# Пример работы с состоянием в Strands
from strands_agents.state import RedisStateStore

state_store = RedisStateStore(
    host="localhost",
    port=6379,
    ttl=3600  # время жизни состояния
)

# Координатор передает состояние между агентами
coordinator = Coordinator(
    agents=agents_list,
    state_store=state_store,
    context_persistence=True  # сохранять контекст между шагами
)

# Агенты получают актуальное состояние
async def analyze_code(self, code: str, state: dict):
    # state содержит результаты работы предыдущих агентов
    previous_findings = state.get("security_issues", [])
    # работаем с учетом уже найденного
    ...

Масштабирование: когда агентов становится много

Начинаете с трех агентов. Потом понимаете, что нужен еще один для документации. Потом еще для оптимизации производительности. И вот у вас уже восемь агентов, которые должны как-то взаимодействовать.

Strands предлагает несколько стратегий оркестрации:

Стратегия	Когда использовать	Ограничения
Sequential	Линейные процессы (шаг за шагом)	Медленно, нет параллелизма
Parallel	Независимые задачи	Требует синхронизации результатов
Conditional	Динамические workflow	Сложнее отладка
Hierarchical	Большие системы (10+ агентов)	Нужно проектировать иерархию

Для code review системы я бы выбрал conditional стратегию: если анализатор нашел критическую уязвимость, сразу отправляем на исправление, пропуская некоторые проверки.

Интеграция с существующей инфраструктурой

Самое сложное - не написать агентов, а встроить их в ваш текущий workflow. Strands дает несколько точек интеграции:

Webhook endpoints - агенты могут быть вызваны через HTTP
Message queues - интеграция с SQS, Kafka, RabbitMQ
Event-driven архитектура - реакция на события в системе

Например, можно настроить автоматический code review для каждого pull request в GitHub:

# Интеграция с GitHub через webhook
from flask import Flask, request
from strands_agents import Coordinator

app = Flask(__name__)

@app.route('/webhook/github', methods=['POST'])
def github_webhook():
    event = request.json
    
    if event['action'] == 'opened' and 'pull_request' in event:
        pr_data = event['pull_request']
        
        # Запускаем мультиагентный code review
        result = coordinator.orchestrate(
            task="code_review",
            context={
                "code": pr_data['diff_url'],
                "author": pr_data['user']['login'],
                "repo": event['repository']['full_name']
            }
        )
        
        # Отправляем результат обратно в PR
        post_comment_to_pr(result['summary'])
    
    return 'OK', 200

Отказоустойчивость: что делать, когда агент "завис"

LLM через API - это всегда риск таймаутов, rate limits, неожиданных ответов. В мультиагентной системе один "зависший" агент может заблокировать весь процесс.

Strands добавляет несколько уровней защиты:

Таймауты на уровне агента - если агент не ответил за N секунд, пробуем еще раз или пропускаем
Circuit breaker - если агент постоянно падает, временно исключаем его из workflow
Фолбэк-агенты - упрощенные версии на случай проблем с основными

В нашем примере code review: если анализатор безопасности упал, можно использовать упрощенный статический анализатор как временное решение.

Не забывайте про лимиты Bedrock API. Llama 4 имеет свои rate limits в зависимости от модели (70B vs 8B). Мониторьте использование и настраивайте retry логику с exponential backoff.

Стоимость и оптимизация

Мультиагентная система на Bedrock может быстро сжечь бюджет. Три агента, каждый делает по 3-4 вызова к LLM на задачу. Умножаем на количество задач в день.

Как оптимизировать:

Кэширование похожих задач - если код похож на уже проанализированный, используем кэш
Оптимизация промптов - правильно упакованные знания сокращают количество токенов
Иерархические вызовы - сначала быстрая проверка маленькой моделью, потом детальная большой
Параллельные вызовы - сокращают общее время выполнения

Что дальше? Эволюция мультиагентных систем

Мультиагентные системы на базе Llama 4 и Strands - это не конечная точка. Это платформа для экспериментов.

Что можно добавить:

Обучение на своих данных - fine-tuning Llama 4 под ваши специфические задачи
Автоматическое улучшение агентов - анализ их работы и предложение улучшений
Динамическое создание агентов - система сама решает, сколько и каких агентов нужно для задачи

Самый интересный тренд 2026 года - координационные слои, которые управляют не просто последовательностью действий, а стратегией решения задачи. Как менеджер проекта, который не просто распределяет задачи, а выбирает оптимальный подход.

Начните с простого - двух-трех агентов для конкретной задачи. Отладьте их взаимодействие. Потом добавляйте сложность. И не пытайтесь сделать идеальную систему с первого раза - она все равно не получится.

Главное - начать. И помнить: даже неидеальная мультиагентная система почти всегда лучше одного перегруженного агента, который пытается сделать все и сразу.

Создание мультиагентной системы с Llama 4 и Amazon Bedrock: практическое руководство по Strands Agents