Мультиагентные системы (Multi-Agent Systems)
Суть
Мультиагентный подход — это архитектура, в которой сложная задача делегируется не одному универсальному промпту, а «команде» специализированных ИИ-агентов. Каждый агент обладает своей ролью, набором инструментов и узким контекстом.
🏗 Почему один агент — это плохо?
Когда мы просим одну модель «исследовать, написать и проверить», возникает когнитивная перегрузка. Модель начинает идти на компромиссы: упрощает факты ради стиля или игнорирует ошибки ради скорости.
📋 Классическая цепочка (Pipeline)
Разделение ответственности позволяет добиться экспертного качества на каждом этапе:
| Роль (Агент) | Задача | Выходные данные |
|---|---|---|
| Researcher | Поиск и верификация данных в базе или сети. | Список фактов и ссылок. |
| Architect | Составление структуры/плана документа. | Оглавление и тезисы. |
| Writer | Написание текста по плану и фактам. | Черновик. |
| Critic / Editor | Поиск логических дыр, проверка стиля и фактов. | Список правок или финальный текст. |
🛠 Реализация на практике
Хотя это локальный формат работы, ты можешь имитировать работу агентов вручную или через шаблоны:
- Цепочка шаблонов: Создай 3 шаблона (
Prompt-Research,Prompt-Write,Prompt-Review). Используй вывод одного как вход для другого. - Адвокат дьявола: После того как ИИ сгенерировал заметку, примени к ней промпт «Критик». Его задача — не соглашаться с тобой, а искать слабые места в твоих рассуждениях.
- Автоматизация (Advanced): Использование внешних инструментов (например, CrewAI или LangGraph), которые могут обращаться к твоим файлам через API и выполнять циклы задач.
💡 Преимущества подхода
- Модульность: Вы можете заменить «Писателя» (например, с GPT-4 на более творческую Claude 3.5), не меняя остальную систему.
- Качество: Итоговый текст проходит через фильтр критического мышления.
- Масштабируемость: Можно добавить агента-переводчика или агента-иллюстратора в любую часть цепи.
Совет для Вики
Используйте агента “Archivist”. Его единственная роль — анализировать ваши новые заметки и предлагать, в какие существующие папки их положить и с какими
[[заметками]]связать.
Связанные концепции
- Persona Prompting — база для создания каждого агента.
- Chain of Verification (CoVe) — работа агента-корректора.
- Iterative Prompting — процесс взаимодействия между агентами.