HP ZGX Nano 4 TB: робоча станція GB10 для корпоративних потреб
14.10.2026
Архітектура пам’яті AI-агентів: сесії, знання та довготривалі уроки
14.10.2026
Найбільші можливості архітектури не роблять її автоматично найкращим вибором. Фіксований workflow, один агент з інструментами й Multi-Agent System по-різному обмінюють передбачуваність на гнучкість. Починайте з найпростішого дизайну, який здатен виконати завдання.
Детермінований workflow
Workflow проводить inputs через відомі кроки. Моделі можуть класифікувати, виділяти дані або готувати текст усередині цих кроків, але послідовність визначає код застосунку.
Обирайте його, коли inputs та outputs структуровані, маршрут стабільний, а збої мають легко відтворюватися. Workflows добре підходять для document pipelines, погоджень і перетворень з об’єктивною перевіркою.
Один агент
Окремий агент обирає інструмент і спосіб адаптації після кожного observation. Він корисний, коли шлях неможливо повністю визначити наперед: у дослідженні, усуненні несправностей, аналізі коду або роботі з джерелами, що змінюються.
Компроміс — варіативність. Harness має обмежувати інструменти, зберігати стан, контролювати бюджети й перевіряти завершення.
Multi-Agent System
Кілька агентів можуть розподіляти роботу, використовувати різні інструменти або проводити незалежну перевірку. Multi-agent research architecture Anthropic використовує провідного агента й паралельних спеціалістів для дослідження в ширину. Той самий інженерний звіт попереджає: підхід споживає значно більше tokens і погано підходить для завдань із тісними залежностями або потребою в спільному контексті.
Використовуйте кількох агентів, коли паралельне дослідження, ізоляція дозволів або справді різна експертиза дають інформацію, яку один агент не здобув би ефективно.
Матриця вибору
| Умова | Workflow | Один агент | Multi-agent |
|---|---|---|---|
| Кроки відомі наперед | Найкраща відповідність | Зазвичай не потрібний | Уникайте |
| Динамічний вибір інструментів | Обмежений | Добре підходить | Можливий |
| Незалежні паралельні гілки | Ручна orchestration | Обмежені можливості | Добре підходить |
| Сувора відтворюваність | Найкраща | Потребує контролю | Найскладніша |
| Чутливість до витрат і latency | Найнижчі | Середні | Найвищі |
| Ізоляція дозволів | Ролі в коді | На рівні інструментів | Можлива на рівні агентів |
Розвивайте архітектуру поетапно
Спочатку побудуйте workflow. Замініть агентом лише ту частину, яка потребує динамічного рішення. Додавайте іншого агента лише після того, як evaluation виявить конкретне вузьке місце, яке усувається незалежним контекстом або паралельною роботою.
Такий розвиток дає корисний варіант для порівняння: якщо multi-agent версія краща, її можна зіставити з базовими single-agent і workflow версіями. Без цих baseline архітектурна складність стає питанням віри.
Поширена помилка проєктування
Не призначайте personas і не називайте результат multi-agent architecture. Ролі мають відрізнятися відповідальністю, контекстом, інструментами або цінністю перевірки. Троє агентів, які читають однаковий prompt і голосують, можуть посилити ту саму сліпу пляму.
Базову архітектуру пояснює «Що таке AI-агент?», патерни співпраці — Multi-Agent Systems, а потрібні докази — evaluation AI-агента.
Першоджерела
- Anthropic: Building effective agents
- Anthropic: Multi-agent research system
- OpenAI: A practical guide to building agents
Примітка про адаптацію: статтю підготовлено з урахуванням концепцій orchestration та співпраці з AI Agents in Depth: Design Principles and Engineering Practice авторства Bojie Li та співавторів, Apache License 2.0. Структуру й текст незалежно розроблено для Stariy.com.
