Anthropic рекомендует сокращать субагентов в ИИ-системах

В последнее время Anthropic начала рекомендовать компаниям сокращать количество субагентов, вплоть до объединения некоторых специализированных агентов с основным циклом работы.

Опыт нескольких корпоративных проектов показал, что архитектура, состоящая из одного агента и набора скиллов, зачастую оказывается эффективнее сложных мультиагентных систем. Так, у одного из клиентов после перехода на единый цикл работы скорость выполнения задач увеличилась примерно вдвое.

Причины этого нетрудно понять.

При передаче задач от одного агента другому приходится всякий раз передавать и обобщать контекст. В результате часть информации может теряться, задержки увеличиваются, а затраты растут.

Теперь Anthropic рекомендует возлагать планирование и выполнение задач на основного агента, который по мере необходимости будет динамически загружать скиллы и инструменты. При этом бизнес-процессы и знания предметной области предлагается сохранять в виде компонентов, пригодных для многократного использования.

Однако в статье приводится один примечательный случай, заслуживающий особого внимания.

Однажды специалисты Anthropic объединили субагентов в системе обслуживания клиентов. Это действительно позволило сократить задержки, однако задача, прежде выполнявшаяся успешно, неожиданно перестала выполняться. Причина заключалась в том, что основной агент пропустил этап согласования времени доставки со специалистом по логистике.

Именно поэтому автор подчёркивает необходимость проводить сквозное тестирование (end-to-end Eval) после каждого объединения субагентов, особенно внимательно проверяя, какие из прежде успешно выполнявшихся задач начали завершаться ошибками.

Разумеется, субагенты по-прежнему сохраняют свою ценность там, где необходимы параллельные исследования, независимая проверка результатов или изоляция контекста.

Таким образом, при проектировании мультиагентных систем в будущем стоит прежде всего задаться вопросом: действительно ли каждому субагенту необходимы собственный независимый контекст и отдельный цикл выполнения задач?

Кроме того, Anthropic опубликовала в открытом доступе набор инструментов для миграции, позволяющий анализировать существующую архитектуру, постепенно объединять субагентов и сопоставлять качество работы, затраты и задержки до и после внесённых изменений.

Всем, кто занимается разработкой ИИ-агентов, настоятельно рекомендую с ним ознакомиться.

Подробнее — в статье Anthropic.