Мультиагентские системы
Обзор
В продвинутых сценариях вы можете использовать несколько ИИ-агентов для обработки различных доменов знаний или типов задач. Каждый агент имеет собственные инструкции и набор инструментов — что обеспечивает модульные, масштабируемые рабочие процессы.
Такая настройка улучшает ясность, разделяет обязанности и позволяет более сфокусированно проектировать инструкции.
Когда использовать
Используйте несколько ИИ-агентов, когда:
- Ваш рабочий процесс охватывает различные области, такие как погода, финансы или общий веб-поиск
- Вы хотите сохранить логику агента сфокусированной (без раздутых универсальных промптов)
- Вам нужны модульные агенты, которые проще тестировать, переиспользовать или расширять
- Разные агенты требуют разных инструментов, моделей или языковых настроек
Роли агентов в этом примере
| Агент | Задача |
|---|---|
main_agent | Парсит ввод пользователя и маршрутизирует к нужному суб-агенту |
finance_agent | Обрабатывает конвертацию валют и проверку цен криптовалют |
weather_agent | Обрабатывает сводки погоды и запросы текущих условий |
Каждый суб-агент подключён только к инструментам, релевантным его домену (например, finance_agent → currency_converter, crypto_price_checker).
Изоляция инструментов
Подключайте к каждому агенту только то, что ему нужно.
weather_agent→quick_weather_summary,current_weather_via_coordinatesfinance_agent→currency_converter,crypto_price_checkerweb_search_toolдоступен глобально или отmain_agent
Таким образом, главный агент действует как диспетчер, а суб-агенты остаются сфокусированными.
Маршрутизация между агентами
main_agent может определять намерение из самого сообщения и запускать нужную ветку логики.
Лучшие практики
- Назначайте каждому агенту чёткую ответственность
- Сохраняйте промпты агентов короткими и целевыми
- Используйте описания и названия инструментов, соответствующие их роли
- Позволяйте главному агенту маршрутизировать и оркестрировать, а не выполнять всё
- Тестируйте суб-агентов независимо