Мультиагентные системы (MAS/Multi-Agent Systems)

Мультиагентные системы (Multi-Agent Systems, MAS) представляют собой распределенную вычислительную систему, где несколько автономных агентов взаимодействуют для достижения общих или индивидуальных целей. В отличие от монолитных AI-решений, где одна модель пытается решить все задачи, мультиагентный подход позволяет эффективно решать сложные многоуровневые задачи через специализацию и координацию автономных агентов.

Что такое мультиагентная система (Multi-Agent Systems, MAS)?

MAS характеризуется следующими свойствами:

• автономность — каждый агент принимает решения независимо в рамках своей роли;
• распределенность — агенты работают параллельно, каждый отвечает за свою область;
• социальная способность — агенты обмениваются данными и координируют действия;
• специализация — каждый агент настроен на решение конкретного класса задач;
• координация — агенты согласуют свои действия для достижения общих или индивидуальных целей (может реализовываться через централизованную оркестрацию или распределенные механизмы).=

При правильном проектировании MAS может снижать вероятность галлюцинаций языковых моделей за счёт применения техник взаимной проверки: например, один агент генерирует ответ, второй верифицирует его на основе источников знаний через RAG, а третий оценивает консистентность результата. Такой multi-agent verification подход повышает надёжность системы по сравнению с одиночной моделью.

Компоненты и архитектура многоагентных систем

Современная архитектура MAS включает несколько взаимосвязанных компонентов, обеспечивающих эффективную работу системы. Понимание этих элементов критически важно для проектирования надежных корпоративных решений.

В корпоративных реализациях MAS, таких как SimpleOne, используются следующие типы агентов:

• Autonomous Workers (автономные исполнители) — виртуальные сотрудники с ролями и правами, самостоятельно выполняющие многошаговые задачи через AI-действия в процессах;
• Service & Support Assistant (ассистенты поддержки) — агенты первой линии, работающие в связке с операторами, реализуя концепцию human-in-the-loop;
• Skill Builder (конструктор навыков) — библиотека повторно используемых компонентов, которые применяются разными агентами для масштабирования системы.

Согласно аналитике Forrester, каждый агент представляет собой дискретную когнитивную способность, которая является модульной, переиспользуемой и достаточно расширяемой для соответствия нескольким смежным сценариям использования. ИИ-агенты — это автономные программные модули, способные самостоятельно выполнять задачи без постоянного участия человека, анализировать контекст запроса, принимать решения и выполнять действия в корпоративных системах.

Система координации и оркестрации

В корпоративных платформах координация между агентами часто реализуется через централизованный orchestrator-паттерн, где управляющий компонент распределяет задачи и контролирует выполнение. Альтернативные подходы включают распределенную координацию (contract net protocol, auction-based mechanisms) и гибридные модели. В современных платформах это реализуется через визуальные конструкторы (No-Code AI Builder), позволяющие бизнес-аналитикам создавать сценарии взаимодействия без программирования. Библиотека готовых AI-действий (классификация, поиск контента, анализ, распознавание текста и речи) служит строительными блоками для координации.

Общая база знаний

Критически важным компонентом MAS является shared knowledge base — единое хранилище данных, доступное всем агентам. В корпоративных системах это реализуется через векторный RAG-движок (Retrieval-Augmented Generation), обеспечивающий доступ к корпоративной памяти — базе знаний, документам и историческим данным. Data Fabric обеспечивает интеграцию с внешними системами (CRM, ERP, HR), предоставляя агентам актуальные данные без дублирования.

Корпоративные MAS требуют встроенных механизмов безопасности:

• RBAC/ABAC — гранулярный контроль прав доступа на уровне ролей и атрибутов;
• аудит действий — полное логирование всех операций агентов для комплаенса и расследования инцидентов;
• Row-level security — каждый агент видит только те данные, к которым у него есть права.

Где уже работают мультиагентные системы? Примеры применения MAS

Мультиагентные системы активно применяются в различных отраслях, автоматизируя сложные многоуровневые процессы. Рассмотрим наиболее распространенные сценарии использования технологии с реальными кейсами.

1. Финансовый сектор

В финансовой индустрии MAS используются для высокочастотного трейдинга, обнаружения мошенничества и анализа рисков. Агенты взаимодействуют в реальном времени с корпоративными платформами, такими как SAP, Salesforce и Databricks, обеспечивая быструю обработку данных и принятие решений. Системы способны анализировать сотни тысяч транзакций в секунду в режиме реального времени, выявляя аномалии и подозрительные паттерны поведения. Высокочастотный трейдинг (HFT) обрабатывает миллионы ордеров, используя специализированных агентов для принятия решений на микросекундном уровне.

2. Здравоохранение и фармацевтика

В медицинских учреждениях MAS применяются для координации диагностических процессов, маршрутизации пациентов и анализа медицинских данных. Различные агенты специализируются на обработке результатов анализов, планировании приёмов и взаимодействии с электронными медицинскими картами.

Компания Genentech разработала gRED Research Agent — мультиагентную систему для автоматизации поиска информации и ускорения процесса разработки новых лекарств. Система объединяет агентов для анализа научных публикаций, клинических данных и результатов исследований, сокращая время на разработку препаратов.

3. T-операции и Service Desk

В корпоративном секторе MAS эффективно автоматизируют обработку инцидентов и запросов на обслуживание. Например, в типичной мультиагентной архитектуре Service Desk могут использоваться следующие специализированные агенты:

• Classifier Agent получает запрос и классифицирует тип обращения (инцидент, запрос на обслуживание или изменение);
• Knowledge Agent ищет решение в базе знаний через Corporate Brain & RAG;
• CMDB Agent проверяет конфигурацию затронутых систем через Data Fabric;
• Resolution Agent выполняет автоматическое разрешение или передаёт задачу человеку;
• Communication Agent уведомляет пользователя и обновляет статус тикета.

Международный облачный провайдер Serverspace внедрил GenAI-платформу SimpleOne для автоматизации процессов поддержки. Платформа позволила реализовать автоматические ответы на типовые вопросы через базу знаний (нулевая линия поддержки) и многоязычную поддержку с помощью встроенного ИИ-переводчика. Как результат: скорость обработки запросов увеличилась в 3 раза, текучка кадров сократилась в 2,7 раза, а уровень удовлетворенности пользователей вырос.

4. Кибербезопасность

В рамках совместного проекта red_mad_robot и СберТех была разработана мультиагентная система для автоматизации обработки результатов SAST-анализа. Система классифицирует срабатывания, определяет приоритеты исправления, формирует патчи и интегрируется с git-репозиториями и таск-трекерами. Типичный отчёт может содержать тысячи предупреждений, и MAS снимает с команды рутинную нагрузку, выводя на ручную проверку лишь ограниченное число критичных случаев.

5. E-commerce и рекомендательные системы

eBay разработала платформу Mercury — внутреннюю мультиагентную систему для создания персонализированных рекомендаций на маркетплейсе. Платформа позволяет командам эффективно создавать и масштабировать автономные AI-workflow, управляемые целями. Система включает внутренние модели для обнаружения и предотвращения попыток prompt injection от злоумышленников.

Uber внедрил Enhanced Agentic RAG (EAg-RAG) для улучшения качества ответов своего дежурного ассистента Genie. Чтобы обеспечить точность ответов на уровне человека, Uber добавил AI-агентов на нескольких этапах обработки запросов, что значительно повысило надёжность системы поддержки.

6. Логистика и управление цепочками поставок

Компании Amazon, FedEx и Maersk используют MAS-системы для управления глобальными цепочками поставок. Множественные агенты работают параллельно: одни планируют маршруты доставки, другие управляют складскими запасами, третьи оптимизируют загрузку транспорта. Такая координация сокращает расходы на топливо, повышает скорость доставки и обеспечивает бесперебойную работу тысяч движущихся частей системы.

7. Производство и промышленность

В автомобильной промышленности активно внедряются мультиагентные системы. 

Ford использует AI-агентов для предиктивного обслуживания оборудования — система предупреждает команды техобслуживания до возникновения сбоев. 

General Motors применяет мультиагентную робототехнику, которая адаптируется к изменениям производственного графика без простоев. 

BMW разрабатывает системы помощи водителю для автомобилей 2025 года с использованием облачных AI-инструментов и координации множества агентов.

Опыт российского рынка

SimpleOne объявила об успешном завершении первых в России проектов по масштабному внедрению генеративного искусственного интеллекта в бизнес-процессы клиентов. Благодаря гибкой low-code архитектуре платформы и отсутствию необходимости сложного программирования развертывание даже масштабных сценариев ИИ сокращается до считанных дней, а не месяцев.

Плюсы и минусы подхода многоагентных систем

Мультиагентные системы предлагают значительные преимущества для решения сложных задач, но имеют и определенные ограничения, которые важно учитывать при проектировании.

Преимущества MAS

Мультиагентные системы предлагают ряд существенных преимуществ по сравнению с монолитными решениями:

• масштабируемость — система легко расширяется путем добавления новых агентов без ущерба для общей производительности;
• параллельная обработка — агенты работают одновременно над разными задачами, ускоряя решение сложных проблем;
• отказоустойчивость — если один агент сталкивается с проблемой, другие компенсируют его работу, предотвращая сбои всей системы;
• повышение надежности через верификацию — при использовании техник взаимной проверки (multi-agent verification) разные агенты могут валидировать результаты друг друга, что снижает риск ошибок и галлюцинаций языковых моделей;
• гибкость и адаптивность — система легко настраивается под изменяющиеся условия за счет модификации отдельных агентов.

По данным отчета McKinsey, 62% организаций уже используют или экспериментируют с AI-агентами, а почти четверть масштабируют их как минимум в одной бизнес-функциональности.

Недостатки и ограничения

При всех преимуществах MAS имеют определенные сложности:

• сложность координации — когда агентов много, управление их взаимодействием становится нетривиальной задачей, особенно при конфликтах интересов;
• невозможность точного предсказания поведения — в сложных системах трудно заранее спрогнозировать поведение всех агентов в нестандартных ситуациях;
• требования к инфраструктуре — MAS требуют мощных вычислительных ресурсов и надежной системы коммуникации между агентами;
• контроль затрат — без специальных механизмов мониторинга сложно отслеживать расход вычислительных ресурсов и токенов языковых моделей.

Корпоративные платформы решают часть этих проблем через встроенные системы мониторинга, логирования и управления бюджетом.

Проектирование многоагентной системы

Разработка эффективной MAS требует системного подхода и учета множества факторов. Правильное проектирование на начальном этапе позволяет избежать проблем масштабирования и поддержки в будущем.

Определение ролей и зон ответственности

Первый шаг — декомпозиция целевой задачи на отдельные функциональные блоки. Каждый агент должен иметь четко определенную роль и специализацию. Например, в системе обработки клиентских запросов могут быть агенты для классификации, поиска в базе знаний, проверки данных, выполнения действий и коммуникации с пользователем.

Проектирование системы коммуникации

Необходимо определить протоколы взаимодействия между агентами. В современных системах используется event-driven архитектура и graph-based оркестрация, где агенты обмениваются сообщениями через единую шину данных. Важно предусмотреть механизмы обработки ошибок и fallback-сценарии для передачи задач человеку при низкой уверенности.

Существует несколько основных подходов к организации координации в MAS:

• централизованная оркестрация — один координатор управляет всеми агентами (Orchestrator-паттерн);
• распределенная координация — агенты самостоятельно договариваются о распределении задач через протоколы взаимодействия (например, Contract Net Protocol);
• иерархическая структура — агенты организованы в многоуровневую систему с супервайзерами;
• market-based механизмы — агенты конкурируют за ресурсы через аукционы;
• системы типа "классная доска" — общая доска объявлений для асинхронной координации.

Для корпоративных задач чаще применяется централизованная оркестрация или гибридные модели, обеспечивающие баланс между прозрачностью, контролем и гибкостью.

Интеграция с корпоративными системами

MAS должна взаимодействовать с существующей IT-инфраструктурой. MAS активно интегрируются с существующей IT-инфраструктурой, включая ERP и CRM-платформы (например, Salesforce Einstein, SAP AI). По мере развития технологий эта интеграция будет углубляться, позволяя агентам автоматически анализировать данные и выполнять целевые действия с минимальным вмешательством человека. Важно предусмотреть безопасные механизмы доступа к данным через API и соблюдение политик информационной безопасности.

Мониторинг и контроль

Критически важно обеспечить прозрачность работы системы. Каждый шаг агента должен логироваться, позволяя отследить цепочку принятия решений. Необходим мониторинг расхода вычислительных ресурсов, токенов языковых моделей и соблюдения SLA. Современные платформы используют для этого специализированные инструменты (Prometheus, Grafana) с оповещениями в реальном времени.

Будущее и тренды развития многоагентных систем

Мультиагентные системы находятся в фокусе развития корпоративного ИИ и демонстрируют несколько ключевых трендов. Понимание этих направлений помогает компаниям готовиться к внедрению следующего поколения автоматизации.

Мультимодельные архитектуры

Современные MAS переходят к гетерогенной архитектуре, где разные агенты используют разные языковые модели. Платформы оркестрации моделей (model orchestration platforms, LLM gateways) позволяют маршрутизировать запросы между GPT, Claude, YandexGPT и кастомными fine-tuned моделями в зависимости от задачи. Например, платформа SimpleOne использует концепцию Nexus для управления множеством AI-моделей. Каждый агент выбирает оптимальную модель для своей задачи — лёгкую для классификации, мощную для генерации сложных отчётов. Это обеспечивает независимость от вендора (vendor independence) и защиту от привязки к одному провайдеру.

Интеграция с корпоративными процессами

MAS все активнее интегрируются с ESM/ITSM-процессами, системами управления ресурсами и CRM. В будущем мультиагентные системы смогут самостоятельно анализировать данные и выполнять целевые действия автоматически без вмешательства человека. Ключевым отличием корпоративных MAS от академических становится встроенная интеграция с единой ESM-платформой, включающей CMDB, SLA и ITSM-процессы.

No-Code инструменты для создания агентов

Развиваются визуальные конструкторы, позволяющие бизнес-аналитикам создавать и настраивать агентов без программирования. No-Code AI Builder с библиотекой готовых AI-действий делает технологию MAS доступной для широкого круга специалистов, ускоряя внедрение и адаптацию под конкретные бизнес-задачи.

Усиление контроля и безопасности

Корпоративные MAS эволюционируют в сторону enterprise-grade решений с полным аудитом, гранулярным контролем прав доступа и изоляцией чувствительных данных. Развиваются механизмы мониторинга использования моделей, управления бюджетом и соблюдения регуляторных требований. Возможность развертывания on-premise или в суверенных облаках становится критичным требованием для крупного бизнеса.

Расширение областей применения

По мере развития технологий появляются новые сценарии использования MAS. Помимо классических областей применения (распределённые вычисления, моделирование экономических систем, координация роботов), мультиагентные системы активно проникают в сферы, требующие сложной real-time координации: умные города (smart cities), распределенная энергетика (smart grids), автономный транспорт (vehicle-to-vehicle communication). MAS способны распределять задачи и совместно решать проблемы, требующие согласованных действий множества участников.

Резюме

Мультиагентные системы представляют собой следующий шаг в развитии корпоративного искусственного интеллекта, позволяя решать сложные многоуровневые задачи через координацию специализированных агентов. В отличие от академических концепций, современные корпоративные реализации MAS предлагают готовые инструменты для создания агентов, встроенную систему оркестрации, единую базу знаний и enterprise-grade безопасность.

Ключевое преимущество подхода — возможность масштабирования и адаптации под конкретные бизнес-процессы без переписывания всей системы. По мере развития технологий MAS становятся все более доступными благодаря No-Code инструментам и интеграции с существующими корпоративными платформами. Это открывает широкие возможности для автоматизации IT-операций, обработки клиентских запросов, кибербезопасности и других областей, где требуется интеллектуальная координация множества задач.