Как работают AI-агенты в мультиагентных системах? 🤖⇄🤖
Представьте команду проекта. Каждый в ней решает конкретную задачу, у него есть специфические знания, цели и способы их достижения. Но вместе они действуют намного эффективнее, чем поодиночке. Отлаженная коммуникация — одна из основ успешного проекта.
Как взаимодействуют участники в проекте?
Общаются в чатах 📨
Отправляют друг другу вопросы, обмениваются запросами и информацией. Например, технический лидер просит у BI-аналитика свежие данные.Договариваются и иногда конкурируют ⚖️
Бывает, что участники на время подменяют друг друга или вносят коррективы в изначальные процессы, а иногда — соперничают за ресурсы.Достигают синергии 🧠
Если последовательно, по правилам и согласованно выполнять задачи, то совокупный вклад нередко может привести к значительным результатам.
Вот и в мультиагентных системах всё устроено примерно так же. Агенты работают как команда: общаются, договариваются и достигают результатов, которые не под силу в одиночку.
В каких областях особенно полезен такой подход? Например:
Транспорт и логистика (оптимизация маршрутов).
CRM и обслуживание клиентов (виртуальные ассистенты, голосовые боты).
Финансы и трейдинг (алгоритмическая торговля, прогнозирование рынков).
Умные энергосистемы (балансировка нагрузки).
Разработка собственных AI-помощников (обучение моделей).
А чтобы снизить затраты ресурсов на интеграцию разрозненных компонентов и ускорить запуск своих решений, можно использовать новый сервис для создания автономных AI-агентов — Evolution AI Agents. Он подойдет для работы как профессиональным ML-разработчикам, так и пользователям без навыка работы с ML.
Как думаете, смогут ли когда-нибудь мультиагентные системы заменить менеджеров проектов?