Anthropic советует не плодить субагентов

Anthropic неожиданно начала отговаривать компании от раздувания агентных систем. Вместо сложной команды субагентов она предлагает один основной агент, который по ходу дела подгружает нужные скиллы и инструменты.

Опыт корпоративных проектов это подтверждает: у одного клиента после перехода на единый цикл работы задачи стали выполняться примерно вдвое быстрее. Логика простая — при передаче задачи от агента к агенту каждый раз приходится заново передавать и обобщать контекст.

Из-за этого часть информации теряется, задержки растут, а затраты увеличиваются. Планирование и выполнение задач теперь предлагается отдавать основному агенту, а бизнес-процессы и знания предметной области хранить в виде переиспользуемых компонентов.

Но есть и поучительная история. В системе обслуживания клиентов субагентов объединили, задержки действительно упали, а вот одна задача, которая раньше выполнялась нормально, внезапно сломалась.

Причина оказалась в том, что основной агент пропустил этап согласования времени доставки со специалистом по логистике. Поэтому после каждого объединения субагентов автор настаивает на сквозном тестировании (end-to-end Eval) — особенно важно проверять, какие из прежде успешных задач начали завершаться ошибками.

Совсем списывать субагентов со счетов рано. Они по-прежнему полезны там, где нужны параллельные исследования, независимая проверка результатов или изоляция контекста.

Главный вопрос при проектировании мультиагентных систем звучит так: действительно ли каждому субагенту нужны собственный независимый контекст и отдельный цикл выполнения задач?

В помощь тем, кто хочет перестроить архитектуру, Anthropic выложила в открытый доступ набор инструментов для миграции. Он позволяет проанализировать существующую систему, постепенно объединить субагентов и сравнить качество работы, затраты и задержки до и после изменений.

Подробности — в статье Anthropic. Всем, кто делает ИИ-агентов, стоит заглянуть.