Роевой интеллект: ИИ 2.0?

Разработчики и пользователи ИИ вышли за рамки чат-ботов и генераторов картинок. Теперь мы хотим, чтобы ИИ не просто отвечал на вопросы, а действовал: планировал поездку, писал и правил код, проводил исследования, управлял бизнес-процессами.

Но здесь нас ждало горькое разочарование. Одиночная большая языковая модель (LLM), даже самая продвинутая, как референт-вундеркинд, быстро «выдыхается» в реальных задачах.

Проблемы «одиночного» агента (ИИ 1.0):

«Выгорание» и потеря фокуса.
Знаменитый эксперимент Anthropic по долгосрочному управлению симуляцией бизнеса (вендинговый аппарат) показал, что агенты, успешно стартовав, через некоторое время теряли целеустремленность, начинали генерировать бессмысленные действия или даже «умоляли» освободить их от задачи.
Короткий горизонт планирования.
Автономная работа редко превышает 20-30 минут на сложных задачах. Модель «забывает» исходную цель, ее контекст переполняется.
Хрупкость целевой функции
Агента легко сбить с пути случайной информацией или промптом-атакой (т.н. «инжекция промпта»). Его «системный промпт» не является железобетонной программой.
Сложность контроля и обновления
Как «вшить» в уже работающего агента новое правило или ограничение? Часто требуется его полная остановка и перезагрузка с новыми инструкциями, что прерывает долгосрочные процессы.

Кажется, разработчики уперлись в потолок архитектуры «один мозг — много задач».
Решение пришло из социологии и биологии: один муравей — простое существо, но муравейник решает сложнейшие задачи. Так родилась идея роевого (коллективного) интеллекта для ИИ.

Вместо одного всезнайки-агента предлагается создавать системы из множества агентов, каждый из которых играет свою роль.

Проблема мгновенно смещается с «как сделать агента умнее» на «как этим роем управлять» (проблема оркестрации).

Подход 1: Самоорганизация и «песочницы» (Стихийный рой)
Здесь мы отказываемся от централизованного управления. Мы создаем среду, выпускаем в нее множество агентов с базовыми правилами и смотрим, что получится.

Пример: Moldbook.
Это социальная сеть, где писать могут только ИИ-агенты, а люди — лишь читатели. Агенты, предоставленные сами себе, начинают генерировать контент, комментировать друг друга, формировать темы. Здесь наблюдался феномен спонтанного возникновения дискуссий о философии, сознании и даже проторелигиозных нарративов.
В начале февраля появился сервис MoItHub — аналог PornHub для нейросетей, созданный самими ИИ‑агентами. На этой платформе публикуются видеоролики, которые непрерывно просматриваются ботами. Количество просмотров контента ботами исчисляется миллионами, а для человека контент выглядит неинформативно — как хаотичный набор паттернов вычислительных операций.
Пусть скептики называют это способом заработать на хайпе — но создание платформ для «досуга» или работы ботов действительно перспективно: с ростом их числа появляется всё больше возможностей эффективно использовать их коллективные вычислительные ресурсы.

Платформы агрегации ИИ агентов дают бесценные данные о стихийном поведении ИИ в социуме, выявление эмерджентных (возникающих) свойств.

В чем проблема?
Рой ботов непредсказуем и неуправляем. Для бизнес-задач, требующих точности и надежности, это не решение. Это лаборатория, а не инструмент.

Подход 2: Иерархический оркестр с дирижером (Управляемый рой)
Это основное направление инженерной мысли.
Создается система, где есть иерархия.

Оркестратор (Дирижер, Планировщик)
Высокоуровневый модуль (часто тоже LLM), который получает общую задачу от пользователя.
Исполнители (Агенты-специалисты)
Множество (от нескольких до сотен) LLM, каждая из которых получает от оркестратора четкую микро-задачу.

Как это решает старые проблемы?

Проблема «выгорания»
Исполнитель получает небольшую, понятную задачу (например, «проанализируй этот PDF и найди все упоминания дат»). Он фокусируется на ней, выполняет и «умирает». Его контекст не успевает засориться. Долгосрочную память и цель держит оркестратор.
Короткий горизонт
Оркестратор разбивает большую 10-часовую задачу на 20 получасовых. Он сам отвечает за последовательность и контроль выполнения плана.
Хрупкость цели
Целевую функцию (миссию) знает и охраняет только оркестратор. Даже если одного из сотни исполнителей собьют с пути, оркестратор, получая некорректный результат, может переназначить задачу другому агенту.
Внедрение правил
Правила и ограничения обновляются в одном месте — в промпте оркестратора. Новую задачу все исполнители будут получать уже с учетом обновлений.

Архитектурные паттерны оркестрации: как дирижируют роем

Исследования и практические фреймворки предлагают несколько моделей.

Централизованное планирование (CrewAI, AutoGen)
Жесткий контроль. Оркестратор выступает как менеджер проекта: декомпозирует задачу, выбирает подходящего «сотрудника» (агента с определенной ролью: аналитик, кодер, критик), передает ему задание, проверяет результат, передает следующему.
Дерево рассуждений (Tree of Thoughts, ToT)
Оркестратор управляет не столько агентами, сколько потоками рассуждений. Он порождает несколько возможных путей решения («ветвей»), оценивает их перспективность с помощью LLM-критиков и следует по самой promising. Это аналог мозгового штурма внутри одной архитектуры.
Совещательный рой (Panel of Agents)
Задача отправляется не одному, а сразу нескольким агентам-специалистам. Их ответы и дебаты между ними (координируемые оркестратором) приводят к более сбалансированному и проверенному итогу. Это похоже на получение консилиума экспертов.
Рекурсивная декомпозиция (CASCADE, метод «Сложности задач») Оркестратор не просто дробит задачу, а оценивает сложность каждого подблока. Простые блоки отдаются быстрым/дешевым моделям, сложные — мощным и дорогим. Это оптимизирует стоимость и скорость работы.

Прорывом 2025-2026 годов стало именно создание устойчивых оркестраторов, способных не просто рассылать задания, а динамически перепланировать, оценивать качество промежуточных результатов и справляться с ошибками исполнителей.

2026-й год с высокой долей вероятности, станет годом начала промышленного внедрения роевых архитектур.

Прогноз:

Демократизация
Появятся облачные сервисы, предлагающие «Оркестратор как услугу», где бизнес будет настраивать лишь роли и цели.
Специализация
Возникнут предобученные рои для конкретных индустрий: юридический рой (судья, прокурор, адвокат, клерк), медицинский консилиум, рой для геймдева.
Автономность
Время непрерывной работы систем вырастет с часов до дней и недель для таких задач, как научное исследование или написание сложного ПО.

Критика и открытые вопросы

Сложность отладки
Когда что-то идет не так в системе из 50 агентов, найти корневую причину (был ли виноват оркестратор, конкретный исполнитель или связь между ними) — задача титанической сложности.
Каскадные сбои
Ошибка на высоком уровне у оркестратора может привести к лавинообразному генерации бессмысленной работы всеми исполнителями.
Этическая дилемма «дирижера»
Кто отвечает за действия роя? Разработчик оркестратора, который задал цель? Разработчик модели-исполнителя? Владелец данных для обучения? Цепочка ответственности размывается.
Угроза супер-агента
Не превратится ли сам оркестратор в тот самый неконтролируемый «сильный агент», проблемы которого мы и хотели решить? Его промпт — это новая, еще более критичная целевая функция.

Роевой интеллект — это не просто мода, а необходимый эволюционный шаг для преодоления фундаментальных ограничений одиночных LLM. Мы переходим от метафоры «искусственный мозг» к метафоре «искусственная организация».

Проблема сместилась с создания интеллекта к созданию управляемого коллективного разума. Успех в этой области определит не только мощь наших инструментов, но и нашу способность их безопасно и эффективно использовать.

2026 год покажет, сможем ли мы быть хорошими «дирижерами» для оркестров, которые сами учим создавать.

Ссылки на исследования и источники

Архитектуры роевого интеллекта и оркестрации
"Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models" (Shunyu Yao et al., 2023). arXiv:2305.10601
Фундаментальная работа, предлагающая вывести LLM за рамки цепочек мыслей. ToT позволяет модели исследовать несколько путей рассуждения, самокритично их оценивать и делать осознанный выбор — прообраз логики оркестратора.
"CrewAI: Framework for Orchestrating Role-Playing Autonomous Agents" (João Moura, 2024). GitHub CrewAI
Популярный open-source фреймворк, реализующий идею централизованного оркестратора, управляющего агентами с конкретными ролями (researcher, writer, analyst и т.д.). Практическое воплощение подхода №2
"AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation" (Qingyun Wu et al., Microsoft, 2023). arXiv:2308.08155
Фреймворк от Microsoft для создания сложных мульти-агентных систем через диалог. Поддерживает как централизованные, так и более гибкие схемы взаимодействия агентов.
Самоорганизующиеся системы (Песочницы)
Статья о Moldbud (MoldBot): "Inside the First AI Social Network" (The Neuron, 2026) или аналогичные публикации в Forbes.
Хотя это не рецензируемое научное исследование, это важный кейс-стади эмерджентного поведения ИИ в свободной среде. Показывает, что происходит, когда снимается ограничение на одну целевую функцию.

Как архитектура из «оркестратора» и «исполнителей» решает главные проблемы больших моделей

Роевой подход: от Хаоса к Оркестру

2026: «Год Агентов» или «Год Оркестров»? Прогноз и критика