Мультиагентная команда — миф или реальность?
В этом лонгриде я хочу поделиться с вами историей одного своего проекта, который родился в прошлом году и с тех пор неизменно помогает мне в работе.
Когда искусственный интеллект стремительно ворвался в нашу жизнь, я, как и многие, задумался: а что если мы переформатируем ИИ под полноценную команду специалистов, способных решать задачи «от А до Я»?
От мысли к идее
Обычные чаты типа ChatGPT справляются лишь частично: без глубокой настройки на корпоративные стандарты и отраслевые требования невозможно достичь нужного качества.
Нужен не очередной бот, а полноценное воспроизведение структуры и динамики работы команды с необходимыми специалистами.
Так родилась идея мультиагентного подхода.
Как всё устроено внутри
Я разработал прототип платформы, которая позволяет в онлайн-режиме создавать команды из любого количества агентов и тонко настраивать их под конкретные задачи.
Роли и промпты. Для каждого агента формируем название, подробный промпт, отражающий его функции.
Дообучение. Каждого агента дообучаем отраслевыми стандартами, фреймворками,
Логика взаимодействия. Определяем принципы командной работы.
В результате получается почти живая команда )
Пошаговый процесс решения задач
А теперь давайте рассмотрим самое интересное — как именно команда решает задачу пользователя в реальном времени:
1. Постановка задачи: пользователь пишет в чат запрос, при необходимости загружает файлы (Word, PDF, Excel) для анализа.
2. Декомпозиция и назначение агентов: ИИ-менеджер разбивает запрос на подзадачи, при этом каждая подзадача сопоставляется с тем, какие агенты есть в команде. Назначаются только релевантные специалисты, остальные остаются «в резерве».
3. Учет зависимостей: прописываются связи между подзадачами — кто чьим результатом пользуется и в каком порядке подключается к решению своих задач.
4. Исполнение: агенты автоматически получают свои задачи и поочерёдно выполняют их, передавая результаты дальше.
5. Итоговый сбор: финальный агент собирает все данные и формирует сводный summary в заранее заданном формате.
Конкретный пример
Пользователь попросил «подготовить краткое маркетинговое описание AI-продукта», не уточняя его название (но Маркетолог ранее уже был обучен на материалах и знает, что речь идёт об продукте AmazingAI).
Менеджер получает запрос и делит его на подзадачи.
- Маркетолог изучает бриф и подтягивает из обучения название, функционал AmazingAI, формирует основную концепцию и ключевые сообщения.
- Копирайтер пишет продающий текст, опираясь на стратегию Маркетолога.
- Дизайнер создаёт визуальные макеты, которые усиливают маркетинговое сообщение.
Весь процесс занимает считанные секунды: от первой строки запроса до готового маркетинг-пакета с текстом и визуалами.
Зачем это вообще нужно?
Я видел, как классные эксперты тонут в рутине: надо провести рисерч, проверить презентацию, подготовить отчёт…
ИИ-команда берёт на себя эти рутинные задачи и освобождает экспертов для стратегических прорывов.
Профит
Эксперты работают над тем, что действительно важно и где важен именно экспертный уровень компетенций.
Команда справляется существенно быстрее — задачи выполняются параллельно и без простоев.
Компания экономит на операционных расходах, но при этом расширяет объём бизнеса.
Что дальше?
1. Мультитенантность - пользователь авторизуется на платформе и создает свои персональные ИИ-команды.
2. Запуск несколько команд под разные направления — например, продуктовую, маркетинговую и тд.
3. Интегрировать мультимодальные модели (например, Бренд-стратег формирует видение нового бренда, а Дизайнер тут же автоматически создает под эти требования дизайн).
4. Реализовать возможность встраивания команд в корпоративные чаты (Telegram) или корпоративные ИИ-Платформы.
Понравился концепт или есть дополнительные идеи для обсуждения?
Еще больше аналитики и кейсов практического применения ИИ в бизнесе в моем Telegram-канале.