AI-агенты: как не вырастить «монолитного монстра»? 🤖 — 23 марта 2026 г. в 14:44:07.514
AI-агенты: как не вырастить «монолитного монстра»? 🤖 Почти каждый проект с LLM-агентами начинается с одного простого агента под одну задачу. А дальше прикручиваются новые функции, интеграции и инструменты. В итоге вместо гибкой системы получается перегруженный «монстр» с огромным промптом 🤯 К чему это ведет? ➡️ Рост стоимости — каждый запрос «съедает» огромный контекст ➡️ Падение скорости — модели тяжело обрабатывать гигантские инструкции ➡️ Непредсказуемость — смешанная логика маршрутизации, инструментов и генерации ➡️ Сложный дебаг — непонятно, где именно произошла ошибка ➡️ Ограниченная масштабируемость — любое изменение затрагивает всю систему К сожалению, такой «швейцарский нож» не может работать эффективно — нужна декомпозиция и грамотно подобранная архитектура. В карточках разбираем виды архитектур агентов: чем отличается линейка агентов от оркестратора, в каких случаях оправдан рой агентов, когда достаточно одного агента и другие вопросы! 🔗 А подробнее о критериях выбора архитектуры и практических рекомендациях читайте в статье на Хабре.