Мультиагентные системы для решения сложных задач: когда одного ИИ агента недостаточно 🧠

Мультиагентные системы для решения сложных задач: архитектуры, примеры, достоинства и недостатки В этом видео мы разбираем мультиагентные системы — следующий этап в развитии приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Если одного агента недостаточно, мультиагентные архитектуры позволяют эффективно распределять роли и решать даже самые сложные задачи. 📚 Что вы узнаете из видео? - Почему одноагентные системы не всегда работают. - Какие преимущества дает мекомпозиция ИИ агентов: модульность, специализация, контроль. - Обзор типовых архитектур: сетевая, супервизорная, иерархическая и смешанные подходы. - Как агенты обмениваются данными: через общее состояние, вызов инструментов или очереди сообщений. - Рекомендации по выбору архитектуры для ваших задач. 💡 Почему это важно? Мультиагентные системы позволяют масштабировать задачи, распределять роли между агентами и создавать более гибкие и управляемые решения. Мы покажем примеры использования и объясним, какие архитектуры лучше подходят для разных бизнес-задач. 🔥 Ключевые моменты: - Примеры мультиагентных систем. - Достоинства и недостатки разных архитектур. - Советы по выбору оптимального подхода. 💬 Делитесь своим опытом в комментариях: Пробовали разрабатывать мультиагентные системы? Какие архитектуры и фреймворки используете? Что кажется наиболее сложным? Мы будем рады обсудить! Таймкоды: 0:07 – Что такое агенты: обзор прошлой темы 2:01 – Освежаем понятие агента и его возможности 3:09 – Ограничения одноагентных...