Системы з мнагацелевымі агентамі у 2026 годзе: ReAct, надзорнікі, роі, LangGraph і Strands
Практычны кярэктар для распазнавання шаблонаў контрольнага прайтку з участю калькі агентаў — сэквенцыйных, паралельных, типу «хаб-і-споук», графаў, кераваных падзеямі, на адгук цензораў і з участю чалавека — а таксама як фрэймворкі на кшталт LangGraph і Strands паслужаюць для ўсёга гэтага.
Наступным этапам генератыўных AI не ўсё толькі розумнейшыя моделі. Це системы, у якіх калькольнікі можаць рассуждаваць, выкарыстоўваць інструменты, делегаваць задачы, перакантравляць рэзультаты, восстанавляцца пасля неудач і координаваць свою дзеяльнасць. Гэта ўжо сфера мнагакалькольніковых систем (MAS).
Мінімальны дапрыемкі LLM выглядае як простая лінія ад корыстніка да моделі:
User
↓
LLM
↓
Response
У рэальных мнагакалькольніковых схемах ўсё болей складна:
User
│
▼
┌─────────────┐
│ Orchestrator│
└──────┬──────┘
│
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
Research Risk Execution
Agent Agent Agent
│ │ │
└───────────┼───────────┘
▼
Verification
│
▼
Action
Не існуе ўніверсальнага шаблону. Частыя форматы включаюць агенты типу ReAct, последовныя та паралельныя пайплайны, дызайні з надзорчым элементам (hub-and-spoke), іерархіі, процесы перадачы задач, згуртаванні агентаў, роздзелення на планавальнікі та выконавцы, робочыя процесы на адной графічнай базе, агентаў, якія рэагуюць на падзеі, цыклы крітікаў/ацэнавальнікаў, а таксама механізмы участі людзяў у працэсе. Фреймворкі такія як LangGraph, Strands Agents та Amazon Bedrock AgentCore забезпечваюць прымітывы для реалізаціі гэтых патэранаў. У наступных раздзелах ідеі розлучаны, ўбачлівае, каб команды пересталі спрыягаць нероўназначныя концэпцыі як канкурентаў.
1. Чым яўляецца система з калькамі?
Система з калькамі — это саўместна праця спецыялізаваных калькаў над большым цэлям. У працоўнасці замест аднаго модэлю, які робіць усё:
LLM
├── Research
├── Coding
├── Database
├── Security
├── Decision making
└── Execution
выпаконанні можна раздзеліць:
Supervisor
│
┌────────────────┼────────────────┐
▼ ▼ ▼
Research Agent Security Agent Execution Agent
│ │ │
▼ ▼ ▼
Search Security APIs
Tools Tools Tools
Кожны кальк можа мець своія інструкцыі, інструменты, память, вікна контэксту, выбор модэля, правілы, обавязкі і критэрыя ацэнкі. Спецыялізацыя — галоўная прычына адмовы ад дизайнаў з адним калькам.
2. Больш калькаў не значыць апошнія лепшыя
Дадатковыя калькі прыносяць дапамогу і складнасць. Тры калькі часта значыць тры запиты і тры контэксты:
3 agents
↓
3 × prompts
3 × contexts
3 × tool interfaces
3 × failure surfaces
3 × observability requirements
Актыўныя сіткі паўхут расходы і ускладнююць адлагоджэнне:
Agent A → Agent B
Agent B → Agent C
Agent C → Agent A
Agent A → Agent D
Agent D → Agent B
Хорашы дизайн выклікае пытанне, якія выпаконанні трэба аддзеліць і як павінна пераходзіць кантроль межы ўсіма імі.
3. Кальк ReAct
ReAct значыць Reason + Act. Цей цыкл аналізуе ситуацыю, выбирае інструмент, спостерагае і продовжывае роботу — напрыклад, даглядаючы за нестандартным выкарыстоўваннем CPU ў базе дадзеных:
Reason
↓
Call CloudWatch
↓
Observe CPU metrics
↓
Call logs
↓
Observe errors
↓
Reason
↓
Return diagnosis
Адрозкі: дынамічны выбар інструмента, калі наступны крок залежыць ад пасляпэльнага спостерэння.
Слабасці: дугі цыклы паўзяюць працэс, збільшуюць час адпаведзення, колькасць токенаў, вартасць і шансы на абяканне. ReAct — это патэрн разумавання, а не сама по сабе цэлая топалогія калькулятораў.
4. Архітектура секвэнцыйных калькулятораў
Найпростейшая форма калькулятораў — это лінія обробкі:
Document Agent
↓
Extraction Agent
↓
Risk Agent
↓
Decision Agent
Процес у банкавскай сферы можа выглядаць так:
Bureau Agent
↓
Policy Agent
↓
Risk Agent
↓
Decision Agent
Калі вжываць: калі мае значэнне порядак, выходныя даны падаюць у наступны этап, робочы процес є прагнозаваным, і важныя аудытныя следы.
Галоўная слабасць: абяканне ў середзіне можа зупініць усю лінію — таму ў прыменэнні викорыстоўваюцца пракушанні, контрольныя пункты і механізмы вяснавання.
5. Паралельна / фан-аут–фан-ін
Незалежная робота не павінна чакаць у серыя:
Agent A
↓
Agent B
↓
Agent C
Спецыялісты працуюць адночасна:
Supervisor
│
┌──────────┼──────────┐
▼ ▼ ▼
Agent A Agent B Agent C
│ │ │
└──────────┼──────────┘
▼
Aggregator
Аналіз у архітэктуре хмары можа распрацоўвацца за дапамогою кількох агентаў:
Architecture Request
│
┌──────────────┼──────────────┐
▼ ▼ ▼
Cost Agent Security Agent Performance Agent
│ │ │
└──────────────┼──────────────┘
▼
Architecture Agent
потым факты збіраюцца разам.
Адчыненне: меньшы час выканання. Заводка: збір фактов павінен быць надзеяным.
6. Хаб-і-споук / надзорнік
Цэнтральны надзорнік направляе роботу спецыялістам:
Supervisor
│
┌─────────────────┼─────────────────┐
▼ ▼ ▼
Research Coding Finance
Agent Agent Agent
│ │ │
Tools Tools Tools
Пры отрыманні запиту ад корыстніка:
User:
"Analyze this AWS account and identify security and
cost problems."
надзорнік можа распарадзіць так:
Supervisor
│
├──→ Security Agent
│
└──→ FinOps Agent
│
▼
Aggregator
│
▼
Report
Адчыненне: цэнтрызаведзены кантроль. Заводка: хаб стае вузкім месцам і критычной інфраструктурой, калі кожная рашэнне праходзіць чераз яго:
Agent A ─┐
Agent B ─┼──→ Supervisor
Agent C ─┤
Agent D ─┘
7. Іерархічная архітэктура з калькою агентаў
Калі аднаго кантролера недастаткова, трэба дадаць дапаможныя роўні:
Global Supervisor
│
┌───────────┴───────────┐
▼ ▼
Engineering Lead Business Lead
│ │
┌────┴────┐ ┌────┴────┐
▼ ▼ ▼ ▼
Coding Testing Finance Risk
Клуд-сервісы падпрыемцоў часта выкорыстоўваюць кантролеры на розных роўні:
Enterprise Agent
│
├── Cloud Supervisor
│ ├── Security Agent
│ ├── FinOps Agent
│ └── Operations Agent
│
└── Application Supervisor
├── Coding Agent
├── Testing Agent
└── Documentation Agent
Структура падобная да організацыйных схем; адносны кост — гэта дадатковыя затраты на коордынацію.
8. Архітектура на аднойчынай перадачы
Адны агент перадае адпаведальнасць за размову іншаму:
Agent A
│
│ handoff
▼
Agent B
│
│ handoff
▼
Agent C
У процесах апаратнай падтрымкі тэхнічныя проблемы часта перадаюцца іншым спецялістам:
Customer Agent
│
│ technical issue
▼
Technical Agent
│
│ billing issue
▼
Billing Agent
У працы з аднаго кантролера, на вядмежанне з яным, адпрыемнік стае актываўым власнікам задачы — гэта корыстна для падтрымкі кляўэнтав, направлення спецыялістам, дапаможных асистэнтав і роботы з размовнымі флуярамі.
9. Архітектура рою
У такой архітектуры няма стацыонарнага цэнтру; агенты дынамічна саавантажваюцца:
Agent A
↙ ↘
Agent B ←→ Agent C
↘ ↙
Agent D
Кожны можа вырашыць, што іншы партнер якраз больш падходзіць. Гнучкасць супакоўвана з сложнымі запытаннямі: хто кантролюе систему? Без меж існуе рызык петляў, дублірацыі работ, вялікага колькасці контэксту, непрадвідвыях шляхоў і высокых затрат на аналіз. Строгая кантроле стану і умовы завершэння є обавязковымі.
10. Архітектура планавальніка–выконавця
Раздзеляйце планаванне і выконанне:
User Goal
│
▼
Planner
│
┌────────┼────────┐
▼ ▼ ▼
Task 1 Task 2 Task 3
│ │ │
▼ ▼ ▼
Executor Executor Executor
│ │ │
└────────┼────────┘
▼
Result
Для задачі «перайсці гэты ўтварунак на AWS» планавальнік можа выдаты крокі:
1. Analyze application
2. Identify dependencies
3. Design AWS architecture
4. Estimate cost
5. Generate Terraform
6. Validate Terraform
Потым выконавцы атрымоўваюць кожны з гэтых крокаў. Гэта корыстна, калі складныя цялевыя пункты дзеляюцца на часткавыя задачы.
11. Агенты на адной основе графа
Тут паслужаюць такія фрэймворкі, як LangGraph. У працоўнасці замест вольнага ланца:
Agent → Agent → Agent
следзіце граф стану:
START
│
▼
Research
│
┌──────┴──────┐
▼ ▼
Valid Invalid
│ │
▼ ▼
Analysis Research
│
▼
Verification
│
▼
END
Вузлы можаць быть агентамі, інструментамі, функцыямі, справачамі, падтверджэннямі ад людзей чы рутэрамі. Спяльны стан плюс явныя канты даюць большы контроль, чым просьба да модэлю імпровізаваць кожную пераходу.
12. Strands Agents
AWS Strands Agents — это SDK для агентаў, якія выкарыстоўваюць інструменты. Канцэптуальна:
Agent
│
┌───────┼────────┐
▼ ▼ ▼
Tool Tool Tool
│ │ │
▼ ▼ ▼
AWS APIs Databases
Агенты рассуждаюць пра інструментах і продовжуюць свою дзеяльнась на адной з базаваных на спазыраннях інформацый. Strands таксама можаць знаходзіцца ў структурах з колькіма агентамі:
Supervisor Agent
│
┌─────┼─────┐
▼ ▼ ▼
AWS SQL Research
Agent Agent Agent
Важны адразлік: Strands — это фрэймворк/SDK; supervisor — это архітектурны шаблон. Яны дапамагаюць адзін другаму, а не ўзаемна конкуруюць.
13. LangGraph agents
LangGraph акцэнавае на явных, становых рабочых практыках у вобразе графаў:
START
│
▼
Supervisor
│
├──────→ Research Agent
│
├──────→ Data Agent
│
└──────→ Security Agent
│
▼
Validator
│
┌───┴───┐
▼ ▼
Success Retry
│
▼
END
Вы задаеце стан, вузлы, канты, умовныя маршруты, пункты контролю, перапрыбуткі, падтверджэння ад людзей і стабільнась — той контроль, які патрабуюць прымэнныя системы.
14. Системы з мнагае агентамі, кераваныя падзеямі
Не кожны поток ўсунуты сінхронна. Падзеі можу прывучыць агентамі:
AWS Event
│
▼
EventBridge
│
├────→ Security Agent
│
├────→ FinOps Agent
│
└────→ Operations Agent
Прыклад аперацый:
CloudWatch Alarm
↓
EventBridge
↓
Incident Agent
↓
RCA Agent
↓
Remediation Agent
↓
Human Approval
↓
AWS API
Цікава для керавання хмарамі, монітарынгу безпекі, рэагавання на інцыденты, FinOps і автаматызацыі.
15. Архітектура критыка/ацэнавальніка
Адзін агент стварае; іншы ацэнавае:
Generator Agent
│
▼
Generated Result
│
▼
Critic Agent
│
┌──┴──┐
▼ ▼
Pass Fail
│ │
▼ ▼
Done Retry
Прыклад анаізу архітектуры:
Architecture Agent
↓
AWS Architecture
↓
AWS Best-Practice Evaluator
↓
Pass?
/ \
Yes No
↓ ↓
Done Revise
Пакалькі выход дыяграмы не ўсё час яўляецца надзеяным, ацэнавальнік выступае як бар’ер качання.
16. Системы з мнагае агентамі з участю чалавека
Полная автонамія не завжды падходзіць для змян з вялікім уплывам:
Agent
↓
Analyze
↓
Recommend
↓
Human Approval
↓
Execute
Прыклад усунення проблем з безпекай:
Security Agent
↓
Detect vulnerable resource
↓
Remediation Agent
↓
"Delete public access?"
↓
Human Approval
↓
AWS API
Штучны інтэлект пропануе тое, што можна зрабіць. Палітыка плюс санкцыя чалавека вялічы, што можа адбыцца.
17. Важлівая таксанамія
Гэтыя ідэі існуюць на разных слоях:
MULTI-AGENT SYSTEM
│
┌────────────────┼────────────────┐
│ │ │
Architecture Reasoning Framework
Pattern Pattern / Runtime
│ │ │
▼ ▼ ▼
Supervisor ReAct LangGraph
Sequential Plan-Execute Strands
Parallel Critic Bedrock
Hierarchical AgentCore
Handoff
Swarm
Event-driven
Такая структура запобегае неправільным парадоксам, такім як «LangGraph протыва supervisor протыва ReAct», нібы то былі тры конкуруючыя продукты.
18. Як воні сумашчаюцца
Сіла выклікаецца ў складзе:
User
│
▼
Supervisor
│
┌──────────┼──────────┐
▼ ▼ ▼
Research Risk Execution
Agent Agent Agent
│ │ │
ReAct ReAct ReAct
│ │ │
└──────────┼───────────┘
▼
Critic
│
┌────┴────┐
▼ ▼
Pass Fail
│ │
▼ ▼
End Retry
Одна концэпцыя можа аб’еднаваць оркестрацію supervisor, паралельную розпаведку задач, логіку ReAct, ацэнку крітікаў і практыкаванне спробаў — з реалізацыяй за дапамогою LangGraph, Strands, Bedrock, AgentCore, Step Functions або спецыяльнага коду.
Выбір шаблонаў пад абмежэннямі
Бюджэты, прызначаныя для кампенсаціі затрымкі, вартасці токенаў і складнасці роботы у экстрэнных ситуацыях, павінны вказваць на структуру топалогіі. Парадны плакат лёгкія для аудыту, калі регуляторы акцэнююць на порядку виконання задач. Модель фан-аут адпаведна, калі незалежныя аналізы займаюць большую частку часу. Кансультатары неабходны, калі політіка маршрутызацыі павінна застаўся цэнтрызаванай. Графы стаюць карыснымі, калі патрэбны контрольныя пункты та людзкі нагляд. Для скупашчаў та вольнай формы перадачы данных трэба максимальна інвеставацыя ў можлівасці абзору. Выберыце самы просты план кантролю, які ўсё ж чытка паказвае можлівасці абякання.
19. Какую архітектуру трэба выкарыстоўваць?
Не існуе універсальнага выграўшага варыянта. Падберыце план кантролю па проблеме. Корыстны вопыт — не «каторая фрэймворк лепшы?», а «які патэрн плану кантролю неабходны для гэтага процесу?»
20. Архітектура, якая развіваецца для практычнага вжытку
Системы вырабаткі падтрымліюць агентаў, забезпечваючы іх ідэнтыфікацыяй, правамі, інструментамі, станам, памяцюю, правіламі, механізмамі ацэнкі, можлівасцю спостерагання, павторнымі спробамі, кантролю витакоў і затверджэнням ад людзей. Промысел пераходзіць ад концэпцыі «агента» да концэпцыі «системы агентаў».
21. Заключны вывад
Работа з калькам агентаў заключаецца у разбіванні інтэлекту і кантролі саўместнай працы, а не у стварэнні агентаў проста так. ReAct выконвае разумовыя процесы і дзеяння; керавальнікі делегуюць задачы; графы кантролююць пераходы; зграйкі дэцентралізуюць працу; планавальнікі разбіваюць задачы; крітыкі пераканальваюць; людзі затверджуюць. LangGraph і Strands (серед іншых) ствараюць прымітывы для рэалізаціі. Інжынерныя пытанні стаюць такімі: якія агенты існуюць, як яны саўместна працуюць, што яны можуць рабіць, як пераканальваюцься рашэнні і што выходзіць у разе абякання.
Ментальная модель, яку трэба запамятаць
LLM
↓
Agent
↓
Multi-Agent
↓
Orchestration
↓
Tools + Memory + State
↓
Verification
↓
Observability
↓
Production Agent System
Команды, які прыхіляюцца да такога падходу, частаўка збільшуюць размер модэляў, але застаюцца без належнага керавання, праваў і процедураў ацэнкі. Гэтыя прычыны выражаюцца ў неправільных рэзультатах, неконтрольваным функціонаванні інструментаў чы ў ситуацыях, калі нельга безпечна вярнуць стан системы. Інвестыраванне ў керавання прабэгамі, перакранчванне і людзкі контроль зазвычай дае кращыя рэзультаты, чым проста замена модэля.
Будучына — це не толькі болей розумныя модэлі. Це і кращыя системы, створаныя на ўсасненні іх.