Сістэмы з мнагацелевымі агентамі у 2026 годзе: ReAct, надзорнікі, роі, LangGraph і Strands
Практычны кярэктар для распазнавання шаблонаў контрольнага прайтку з удзелам калькі агентаў — сэквенцыйных, паралельных, тыпу «хаб-і-споук», графаў, кераваных падзеямі, на адгук цензораў і з удзелам чалавека — а таксама як фрэймворкі на кшталт LangGraph і Strands паслужаюць для ўсёга гэтага.
Крыніцы: Multi-Agent Systems in 2026: ReAct, Supervisor, Swarm, LangGraph, Strands and Beyond
Наступным этапам генератыўных AI не ўсё толькі розумнейшыя мадэлі. Гэта сістэмы, у якіх калькольнікі можаць рассуждаваць, выкарыстоўваць інструменты, дэлегаваць задачы, перакантравляць рэзультаты, восстанавляцца пасля неудач і коордынаваць свою дзеяльнасць. Гэта ўжо сфера мнагакалькольніковых сістэм (MAS).
Мінімальны дапрыемкі LLM выглядае як простая лінія ад корыстніка да мадэлі:
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 фарматы включаюць агенты тыпу ReAct, последовныя і паралельныя пайплайны, дызайні з надзорчым элементам (hub-and-spoke), іерархіі, працэсы перадачы задач, згуртаванні агентаў, роздзелення на планавальнікі і выконавцы, робочыя працэсы на адной графічнай базе, агентаў, якія рэагуюць на падзеі, цыклы крытыкаў/ацэнавальнікаў, а таксама механізмы удзеле людзяў у працэсе. Фрэймворкі такія як LangGraph, Strands Agents і Amazon Bedrock AgentCore забезпечваюць прымітывы для рэалізаціі гэтых патэранаў. У наступных раздзелах ідэі розлучаны, ўбачлівае, каб команды перэсталі спрыягаць нероўназначныя концэпцыі як канкурэнтаў.
1. Чым яўляецца сістэма з калькамі?
Сістэма з калькамі — гэта 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, памяць, вікна кантэксту, выбор модэля, правілы, обавязкі і крытэрыя ацэнкі. Спецыялізацыя — галоўная прычына адмовы ад дызайнаў з аднім калькам.
2. Больш калькаў не значыць апошнія лепшыя
Дадатковыя калькі прыносяць дапамогу і складнасць. Тры калькі часта значыць тры запіты і тры кантэксты:
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 дызайн выклікае пытанне, якія выпаконанні трэба аддзеліць і як павінна пераходзіць кантроль межы ўсіма імі.
3. Кальк ReAct
ReAct значыць Reason + Act. Гэты цыкл аналізуе сітуацыю, выбірае інструмент, назірае і продовжывае працу — 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 назірання.
Слабасці: дугі цыклы паўзяюць працэс, збільшуюць час адпаведзення, колькасць токенаў, вартасць і шансы на абяканне. ReAct — гэта патэрн разумавання, а не сама по сабе цэлая топалогія калькулятораў.
4. Архітэктура секвэнцыйных калькулятораў
Найпростэйшая форма калькулятораў — гэта лінія апрацоўкі:
Document Agent
↓
Extraction Agent
↓
Risk Agent
↓
Decision Agent
Працэс у банкавскай сферы можа выглядаць так:
Bureau Agent
↓
Policy Agent
↓
Risk Agent
↓
Decision Agent
Калі вжываць: калі мае значэнне парадак, выходныя даны падаюць у наступны этап, робочы працэс ёсць прагнозаваным, і важныя аўдытныя следы.
Галоўная слабасць: абяканне ў серэдзіне можа зупініць усю лінію — таму ў прыменэнні вікорыстоўваюцца пракушанні, контрольныя пункты і механізмы вяснавання.
5. Паралельна / фан-аут–фан-ін
Незалежная праца не павінна чакаць у серыя:
Agent A
↓
Agent B
↓
Agent C
Спецыялісты працуюць адночасна:
Supervisor
│
┌──────────┼──────────┐
▼ ▼ ▼
Agent A Agent B Agent C
│ │ │
└──────────┼──────────┘
▼
Aggregator
Аналіз у архітэктурэ воблака 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 працу спецыялістам:
Supervisor
│
┌─────────────────┼─────────────────┐
▼ ▼ ▼
Research Coding Finance
Agent Agent Agent
│ │ │
Tools Tools Tools
Пры отрыманні запіту 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 крытычной інфраструктурой, калі кожная рашэнне праходзіць праз 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. Архітэктура на аднойчынай перадачы
Адны агент перадае адпаведальнасць за размову іншаму:
Agent A
│
│ handoff
▼
Agent B
│
│ handoff
▼
Agent C
У працэсах 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 асістэнтав і працы з размовнымі флуярамі.
9. Архітэктура рою
У такой архітэктуры 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 сістэму? Без меж існуе рызык петляў, дублірацыі работ, вялікага колькасці кантэксту, непрадвідвыях шляхоў і высокых затрат на аналіз. Строгая кантроле стану і умовы завершэння ёсць обавязковымі.
10. Архітэктура планавальніка–выконавця
Раздзеляйце планаванне і выконанне:
User Goal
│
▼
Planner
│
┌────────┼────────┐
▼ ▼ ▼
Task 1 Task 2 Task 3
│ │ │
▼ ▼ ▼
Executor Executor Executor
│ │ │
└────────┼────────┘
▼
Result
Для задачы «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 быць 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 — гэта 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 — гэта фрэймворк/SDK; supervisor — гэта архітэктурны 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 сістэмы.
14. Сістэмы 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 інцыдэнты, FinOps і автаматызацыі.
15. Архітэктура крытыка/ацэнавальніка
Адзін агент стварае; іншы ацэнавае:
Generator Agent
│
▼
Generated Result
│
▼
Critic Agent
│
┌──┴──┐
▼ ▼
Pass Fail
│ │
▼ ▼
Done Retry
Прыклад анаізу архітэктуры:
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. Сістэмы з мнагае агентамі з удзелам 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 крытыкаў і практыкаванне спробаў — з рэалізацыяй за дапамогою LangGraph, Strands, Bedrock, AgentCore, Step Functions або спецыяльнага коду.
Выбір шаблонаў пад абмежэннямі
Бюджэты, прызначаныя для кампенсаціі затрымкі, вартасці токенаў і складнасці працы у экстрэнных сітуацыях, павінны вказваць на структуру топалогіі. Парадны плакат лёгкія для аўдыту, калі рэгуляторы акцэнююць на парадку выканання задач. Мадэль фан-аут адпаведна, калі незалежныя аналізы займаюць большую частку часу. Кансультатары неабходны, калі політыка маршрутызацыі павінна застаўся цэнтрызаванай. Графы стаюць карыснымі, калі патрэбны контрольныя пункты і людзкі нагляд. Для скупашчаў і вольнай формы перадачы даных трэба максімальна інвеставацыя ў можлівасці абзору. Выберыце самы просты план кантролю, які ўсё ж чытка паказвае можлівасці абякання.
19. Какую архітэктуру 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 працэсу?»
20. Архітэктура, якая развіваецца для практычнага вжытку
Сістэмы вырабаткі падтрымліюць агентаў, забезпечваючы іх ідэнтыфікацыяй, правамі, інструментамі, станам, памяцюю, правіламі, механізмамі ацэнкі, можлівасцю спостэрагання, павторнымі спробамі, кантролю віткоў і затверджэнням ад людзей. Промысел пераходзіць ад концэпцыі «агента» да концэпцыі «сістэмы 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 працэсы і дзеяння; керавальнікі дэлегуюць задачы; графы кантролююць пераходы; зграйкі дэцентралізуюць працу; планавальнікі разбіваюць задачы; крытыкі пераканальваюць; людзі затверджуюць. LangGraph і Strands (серэд 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 мадэль, 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 сітуацыях, калі нельга безпечна вярнуць стан сістэмы. Інвестыраванне ў керавання прабэгамі, перакранчванне і людзкі контроль зазвычай дае лепшыя рэзультаты, чым проста замена модэля.
Будучына — гэта не толькі болей розумныя модэлі. Гэта і лепшыя сістэмы, створаныя на ўсасненні іх.