Багатоагентні системи у 2026 році: ReAct, керівники, зграї, LangGraph та Strands
Посібник зі шаблонами контрольного потоку багатоагентних систем — послідовні, паралельні, типу «центр та спиці», графові, зорієнтовані на події, критичні та з участю людини — а також про те, як до них підходять фреймворки на кшталт LangGraph та Strands.
Наступний етап генеративного ШІ — це не лише розумніші моделі. Це системи, у яких кілька агентів можуть міркувати, викликати інструменти, делегувати завдання, перевіряти результати, відновлюватися після збоїв та координувати свої дії. Це сфера багатоагентних систем (MAS).
Мінімальний додаток на основі LLM має просту структуру зв’язку користувача та моделі:
User
↓
LLM
↓
Response
У продакшн-середовищі багатоагентні системи мають більш складну структуру:
User
│
▼
┌─────────────┐
│ Orchestrator│
└──────┬──────┘
│
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
Research Risk Execution
Agent Agent Agent
│ │ │
└───────────┼───────────┘
▼
Verification
│
▼
Action
Не існує єдиного шаблону. Поширеними форматами є агенти типу ReAct, послідовні та паралельні конвеєри обробки даних, схеми керування з центральним узлом, ієрархії, механізми передачі завдань, зграї агентів, розділення на планувальників та виконавців, робочі процеси на основі графів, агенти, що реагують на події, цикли критика та оцінки, а також механізми участі людини. Фреймворки на кшталт LangGraph, Strands Agents та Amazon Bedrock AgentCore надають примітиви для реалізації цих патернів. У наступних розділах ідеї розглядаються окремо, щоб команди не сприймали різні концепції як конкуренток.
1. Що таке багатоагентна система?
Багатоагентна система — це співпраця спеціалізованих агентів для досягнення більшої мети. Замість того, щоб одна модель робила все:
LLM
├── Research
├── Coding
├── Database
├── Security
├── Decision making
└── Execution
обов’язки можна розділити:
Supervisor
│
┌────────────────┼────────────────┐
▼ ▼ ▼
Research Agent Security Agent Execution Agent
│ │ │
▼ ▼ ▼
Search Security APIs
Tools Tools Tools
Кожен агент може мати власні інструкції, інструменти, пам’ять, вікно контексту, вибір моделі, політики, обов’язки та критерії оцінки. Спеціалізація є основною причиною відмови від конструкцій з одним агентом.
2. Більше агентів не означає автоматично кращого результату
Додаткові агенти збільшують витрати та складність. Три агенти часто означають три запити та три контексти:
3 agents
↓
3 × prompts
3 × contexts
3 × tool interfaces
3 × failure surfaces
3 × observability requirements
Багато агентів посилюють витрати та ускладнюють процес відлагодження:
Agent A → Agent B
Agent B → Agent C
Agent C → Agent A
Agent A → Agent D
Agent D → Agent B
Ефективний дизайн вимагає визначення того, які обов’язки потребують розділення та як має відбуватися керування між ними.
3. Агент ReAct
ReAct означає Reason + Act. Цей цикл аналізує ситуацію, обирає інструмент, спостерігає та продовжує роботу — наприклад, для дослідження незвичайної активності CPU в базі даних:
Reason
↓
Call CloudWatch
↓
Observe CPU metrics
↓
Call logs
↓
Observe errors
↓
Reason
↓
Return diagnosis
Перевага: динамічний вибір інструменту, оскільки наступний крок залежить від попереднього спостереження.
Недолік: довгі цикли підвищують затримки, кількість токенів, витрати та ймовірність збоїв. ReAct — це шаблон міркувань, а не повна топологія багатьох агентів сама по собі.
4. Послідовна архітектура багатьох агентів
Найпростішою формою архітектури багатьох агентів є конвеєр:
Document Agent
↓
Extraction Agent
↓
Risk Agent
↓
Decision Agent
Процес у стилі банківських операцій може виглядати так:
Bureau Agent
↓
Policy Agent
↓
Risk Agent
↓
Decision Agent
Коли використовувати: порядок має значення, результати однієї стадії подаються на наступну, робочий процес є передбачуваним, а історія операцій має важливість.
Основне обмеження: збій на певному етапі може зупинити весь процес — тому у продакшені використовуються повторні спроби, контрольні точки та механізми відновлення.
5. Паралельна / розгалужена–збиральна структура
Незалежні завдання не обов’язково мають виконуватися послідовно:
Agent A
↓
Agent B
↓
Agent C
Спеціалісти працюють одночасно:
Supervisor
│
┌──────────┼──────────┐
▼ ▼ ▼
Agent A Agent B Agent C
│ │ │
└──────────┼──────────┘
▼
Aggregator
Під час аналізу архітектури хмари можна розгалужити агентів для обробки даних:
Architecture Request
│
┌──────────────┼──────────────┐
▼ ▼ ▼
Cost Agent Security Agent Performance Agent
│ │ │
└──────────────┼──────────────┘
▼
Architecture Agent
потім об’єднати отримані результати.
Перевага: скорочення часу виконання. Виклик: процес об’єднання результатів має бути надійним.
6. Структура з центральним керівником та підлеглими
Центральний керівник розподіляє завдання між спеціалістами:
Supervisor
│
┌─────────────────┼─────────────────┐
▼ ▼ ▼
Research Coding Finance
Agent Agent Agent
│ │ │
Tools Tools Tools
При отриманні запиту від користувача:
User:
"Analyze this AWS account and identify security and
cost problems."
керівник може розподілити завдання наступним чином:
Supervisor
│
├──→ Security Agent
│
└──→ FinOps Agent
│
▼
Aggregator
│
▼
Report
Перевага: централізоване керування. Виклик: центральний елемент стає вузьким місцем та критичною інфраструктурою, оскільки кожне рішення проходить через нього:
Agent A ─┐
Agent B ─┼──→ Supervisor
Agent C ─┤
Agent D ─┘
7. Ієрархічна архітектура з кількома агентами
Коли одного керівника недостатньо, додаються рівні:
Global Supervisor
│
┌───────────┴───────────┐
▼ ▼
Engineering Lead Business Lead
│ │
┌────┴────┐ ┌────┴────┐
▼ ▼ ▼ ▼
Coding Testing Finance Risk
Корпоративні хмари часто мають багато рівнів керування:
Enterprise Agent
│
├── Cloud Supervisor
│ ├── Security Agent
│ ├── FinOps Agent
│ └── Operations Agent
│
└── Application Supervisor
├── Coding Agent
├── Testing Agent
└── Documentation Agent
Структура відповідає організаційним діаграмам; витрати полягають у додаткових зусиллях з координації.
8. Архітектура на основі передачі обов’язків
Один агент передає контроль над розмовою іншому:
Agent A
│
│ handoff
▼
Agent B
│
│ handoff
▼
Agent C
У процесах підтримки клієнтів технічні проблеми часто передаються іншим спеціалістам:
Customer Agent
│
│ technical issue
▼
Technical Agent
│
│ billing issue
▼
Billing Agent
На відміну від постійного керівника, отримувач стає активним власником справи — це корисно для підтримки клієнтів, спеціалізованого направлення дзвінків, доменних асистентів та робочих процесів у форматі розмов.
9. Архітектура зграй
У такій архітектурі немає постійного центру керування; агенти динамічно співпрацюють між собою:
Agent A
↙ ↘
Agent B ←→ Agent C
↘ ↙
Agent D
Кожен може вирішити, що інший партнер краще підходить. Гнучкість супроводжується складними запитаннями: хто контролює систему? Без чітких меж існує ризик появи циклів, дублювання роботи, експлозії обсягу інформації, непередбачуваних шляхів та високих витрат на обробку даних. Строге керування станом та умови завершення є обов’язковими.
10. Архітектура планувальника та виконавця
Розділіть планування та виконання:
User Goal
│
▼
Planner
│
┌────────┼────────┐
▼ ▼ ▼
Task 1 Task 2 Task 3
│ │ │
▼ ▼ ▼
Executor Executor Executor
│ │ │
└────────┼────────┘
▼
Result
Для завдання «мігрувати це застосунок до AWS» планувальник може визначити кроки:
1. Analyze application
2. Identify dependencies
3. Design AWS architecture
4. Estimate cost
5. Generate Terraform
6. Validate Terraform
Потім виконавці виконують кожен з цих кроків. Це корисно, коли складні цілі розбиваються на конкретні завдання.
11. Агенти на основі графів
Тут ідеально підходять фреймворки на кшталт LangGraph. Замість вільної ланцюгоподібної структури:
Agent → Agent → Agent
уявіть собі граф станів:
START
│
▼
Research
│
┌──────┴──────┐
▼ ▼
Valid Invalid
│ │
▼ ▼
Analysis Research
│
▼
Verification
│
▼
END
Вузли можуть бути агентами, інструментами, функціями, модулями верифікації, схваленнями людини чи маршрутизаторами. Спільний стан разом із чітко визначеними зв’язками надають більше контролю, ніж змушення моделі імпровізувати під час кожної переходу.
12. Strands Agents
AWS Strands Agents — це SDK для агентів, які використовують інструменти. Концептуально:
Agent
│
┌───────┼────────┐
▼ ▼ ▼
Tool Tool Tool
│ │ │
▼ ▼ ▼
AWS APIs Databases
Агенти аналізують інструменти та діють на основі спостережень. Strands також можуть існувати в рамках багатоагентних структур:
Supervisor Agent
│
┌─────┼─────┐
▼ ▼ ▼
AWS SQL Research
Agent Agent Agent
Важлива відмінність: Strands — це фреймворк/SDK; supervisor — архітектурний патерн. Вони є взаємодоповнювальними, а не конкурентами.
13. LangGraph agents
LangGraph наголошує на чітко визначених робочих процесах із станом у форматі графів:
START
│
▼
Supervisor
│
├──────→ Research Agent
│
├──────→ Data Agent
│
└──────→ Security Agent
│
▼
Validator
│
┌───┴───┐
▼ ▼
Success Retry
│
▼
END
Ви визначаєте стан, вузли, зв’язки, умовну маршрутизацію, контрольні точки, повторні спроби, схвалення людини та збереження даних — саме той контроль, який потрібен у продакшн-системах.
14. Системи з багатьма агентами, керовані подіями
Не кожен потік є синхронним. Події можуть активувати агентів:
AWS Event
│
▼
EventBridge
│
├────→ Security Agent
│
├────→ FinOps Agent
│
└────→ Operations Agent
Приклад операцій:
CloudWatch Alarm
↓
EventBridge
↓
Incident Agent
↓
RCA Agent
↓
Remediation Agent
↓
Human Approval
↓
AWS API
Корисно для керування хмарними сервісами, моніторингу безпеки, реагування на інциденти, FinOps та автоматизації.
15. Архітектура критика/оцінювача
Один агент генерує; інший оцінює:
Generator Agent
│
▼
Generated Result
│
▼
Critic Agent
│
┌──┴──┐
▼ ▼
Pass Fail
│ │
▼ ▼
Done Retry
Приклад перегляду архітектури:
Architecture Agent
↓
AWS Architecture
↓
AWS Best-Practice Evaluator
↓
Pass?
/ \
Yes No
↓ ↓
Done Revise
Оскільки результат моделі не завжди є автоматично надійним, оцінювач виступає у ролі бар’єра якості.
16. Системи з багатьма агентами із участю людини
Повна автономія не завжди є доцільною для змін із високим впливом:
Agent
↓
Analyze
↓
Recommend
↓
Human Approval
↓
Execute
Приклад усунення проблем з безпекою:
Security Agent
↓
Detect vulnerable resource
↓
Remediation Agent
↓
"Delete public access?"
↓
Human Approval
↓
AWS API
Штучний інтелект пропонує можливі дії. Політика та схвалення людини визначають, що може статися.
17. Важлива таксономія
Ці ідеї існують на різних рівнях:
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
Таке формулювання запобігає хибним порівнянням, таким як «LangGraph проти supervisor проти ReAct», ніби це три конкуруючі продукти.
18. Як вони поєднуються
Сила проявляється у композиції:
User
│
▼
Supervisor
│
┌──────────┼──────────┐
▼ ▼ ▼
Research Risk Execution
Agent Agent Agent
│ │ │
ReAct ReAct ReAct
│ │ │
└──────────┼───────────┘
▼
Critic
│
┌────┴────┐
▼ ▼
Pass Fail
│ │
▼ ▼
End Retry
Одна концепція може поєднувати оркестрацію supervisor, паралельний розповсюдження даних, міркування за принципом ReAct, оцінку критиками та повторні спроби — реалізовані за допомогою LangGraph, Strands, Bedrock, AgentCore, Step Functions або власного коду.
Вибір шаблонів за обмеженнями
Бюджети, призначені для компенсації затримок, витрат на токени та складності екстреного реагування, мають визначати структуру топології. Послідовний потік даних легше перевіряти, коли регулятори звертають увагу на порядок виконання операцій. Модель розгалуження корисна, коли незалежні аналізи займають більшу частину часу. Керівники допомагають, коли політика маршрутизації має залишатися централізованою. Графи корисні, коли потрібні контрольні точки та людське керування. Системи типу „роїв“ та вільна передача обов’язків вимагають найсильніших інвестицій у можливості спостереження. Виберіть найлегший контрольний план, який все одно чітко визначає можливі сценарії збоїв.
19. Яку архітектуру слід використовувати?
Не існує універсального переможця. Підберіть контрольний потік відповідно до проблеми. Корисне запитання — не „яка фреймворк найкращий?“, а „яку модель контрольного потоку вимагає цей процес роботи?“
20. Архітектура для продакшну, що розвивається
Системи виробництва оточують агентів ідентичністю, дозволами, інструментами, станом, пам’яттю, правилами безпеки, механізмами оцінки, можливостями спостереження, функціями повторних спроб, контролем витрат та людським схваленням. Індустрія переходить від концепції „агента“ до концепції „системи агентів“.
21. Остаточний висновок
Робота з кількома агентами полягає у розбитті завдань на складові та контролі їхньої співпраці — а не у створенні агентів просто заради цього. ReAct використовує логіку та дії; керівники делегують обов’язки; графи контролюють переходи між станами; зграї децентралізують процеси; планувальники розбивають завдання на частини; експерти перевіряють результати; люди схвалюють рішення. LangGraph та Strands (серед інших) надають базові елементи для реалізації. Інженерні питання стосуються того, які агенти існують, як вони співпрацюють, що вони можуть робити, як перевіряються рішення та що відбувається у разі збою.
Ментальна модель, яку потрібно запам’ятати
LLM
↓
Agent
↓
Multi-Agent
↓
Orchestration
↓
Tools + Memory + State
↓
Verification
↓
Observability
↓
Production Agent System
Команди, які ігнорують цей погляд на систему, часто збільшують розмір моделей, залишаючи організацію процесів, права доступу та оцінку на другому плані. Ці прогалини проявляються у неправильних відповідях, нестримних циклах інструментів чи агентах, яких неможливо безпечно скасувати. Інвестиції у контроль потоку, перевірку та людський контроль зазвичай приносять більшу користь, ніж проста заміна моделей.
Майбутнє — це не лише розумніші моделі. Це кращі системи, побудовані навколо них.