Оркестрация ИИ-агентов: как устроена сеть агентов
Что такое оркестрация ИИ-агентов, пять паттернов сети из нескольких агентов, когда хватает одного и как собрать сеть в Савви двумя схемами.
Оркестрация ИИ-агентов — это управление несколькими агентами с узкими задачами и правила передачи работы между ними. Сеть собирают по пяти паттернам: оркестратор с исполнителями, маршрутизация, цепочка, передача управления, параллельная работа. В Савви это переключение активного агента и вызов подчинённого. Пока один агент справляется без путаницы, сеть не нужна.
В диспетчерской такси один человек принимает вызовы и раздаёт их машинам. Сам он никуда не едет — и на этом держится вся служба: пассажир набирает один номер, а везёт его тот водитель, кто свободен и ближе. Сеть из нескольких ИИ-агентов устроена так же — только вместо машин у неё агенты, а вместо пассажиров клиенты.
Что такое оркестрация ИИ-агентов и чем сеть агентов отличается от одного
Оркестрация ИИ-агентов — это способ управлять несколькими агентами так, чтобы каждый решал свою задачу, а правила передачи работы между ними были заданы заранее. Набор таких агентов вместе с правилами и называют сетью агентов.
Откуда берётся потребность. Один агент собирается из модели, инструкции, базы знаний и функций: это обычное устройство ИИ-агента. Пока всё это помещается в поле зрения модели, схема работает. Когда инструкция обрастает ветками, а к ней добавляются таблицы, вебхуки и десятки файлов, модель начинает терять правила. Сеть решает это разделением труда — у каждого агента короткая инструкция и свой набор инструментов.
В руководстве Anthropic по построению агентов различают два режима: воркфлоу, где модель и инструменты идут по заранее заданному пути, и агенты, где модель сама направляет процесс. Сеть может быть собрана из обоих. Документация OpenAI Agents SDK описывает два способа делегирования. Передача управления (handoff) отдаёт разговор другому агенту целиком. В схеме «агент как инструмент» главный сохраняет разговор за собой и вызывает специалистов как вложенные вызовы.
Какие паттерны оркестрации бывают и когда какой уместен
Паттернов пять, и они отвечают на разные вопросы: кто принимает решение о маршруте, возвращается ли работа назад и сколько агентов занято одновременно. Названия и логику берём из руководства Anthropic и документации OpenAI Agents SDK, а в каждом разборе есть строка о том, как паттерн собирается в Савви.
Главный агент поручает задачи исполнителям и собирает ответ сам.
- Когда уместен
- Подзадачи заранее неизвестны.
- Пример из бизнеса
- Продавец окон: то расчёт цены по таблице поставщика, то статус заказа в CRM.
- Как собрать в Савви
- Основной агент и шаги «Вызов подчиненного агента»: отдельный агент для таблиц, отдельный для вебхуков.
Один агент определяет категорию обращения и отправляет разговор по ветке.
- Когда уместен
- Обращение надёжно относится к категории.
- Пример из бизнеса
- Один номер на несколько филиалов.
- Как собрать в Савви
- Агент-администратор и по действию на каждую ветку с шагом «Переключение действующего агента».
Задача идёт по фиксированным шагам один за другим.
- Когда уместен
- Задача делится на фиксированные шаги.
- Пример из бизнеса
- Сначала запрос в CRM, потом запись в таблицу.
- Как собрать в Савви
- Одно действие из нескольких шагов: вебхук, вызов подчинённого, таблица.
Разговор целиком уходит к другому специалисту.
- Когда уместен
- Дальше разговор должен вести другой специалист.
- Пример из бизнеса
- Консультант передаёт клиента в отдел записи.
- Как собрать в Савви
- То же переключение, с резюме разговора в аргументе действия.
Независимые подзадачи закрываются одновременно.
- Когда уместен
- Нужно закрыть независимые подзадачи сразу.
- Пример из бизнеса
- Проверить наличие на нескольких складах.
- Как собрать в Савви
- В клиентской переписке это решают одним агентом с набором функций, которые отрабатывают по ходу диалога.
Паттерны не взаимоисключающие, их собирают вместе. Секретарь переключает диалог на филиал, а агент филиала для расчёта по таблице вызывает подчинённого — обе схемы Савви работают в одной сети. Выбирая паттерн, смотрите на цену ошибки. Центральная модель в схеме оркестратора тратит свои токены на каждое поручение. Маршрутизация работает, пока классификация надёжна — если агент-администратор путает ветки, весь разговор уходит не туда. Документация Microsoft Azure Architecture Center отмечает риск и у передачи управления — агенты могут бесконечно перекидывать диалог друг другу. Поэтому у каждой ветки должен быть понятный конец, а у сети есть смысл ограничить число передач в инструкции.
Когда одному ИИ-агенту хватает работы и сеть не нужна
Одного агента достаточно, когда он надёжно решает задачу, а его инструкция помещается в один экран правил. Авторы паттернов говорят об этом прямо — Anthropic советует искать самое простое решение и усложнять только по необходимости, потому что агенты дороже и накапливают ошибки. Microsoft предлагает брать одного агента, если он справляется. LangChain рекомендует переходить к нескольким, когда перегружены контекст или набор инструментов.
Признак перегрузки виден в диалогах: правила соблюдаются через раз, и набор пропущенных меняется от разговора к разговору. Если же агент ошибается одинаково, дело в формулировке инструкции, и деление на агентов её не исправит. Сначала разложите задачу по частям агента: что уйдёт в инструкцию, что в базу знаний, что в функции. Проверьте на своём агенте: возможно, после такой раскладки второй агент не понадобится.
Деньги в этом вопросе спокойные. По руководству Савви, короткие инструкции делают диалог дешевле, а подчинённые агенты вызываются только в нужный момент. Лишний агент нужен ради точности, а экономия приходит вместе с ней.
Как собрать сеть агентов в Савви: переключение и вызов подчинённого
В Савви работают две схемы, и обе настраиваются в разделе «Действия» агента: «Переключение активного агента» меняет того, кто разговаривает с клиентом, а «Вызов подчиненного агента» поручает задачу внутри основного агента. Начинать разумно с двух агентов — секретаря и одного специалиста.
Переключение собирают так.
Инструкция секретаря получается короткой. Вот набросок для сети из двух филиалов:
Ты секретарь компании. Твоя единственная задача: выяснить, в какой филиал едет клиент.
Услуги и цены не обсуждай.
Когда клиент назвал филиал, вызови функцию switch_to_north или switch_to_south
и передай в аргумент user_message краткое резюме разговора.
Вызов подчинённого собирают проще. Подчинённый создаётся как обычный агент, но стандартную инструкцию (приветствие, тональность, общие сведения) у него убирают и коротко описывают одну задачу: можно прямо написать, что он технический и отвечает в JSON. «Время ожидания в секундах» у него ставят в 0. Основной агент получает действие с шагом «Вызов подчиненного агента», забирает результат и сам переформулирует его клиенту. Отладка такая же, как у обычного диалога: кнопка «i» у сообщения показывает «Выполняется функция» и ответ подчинённого. Чем две схемы различаются в настройке, видно на примере системы из нескольких агентов.
Входящий канал подключают к агенту-секретарю. В Битрикс24, amoCRM и Kommo у секретаря канал подключён и ответы включены, а у принимающего канал подключён, ответы выключены, дополнительные функции вроде заполнения сделки включены. Перепутанная пара даёт знакомый симптом — «агент ответил дважды» или «замолчал после переключения».
Как развести агентов по воронкам, времени и каналу
Агентов в сети разводят по теме вопроса, а ещё закрепляют за воронкой CRM, временем суток или каналом связи — платформа позволяет все три.
- Воронки. В amoCRM на вкладке «Главное» выбирают воронки и статусы, где отвечает конкретный агент. Руководство Савви называет эту схему разветвлённой сетью агентов — например, продажи, поддержка и возврат клиентов живут у разных агентов в одном аккаунте.
- Время суток. Дневному и ночному агенту на одном канале задают разное «Рабочее время». Флаг «Сохранять сообщения, если агент не активен» у обоих выключают, иначе сообщения задвоятся.
- Канал. Агент в Телеграме и агент под отзывами маркетплейса отвечают по-разному. Для двух-трёх различий хватает условия в инструкции: так работает один агент в нескольких каналах. Когда веток набирается больше, их разносят по агентам. Сценарий внутри одного агента можно выбрать и без модели: действие «Вызов по триггеру» с условием «Источник связи».
Готовые части сети удобно переносить: действие и файлы базы знаний копируются в другого агента кнопкой «Скопировать в агента». Лимит стоит запомнить заранее — каждая функция вызывается не больше 10 раз за диалог, дальше диалог останавливается. Для цепочек из нескольких подчинённых это значит держать число вызовов в голове.
Нарисуйте сеть на листе и проверьте каждую стрелку
Нарисуйте на одном листе агентов в виде кружков и подпишите каждую стрелку: кто кому передаёт работу, возвращается ли результат и что уходит в аргументе. Если кружков больше пяти или стрелки идут по кругу, сеть сложнее задачи.
Дальше проверьте три вещи — каждая отвечает на вопрос «где сеть сломается первой». У каждого агента ровно одна роль, которую можно произнести одной фразой. У каждой передачи есть резюме или заранее прописанный вопрос клиенту. Входящий канал подключён только к тому агенту, который принимает первое сообщение. Соберите сеть на двух агентах, прогоните десяток диалогов в тестовом чате с кнопкой «i», и только затем добавляйте третьего — так видно, какая из передач даёт сбой. Начать можно в кабинете Савви, где агентов создают без программирования.
Частые вопросы
Что такое оркестрация ИИ-агентов простыми словами
Это управление несколькими агентами: каждому дают узкую задачу и заранее решают, кто кому передаёт работу. Один агент принимает обращение, другой считает по прайсу, третий оформляет заказ. Оркестратор в такой схеме играет роль диспетчера.
Чем оркестратор отличается от обычного агента
Оркестратор сам задачу не решает: он определяет, что нужно сделать, и поручает это исполнителям. Обычный агент отвечает клиенту и выполняет действия сам. В Савви роль оркестратора играет основной агент с подчинёнными или агент-администратор с переключением.
Сколько паттернов оркестрации существует
Чаще всего называют пять: оркестратор и исполнители, маршрутизация, цепочка шагов, передача управления и параллельная работа.
Когда одного ИИ-агента достаточно
Когда он надёжно решает задачу и правила в инструкции соблюдаются в каждом диалоге. Авторы паттернов советуют начинать с одного агента и добавлять второго, когда контекст перегружен: инструкция выросла или набор функций стал слишком большим.
Какие схемы нескольких агентов есть в Савви
Две: «Переключение активного агента» передаёт разговор другому агенту целиком, а «Вызов подчиненного агента» поручает ему одну задачу и возвращает результат основному. Обе настраиваются в разделе «Действия» без программирования.
Можно ли развести агентов по времени суток или воронкам
Можно. Дневному и ночному агенту на одном канале задают разное «Рабочее время». В amoCRM на вкладке «Главное» выбирают воронки и статусы, где отвечает конкретный агент, и руководство называет такую схему разветвлённой сетью агентов.
Хотите сразу к продукту: Разработка чат-ботов для бизнеса
Читайте дальше
Все статьи темы →
Система ИИ-агентов: когда одного агента мало
Переключение активного агента и вызов подчинённого: чем они отличаются, как настраиваются и по каким признакам понятно, что инструкцию пора разбивать на несколько агентов.
Проектирование ИИ-агента до первой строки инструкции
Из каких частей собирается ИИ-агент (инструкция, база знаний, функции, второй агент, переменные) и как разложить по ним задачу до открытия поля инструкции.
Какие бывают ИИ-агенты и чем они отличаются
Текстовый агент, голосовой и режим подсказок менеджеру: чем отличаются, какие задачи закрывает каждый и почему один агент на всё сразу работает хуже трёх.