Как выбрать между агентной и многоагентной ИИ-архитектурой для бизнеса

Выбор между агентными и многоагентными ИИ-системами для максимальной эффективности

Современный искусственный интеллект давно вышел за рамки классических чат-ботов и узкоспециализированных помощников. На смену единичным интеллектуальным агентам приходят многоагентные системы (MAS), позволяющие автоматизировать сложные, распределенные бизнес-процессы. Для компаний выбор архитектуры становится стратегическим вопросом — от него зависит гибкость, масштабируемость и конкурентоспособность ИТ-инфраструктуры.

Чем отличается агентная система от многоагентной

Агентная система — это решение, в котором ИИ-агент действует в рамках четко заданной роли. Пример: корпоративный ассистент автоматизирует обработку клиентских обращений, персональный цифровой помощник формирует отчеты или подбирает документы, логистический агент отслеживает поставки.

Главная особенность агентных систем — автономность, ограниченная область применения и тесная интеграция с одним или несколькими внутренними процессами. Такой подход хорошо решает задачи, где требуется быстрый и контрольируемый результат в рамках строго определенных сценариев.

Многоагентная система — это архитектура, в которой несколько интеллектуальных агентов действуют одновременно и координируют работу друг с другом. Каждый агент специализируется на собственной функции, но взаимодействие между ними позволяет автоматизировать комплексные задачи с большим числом участников и переменных.

MAS находят применение там, где требуется адаптация к изменяющимся условиям и распределенное принятие решений — например, в управлении сложными цепочками поставок, интеллектуальных фабриках, непрерывном мониторинге большого парка оборудования, автоматизации кросс-функциональных команд.

Критерии выбора и бизнес-эффект

Когда достаточно агентной системы:

• Небольшой масштаб задачи, понятная логика и минимум изменяемых параметров.
• Требуется быстро внедрить ИИ без перестройки инфраструктуры.
• Безопасность и контроль имеют приоритет — отдельные агенты проще защищать и администрировать.

Когда стоит переходить к многоагентным системам:

• Бизнес-процессы затрагивают множество подразделений, регионов или юридических лиц.
• Система должна гибко адаптироваться к частым изменениям внешней среды.
• Требуется объединять и обрабатывать данные из различных источников в едином сценарии, часто в реальном времени.
• Важно, чтобы агенты могли учиться друг у друга, накапливать знания и самостоятельно оптимизировать коллективную работу.

В последние месяцы рынок отмечает рост интереса к MAS: по данным аналитиков, за 2025 год в крупных компаниях количество внедренных многоагентных проектов увеличилось на 38%. Ключевыми преимуществами называются снижение времени реакции на форс-мажоры, рост показателей автоматизации до 65–75% и экономия расходов на цифровизацию до 30% за счет модульного принципа.

Итоги и рекомендации

• Агентные ИИ-системы остаются оптимальным выбором для точечных, формализованных задач.
• Многоагентные решения открывают путь к гибкой автоматизации сложных бизнес-процессов, повышая устойчивость и экономическую эффективность.
• Компании стоит начинать с агентных систем в пилотных внедрениях и, по мере накопления цифровой зрелости и роста задач, переходить к многоагентной архитектуре.
• Разработка MAS требует участия как ИТ, так и бизнес-руководителей для правильной настройки взаимодействия между агентами и определения зон ответственности.

Ключевые тезисы:

• Агентные и многоагентные системы не конкуренты, а последовательные шаги в развитии корпоративного ИИ.
• Выбор архитектуры зависит от масштаба задач, скорости изменений отрасли и готовности бизнеса к инновациям.
• Грамотное внедрение MAS позволяет компаниям опережать конкурентов в условиях цифровой трансформации.

Перспектива развития:
Ожидается, что уже к 2027 году в бизнесе стандартом станут гибридные решения, где агентные и многоагентные подходы сочетаются для максимальной адаптивности корпоративных ИИ-платформ.