Multi-agent vs single agent: когда orchestration помогает (и когда мешает)
Практическое правило для multi-agent systems vs одного tool-using агента: сложность, failure modes и production ownership.
Dali
Dali - студия AI agent systems. Давид ведёт engineering и продукт, Лиана - operations и fit процессов. Делаем production-агентов в tools, которыми команда уже пользуется.
David Hakobyan · Dali
Прямой ответ
Начинайте с одного агента и ясных tools для одного workflow. Добавляйте multi-agent orchestration только когда роли, permissions или handoffs действительно разделены - и вы готовы владеть failure modes всего графа.
Что люди имеют в виду под multi-agent
Обычно: planner плюс workers, или специализированные агенты для research, coding и review. В business ops это чаще значит больше moving parts, больше latency и больше мест, где теряется state - не автоматически выше quality.
Когда single agent достаточно
Один primary system of record, один approval owner, короткий список tools и ясный standard path. Lead response, inbox triage и document-to-tracker часто лучше shipping'ятся как один gated agent.
Когда multi-agent может помочь
Жёсткое разделение privileges (read-only research vs write actions), длинные multi-hour jobs с checkpoints, или разные модели на разных стадиях с явными contracts между ними.
Цена multi-agent theater
Сложнее evals, сложнее incident response, неясный ownership и demos, которые впечатляют больше, чем работают на Monday morning tickets.
Практическое правило
Если вы не можете нарисовать workflow на одной странице с одним acceptance test, multi-agent design вас не спасёт. Сначала map, потом topology.
Как помогает Dali
Dali начинает с одного production path и gates. См. solutions и когда не стоит использовать AI-агентов.
FAQ
Нет. Используйте их как libraries, когда они уменьшают glue code - не как требование для каждого pilot.