Агентні системи штучного інтелекту сьогодні легко вразити на демо, але значно важче змусити їх стабільно працювати в реальних продуктах. Канал IBM Technology розбирає, чому масштабування таких систем різко підвищує вартість, затримки та ризик збоїв — і чому це насамперед проблема архітектури, а не «слабкого» моделю.
Агент, який працює в демо, і агент, який має жити в продакшені — це різні істоти
Сучасні агентні системи зазвичай будуються навколо простого циклу:
- Планування — розбиття задачі на кроки
- Виконання — виклики інструментів, API, сервісів
- Пам’ять — збереження релевантного контексту
- Рефлексія — оцінка дій, корекція стратегії
Для вузьких задач це працює напрочуд добре: мало рішень, обмежений контекст, швидке завершення. Логічний наступний крок — «просто додати ще можливостей»: більше інструментів, більше доменів, ширші повноваження агента.
Саме тут починаються проблеми. Цикл агента формально не змінюється, але вартість кожної ітерації різко зростає:
- Планування займає більше часу, бо зростає кількість варіантів дій
- Виконання ускладнюється: потрібно обирати між більшою кількістю інструментів
- Пам’ять роздувається, у кожен крок передається більше контексту
- Рефлексія стає дорожчою і менш надійною — корисні сигнали губляться в «шумі»
У результаті латентність і вартість зростають не лінійно. Кожне рішення вимагає більше токенів, більше міркувань і обережнішого вибору дій. Додавання функцій не просто збільшує обсяг роботи — воно множить складність навіть для простих сценаріїв.
Ключовий наслідок: масштабування агентних систем підвищує вартість одного рішення і, зрештою, вартість одного успішного результату.
Коли маленька помилка отруює всю систему
Зі зростанням складності виникає ще одна, менш очевидна, але значно небезпечніша проблема: помилки перестають бути локальними — вони поширюються в часі.
Показовий приклад — агент-помічник з подорожей. Користувач просить: «Забронюй мені поїздку до Вашингтона». Система інтерпретує це як Вашингтон, округ Колумбія, хоча йшлося про штат Вашингтон. Далі:
- на основі цієї інтерпретації агент будує план
- викликає інструменти для пошуку рейсів, готелів, транспорту
- записує усі ці кроки в пам’ять як «успішно виконані»
Формально все відпрацювало «правильно» — але на хибному припущенні. Помилка на вході:
- визначила весь план
- вплинула на всі наступні дії
- була закріплена в пам’яті як частина історії взаємодії
У класичних системах помилка часто обмежена одним запитом. В агентних — вона розтягується в часі, отруюючи ланцюжок рішень. І чим більш автономно працює агент, тим менше природних «чекпоінтів», де людина могла б вчасно втрутитися.
Тобто зі зростанням масштабу агенти:
- приймають більше рішень в умовах невизначеності, а не менше
- мають більше можливостей поширити помилку через план, пам’ять і наступні дії
Проблема не в моделі, а в тому, хто за що відповідає
Інтуїтивне рішення — «зробити одного дуже розумного агента, який уміє все» — погано масштабується. Коли один агент:
- приймає всі рішення
- тримає всю пам’ять
- відповідає за всі домени
то зі зростанням обсягу задач:
- контекст стає зашумленим
- стан системи важко контролювати
- збої легко каскадуються
- вартість одного завдання постійно зростає
Це не обмеження моделі як такої, а наслідок централізації відповідальності. Ситуація нагадує компанію, де всі рішення — від інженерії до підтримки — проходять через одну людину. Зі зростанням бізнесу:
- кожне рішення вимагає більше контексту
- доводиться постійно перемикатися між доменами
- навіть дрібні питання вирішуються все довше
В агентних системах так само: коли відповідальність зосереджена в одному місці, вузьким місцем стає вартість прийняття кожного окремого рішення.
Отже, масштабування агентів — це насамперед задача системного дизайну, а не «гонка за найпотужнішою моделлю».
Мультиагентні системи: не модний тренд, а вимушена архітектура
Щоб вийти з пастки «всезнаючого агента», систему доводиться декомпозувати на кілька компонентів із чітко обмеженою відповідальністю. Кожен компонент:
- працює з меншим контекстом
- приймає менше рішень
- має вужчу сферу дії
У сукупності це дає:
- дешевші й швидші окремі рішення
- локалізацію складності
- обмеження поширення збоїв
Так природно виникають мультиагентні системи — як наслідок правильного масштабування, а не як самоціль.
Але разом із цим з’являється новий клас проблем: координація між агентами. Потрібно вирішити, як вони:
- ділять роботу
- обмінюються результатами
- управляють залежностями
Тут постає ключове архітектурне питання: де розміщувати нові можливості?
Горизонтальне vs вертикальне масштабування можливостей
Є дві основні стратегії:
- Горизонтальне масштабування
Додаються нові агенти з окремими зонами відповідальності. Плюси: - легше повторно використовувати можливості
- чіткіші межі відповідальності
Мінус: координація стає вузьким місцем, а накладні витрати на комунікацію швидко ростуть.
- Вертикальне масштабування
Існуючі агенти «обростають» новими інструментами або підагентами. Плюси: - менше координаційних кроків
- менше міжагентних залежностей
Мінус: зростає складність і латентність усередині окремих агентів.
На практиці це зводиться до питання: винести можливість в окремий агент чи вбудувати в наявний?
Приклад: дослідницький асистент
Уявімо систему дослідницького асистента з такою структурою:
- центральний координатор
- агент для пошуку документів
- агент для уточнення запитів
- агент для синтезу результатів
Як додати фактчекінг?
- Логічно зробити окремого агента, який перевіряє вихідні дані по всій системі.
Це: - окрема, багаторазово використовувана можливість
- зі своїми правилами й політиками
- корисна в різних точках пайплайну
Винос у окремий агент зберігає чистоту відповідальностей, але додає ще один крок координації.
А як додати ранжування та фільтрацію знайдених документів?
- Це тісно пов’язано з самим процесом пошуку та залежить від спільного контексту кроків.
Тут логічніше вбудувати можливість у наявного агента пошуку, а не створювати нового. Інакше координація стане надмірною, а процес прийняття рішення — фрагментованим.
Звідси випливає практичне правило:
- Виносити в окремих агентів — можливості, які:
- повторно використовуються
- відносно незалежні
-
мають власну політику й логіку
-
Вбудовувати в існуючих агентів — можливості, які:
- тісно пов’язані з поточним процесом
- сильно залежать від локального контексту
- втрачають сенс при відриві від основного пайплайну
Системи, які реально масштабуються, — це ті, де свідомо обирають, де саме накопичується складність: у координації, в окремих агентах чи в структурі, що їх поєднує.
Масштабування підсилює не лише інтелект, а й усі проблеми
На кожному етапі масштабування агентних систем:
- зростає вартість
- збільшується латентність
- помилки легше поширюються
- координація ускладнюється
Масштабування не просто підсилює можливості — воно підсилює все, що є в системі. Тому успішними стають не ті команди, які мають «найрозумніших агентів», а ті, хто:
- обмежує розмір окремих рішень
- свідомо контролює, що саме дозволено масштабувати
- проектує системи так, щоб інтелект накопичувався, а не руйнувався під власною вагою
Мета при побудові агентних AI-систем — створити архітектуру, яка не лише витримає власний успіх, а й зможе отримувати з нього користь.
Джерело
Building AI Agent Systems and Scaling Challenges in Agentic AI — IBM Technology