Claude Certified Architect · Модуль 1 · Урок 1.2

Оркестрация многоагентных систем

Суть

В системе координатор–субагент (coordinator–subagent) субагенты имеют изолированный контекст: они не наследуют историю координатора автоматически. Связь идёт по схеме «звезда» (hub-and-spoke): всё общение проходит через координатора, что даёт наблюдаемость и контроль.

Где возникают пробелы покрытия

Систематические пробелы в результатах почти всегда — следствие слишком узкой декомпозиции на стороне координатора, а не ошибки субагента или агента-синтезатора. Прежде чем винить синтез, читайте логи координатора: какие подзадачи он раздал.

Итеративное уточнение и масштаб контекста

Цикл уточнения оценивает результат синтеза по порогу покрытия и при пробелах переотправляет задачи субагентам. Когда контекст координатора переполняется накопленными результатами, ответ — вынести результаты во внешнее хранилище состояния и держать в контексте только актуальное; наращивание окна контекста лишь отодвигает проблему.

Anti-patterns

ЛовушкаПочему не работаетВерный паттерн
Считать, что субагенты наследуют контекст координатораКонтекст изолирован, каждый вызов с чистого листаЯвно передавать весь нужный контекст в промпте субагента
Винить синтезатор за пробелы покрытияКорень — узкая декомпозиция координатораСмотреть логи координатора; чаще всего проблема в декомпозиции
Разрешать прямую связь субагент–субагентОбходит наблюдаемость координатораВся связь — через координатора (hub-and-spoke)

Exam traps

ЛовушкаПочему не работаетВерный паттерн
Наращивать окно контекста под рост результатовТа же ловушка повторится на большем пределеВынести результаты во внешнее хранилище состояния
Просить координатор «суммировать и забыть» результатыСуммаризация вероятностна, теряет данныеХранить результаты вне контекста, подтягивать по необходимости
Параллелить субагентов разными ходамиПоследовательные ходы убивают параллелизмВсе Task-вызовы — в одном ответе координатора

Практическое задание (T2)

  • Собрать схему «звезда»: всё общение через координатора.
  • Запустить на теме «влияние удалённой работы на городское планирование» и залогировать декомпозицию.
  • Реализовать итеративное уточнение с проверкой порога покрытия.
  • Проверить изоляцию: синтезатор не имеет доступа к сырой истории поиска.
  • Намеренно сделать узкую декомпозицию и затем исправить её.

Проверка знаний

Многоагентная исследовательская система

Исследование «ИИ в творческих индустриях» завершилось, но субагенты покрыли только визуальные искусства (цифровое искусство, графдизайн, фото). Музыка, литература, кино упущены. Где причина?

  • A У синтезатора нет инструкций про пробелы покрытия
  • B Декомпозиция координатора слишком узкая — он раздал только подзадачи про визуальные искусства
  • C Нужно расширить поисковые запросы
  • D Анализ документов отфильтровал невизуальные источники

Многоагентная исследовательская система

Координатор управляет WebSearchAgent, DocumentAnalysisAgent, DataValidationAgent. Первые два независимы, валидация зависит от обоих. Сейчас последовательно 45с + 60с + 30с = 135с. Как минимизировать задержку?

  • A Мета-инструмент, запускающий все три одновременно
  • B Выдать Task-вызовы WebSearch и DocumentAnalysis в одном ответе (параллельно), затем DataValidation следующим ходом
  • C Пусть WebSearch и DocumentAnalysis вызывают DataValidation напрямую
  • D Слить WebSearch и DocumentAnalysis в один SuperSearchAgent

Многоагентная исследовательская система

К третьему запросу координатор занимает 180k/200k токенов, храня результаты субагентов, и подходит к пределу. Что делать?

  • A Перейти на большее окно контекста
  • B Добавить в system prompt указание суммировать и отбрасывать результаты
  • C Вынести результаты во внешнее хранилище состояния и держать в контексте только актуальное
  • D Сократить число субагентов с 4 до 2