Команда ИИ-агентов: как она устроена и когда себя окупает

У каждого агента в команде своя инструкция, свои инструменты и своя зона ответственности. Агент приема разбирает заявку, агент расчета берет цены из прайса, агент договора собирает документ по шаблону. Руководитель видит результат, а не переписку агентов.

Роль агента записывают в инструкцию простыми словами: что он делает, чего не делает и кому отдает результат. Чем уже роль, тем реже агент выходит за ее пределы и тем проще найти, кто ошибся.

Задачу между агентами передают двумя способами. Первый называется передачей (handoff): агент отдает задачу коллеге. В документации OpenAI Agents SDK пример такой: в поддержке отдельные агенты отвечают про статус заказа, возвраты и частые вопросы.

Второй способ похож на отдел с начальником. В CrewAI, открытом фреймворке для команд агентов на лицензии MIT, есть иерархический процесс: агент-менеджер планирует работу, раздает задачи по навыкам и проверяет результат. Фреймворк здесь значит готовый каркас программы, в который вписывают свои роли.

Для простых цепочек хватает последовательного процесса. Задачи идут по порядку, и результат одной становится исходными данными для следующей: заявка, затем расчет, затем договор.

Готовую команду агентов, которые видят одних и тех же клиентов и одни данные, мы строим как ИИ-отдел. Это продукт для компании, а не эксперимент на одном процессе.

Команду агентов собирает программист. Конструкторы без кода хорошо держат одного агента, а роли, передачу задач и общую память описывают в библиотеках на Python или JavaScript.

CrewAI вышел в декабре 2023 года и распространяется по лицензии MIT. Команду в нем описывают как список сотрудников: роль, цель, задача и порядок работы. Пошаговая сборка на CrewAI разобрана в отдельной инструкции.

LangChain и LangGraph: открытые библиотеки для агентов и цепочек на Python и JavaScript, тоже MIT. В LangGraph собирают свою схему работы, где заранее заданные шаги сочетаются с решениями агента. Так удобно встраивать проверки между агентами.

OpenAI Agents SDK вышел 11 марта 2025 года: агенты, передача задачи между ними, ограничителиограничители Ограничители (guardrails) это проверки и правила вокруг языковой модели, которые не пускают в нее опасные запросы и не выпускают из нее недопустимые ответы и действия. Подробнее в словаре и трассировка. Ограничители проверяют, что агент получает и что отдает, а трассировка записывает каждый его шаг.

Все три инструмента бесплатны как код. Платите вы за модели, сервер и работу людей, которые соберут команду и будут ее сопровождать.

Anthropic в декабре 2024 года советовала начинать с простого решения и усложнять его, только когда это нужно. Иногда это значит вообще не строить агента, а записать шаги процесса в обычную автоматизацию.

Документация LangChain говорит то же про команды. Не каждой сложной задаче нужна команда: один агент с правильными инструментами и инструкцией часто дает похожий результат.

Команда оправдана в трех случаях. У одного агента слишком много инструментов, и он путается, какой выбрать. Задачи требуют разных знаний и больших объемов документов. Части работы можно делать параллельно.

Цена команды видна в расходах. Токентокен Токен это кусочек текста: слово, часть слова или знак, с которыми работает языковая модель. Подробнее в словаре это кусок текста, за который платят модели. По замерам Anthropic, агент тратит около 4 раз больше токенов, чем чат, а команда агентов около 15 раз больше.

Взамен команда умеет то, что не умеет один агент. Исследовательская система Anthropic, где ведущий агент раздает поиск субагентам, в июне 2025 года показала на внутреннем тесте результат на 90,2% выше одиночного агента.

Плохо подходят задачи, где агенты постоянно ждут друг друга: Anthropic прямо пишет, что задачи с множеством зависимостей между агентами пока плохо ложатся на команды. Где стоит ваша задача, поможет понять разбор уровней сложности.

Команде агентов нужен руководитель, как и команде людей. В иерархическом процессе CrewAI это агент-менеджер, и без него процесс не запустится: для этой роли указывают модель или отдельного агента.

Над агентом-менеджером стоит человек. Он задает метрику команды, принимает результат и решает, какой агент получит новую задачу или потеряет старую.

Метрику команды задают так же, как для одного агента: доля заявок, доведенных до договора без человека, время от заявки до счета, число ошибок в расчетах. Ее записывают до сборки и сравнивают с тем, как процесс работал без агентов.

Ошибки команды видны не сразу. В ранних версиях системы Anthropic ведущий агент запускал 50 субагентовсубагент Субагент это вспомогательный ИИ-агент, которому главный агент поручает отдельную часть задачи; он работает в своем контексте и возвращает только итог. Подробнее в словаре на простой вопрос. Поэтому каждый шаг пишут в журнал: трассировка в OpenAI Agents SDK сделана как раз для этого.

Права выдают каждому агенту отдельно. Агент расчета читает прайс, но не меняет его. Агент договора готовит документ, но не отправляет клиенту без проверки юристом.

В компании за команду агентов отвечают люди и правила: кто ставит задачи, кто принимает работу, кто отключает агента при сбое. Без такого владельца команда агентов быстро становится набором скриптов, которыми никто не управляет.