Мультиагентная система устроена как команда специалистов под руководством менеджера. Ведущий агент принимает задачу от пользователя, понимает цель, выбирает нужных исполнителей, агентов с необходимыми компетенциями, и распределяет между ними работу. Каждый агент выполняет задачу в своей зоне ответственности и может быть быстро заменён, доработан или подключён к новому процессу без пересборки всей цепочки. Такой подход ускоряет разработку сложных ИИ-решений. При этом каждый отдельный агент работает со всем контекстом, возникающим при решении задачи, а мультиагентная система только с результатом работы субагентов. Это даёт экономию токенов за счет передачи в сессию мультиагента только необходимого контекста. Особое внимание в VK AI Space уделено наблюдаемости. Пользователи видят и внутренние шаги отдельного агента, и цепочку взаимодействий между агентами в составе одного сценария.
Также ИИ-агенты на платформе VK AI Space могут использовать навыки — наборы инструкций, шагов и правил для конкретной задачи, описанных на естественном языке без программирования. На них основываются современные агентные системы. Один и тот же навык переиспользуется в нескольких сценариях и у разных агентов, что ускоряет разработку, стандартизирует процессы и снижает стоимость повторной настройки. Навыки разрабатываются внутри компании или подключаются из внешних источников, а их выполнение происходит в контейнерах в изолированном окружении. Это обеспечивает безопасное взаимодействие с корпоративными системами и позволяет делегировать ИИ выполнение реальных действий без риска для рабочей ИТ‑инфраструктуры.
«Платформы искусственного интеллекта — самый быстрорастущий сегмент российского рынка ПО ИИ: по оценке Apple Hills Digital, этот сегмент прибавляет около 50% в год и достигнет 46,5 млрд рублей к 2030 году. Бизнес готов поручать ИИ всё более сложные задачи, но только если уверен в управляемости и предсказуемости результата. Мультиагентная система отвечает на это распределением ответственности: ведущий агент координирует работу, специализированные агенты выполняют свои шаги, навыки позволяют быстро расширять возможности, а изолированные контейнеры гарантируют, что каждое действие не нанесет ущерб рабочим системам. Так компании переходят от экспериментов с ассистентами к реальному делегированию процессов. Это упрощает диагностику, аудит и оптимизацию ИИ‑процессов», — комментирует директор по ИИ-продуктам VK Tech Роман Стятюгин.
