Что происходит, когда LLM перестаёт просто отвечать в чате и получает возможность вызывать инструменты, работать с другими агентами и принимать решения в реальных системах?В этой статье авторы разбирают семь исследований о многоагентных архитектурах, оркестрации моделей, автоматическом создании агентов, калибровке уверенности и контроле действий ИИ. Общий вывод довольно практичный: надёжность автономного ИИ всё меньше зависит от одной «самой умной» модели и всё больше — от архитектуры вокруг неё.Разбираемся, как разделять планирование и исполнение, зачем проверять действия модели на границах системы, почему несколько LLM не обязательно лучше одной и где человеку всё ещё необходимо оставаться в контуре управления. Читать далее