#best practices

И инструменты ·25 июл 2026

Почему хорошие AI-агенты выдают плохие результаты: проблема не в модели, а в передаче данных

Главная проблема мультиагентных AI-систем — не качество моделей, а сбои при передаче данных между агентами. Даже если каждый агент работает отлично сам по себе, при обмене информацией возникают микроошибки: пропущенные поля, неверные допущения, накапливающиеся искажения. Решение — жёсткая валидация на каждом этапе, минимальный контекст, детальное логирование и простая архитектура.

0 28
И инструменты ·22 июл 2026

Почему простые агенты побеждают: опыт разработки AI-систем в продакшене

Автор запустил сложную мультиагентную систему в продакшен и столкнулся с непредсказуемыми провалами: агенты терялись в циклах рассуждений и тихо ломались. Решение — отказаться от сложных архитектур в пользу узкоспециализированных микроагентов с чёткими границами задач и строгим контролем состояния.

0 55