Рано или поздно тестовые демо и идеи превращаются в настоящие системы, способные выполнять многоэтапные задачи. Многие разработчики сталкиваются с LIMITами простого промптинга, когда нужно организовать целую цепочку действий, а не одноразовый запрос. В индустрии назрел парадокс: обещания AGI остаются далёкими, а практики — уже требуют новых подходов.
Недавние исследования показывают, что масштабировать модели или ломать архитектуры — дорого и сложно. В итоге, самые интересные разработки движутся в сторону систем, которые умеют координировать несколько моделей и агентов, работающих вместе. Это стало возможным благодаря внедрению стандартов коммуникации — таких как Model Context Protocol (MCP). Вместо ручной интеграции под каждое приложение модели стали взаимодействовать по единым интерфейсам.
Для визуализации и управления сложными связями используют графовые модели: модели как узлы, связи как ребра. Из этого рождаются дорожные карты (blueprints), разбивающие сложные цели на управляемые задачи. Такие blueprints позволяют создавать «Vibe-агентов» — структурированных рабочих личностей, которые по сути создают автономные workflow, связывая зависимости между задачами и ресурсами.
Перейдя от теории к практике, системы превращают высокоуровневые запросы в реальные рабочие графы — что делает процессы прозрачными и управляемыми. Например, для автоматизации исследования последних технологических новинок в батареях, при вводе общей идеи система собирает команду из поискового агента, аналитика и создателя контента.
Итак, система формирует на основе запроса «исследовать прорывы в твердотельных батареях за месяц» — команду из Google AI Search, текста и графики — и управляет всей цепочкой, собирая выводы и создавая отчет полностью автоматизированным образом. Разработчики получают возможность через API быстро запускать такие рабочие цепочки, меняя входные параметры и получая структурированные результаты.
Это сигнал: будущее AI — это не просто промпты, а сложные, объяснимые и управляемые multi-agent системы, где каждый агент — часть общей архитектуры. В ближайшие 6-12 месяцев такие подходы станут нормой, а компании, научившиеся создавать и управлять оркестровкой моделей и данных, начнут лидировать. Те, кто не освоит новую парадигму, рискуют остаться позади, потому что развитие идет к более прозрачным, управляемым и масштабируемым системам.
Если ты хочешь идти в ногу с трендом, стоит задуматься о создании собственных blueprints и интеграции их в рабочие процессы. Это не только повысит эффективность, но и откроет новые горизонты для автоматизации, где каждый агент — это надежный исполнитель, связанный в единую сеть.
