Зарина Калиева 
Эпоха одиночных приложений на базе искусственного интеллекта подходит к концу, уступая место более сложным и слаженным экосистемам. Компании все активнее внедряют мультиагентные ИИ-системы, отражая растущий спрос на масштабируемые, устойчивые и автономные решения. Эти системы представляют собой не просто набор инструментов, а целые сети специализированных ИИ-агентов, способных к распределенному мышлению, координации в реальном времени и комплексной автоматизации бизнес-процессов.
В отличие от изолированно работающих программ, мультиагентные системы координируют действия целой сети ИИ-агентов, у каждого из которых своя роль и цель. Вместе они решают сложные задачи и автоматизируют сквозные бизнес-процессы. По сути, это цифровой коллектив узкопрофильных ботов, способных планировать, действовать, адаптироваться и сотрудничать между отделами и даже странами. «Мультиагентные системы ИИ представляют собой следующую ступень эволюции корпоративного ИИ, переходя от одноцелевых инструментов к скоординированным сетям специализированных агентов, которые функционируют как цифровая рабочая сила», — отмечает Свами Чандрасекаран, руководитель глобального отдела ИИ и данных в KPMG US.
Эксперт выделяет четыре ключевых типа таких агентов. «Исполнители» берут на себя рутинные операции, например, проверку контрагентов. «Автоматизаторы» управляют сложными рабочими процессами, такими как закрытие финансового месяца. «Коллабораторы» работают в паре с людьми в таких областях, как финансовое планирование и анализ. Наконец, «оркестраторы» координируют все процессы на уровне всей организации, например, осуществляя надзор за соблюдением нормативных требований в разных юрисдикциях. Для слаженной работы этой распределенной архитектуры используется центральный планировщик, который распределяет цели между агентами, и уровень оркестрации, координирующий задачи и разрешающий конфликты.
Беатрис Санс Саиз, глобальный лидер сектора ИИ в EY, подчеркивает, что в основе мультиагентного взаимодействия лежат три компонента: отдельные агенты, протоколы связи и общая среда. «Каждый агент разработан с определенными возможностями и целями, внося свой вклад в достижение общих задач системы», — объясняет она. Для эффективной работы крайне важно четко определить роли и обязанности агентов с самого начала. Одной из новых архитектурных стратегий становится внедрение так называемой «диспетчерской вышки для агентов» — надзорной структуры, которая контролирует соблюдение этических норм, эффективность и производительность всей системы.
С ростом сложности возрастают и риски, поэтому для обеспечения безопасной работы компании должны внедрять строгие процессы проверки. Чандрасекаран рекомендует использовать «фиолетовое» тестирование — методологию, заимствованную из кибербезопасности, — а также специализированные процедуры оценки, включая анализ точности инструментов и стресс-тесты. Прозрачность и возможность аудита остаются ключевыми вопросами, особенно когда агенты взаимодействуют друг с другом и с внешними системами. Для этого внедряются стандартные протоколы связи, журналы аудита и механизмы логирования для отслеживания решений и действий агентов.
Конфликты между агентами, преследующими конкурирующие цели, — еще одна реальная проблема. Для ее решения, по словам Санс Саиз, в системы встраиваются механизмы разрешения споров и адаптивного обучения. «Мы наблюдаем, что разработка “враждебных” агентов внутри каждого приложения, которые оспаривают результаты и дают обратную связь, становится довольно эффективным методом», — отмечает она. С точки зрения бизнеса мультиагентные системы уже приносят ощутимую пользу в финансах, управлении цепочками поставок и IT-поддержке, автоматизируя сверку данных, отслеживая соблюдение нормативов в реальном времени и координируя глобальные закупки.
Заглядывая в будущее, эксперты прогнозируют, что мультиагентные экосистемы могут коренным образом изменить структуру корпоративного управления. Свами Чандрасекаран предвидит мир, в котором люди станут «руководителями агентов». По его мнению, люди будут «управлять ИИ-агентами с уникальными идентификаторами в кадровых системах, развивая их возможности и направляя на достижение стратегических целей точно так же, как они это делают с сотрудниками-людьми».