Большие языковые модели эволюционировали от простых чат-интерфейсов до автономных систем, способных планировать, рассуждать и взаимодействовать с внешними инструментами. Следующим этапом этой эволюции является многоагентная разработка программного обеспечения, где специализированные ИИ-агенты сотрудничают для решения сложных бизнес-процессов, вместо того чтобы полагаться на одну монолитную модель. Планировщик может декомпозировать работу, агенты-исследователи извлекать корпоративные знания, агенты-разработчики генерировать реализации, агенты-рецензенты проверять результаты, а агенты-исполнители выполнять одобренные действия. Хотя эта архитектура выглядит привлекательной, производственные развертывания показывают, что координация нескольких агентов больше похожа на создание распределенной системы, чем на написание цепочек подсказок.Основная проблема заключается не в интеллекте модели, а в надежности системы. Каждый дополнительный агент создает новую возможность для галлюцинаций, потери контекста, задержек, повторных попыток и каскадных сбоев. Рабочий процесс, содержащий пять агентов с индивидуально высокой точностью, все равно может давать непоследовательные результаты, поскольку каждая передача становится еще одним источником неопределенности. Таким образом, инженерная задача смещается от инженерии подсказок к оркестровке, управлению состоянием, отказоустойчивости и наблюдаемости.