Workflow, agent или multi-agent
Один prompt с инструментами - уже система. Дальше вопрос архитектуры, и слово "агент" не должно подменять решение. Workflow идёт по заданному кодом пути. Agent сам выбирает следующие шаги. Multi-agent добавляет несколько независимых контекстов и вместе с ними проблему координации.
Выбор удобно свести к четырём вариантам, у каждого своя цена.
- Single call - минимум latency и состояний, но ограниченная сложность. Для извлечения, классификации, grounded answer.
- Deterministic workflow - предсказуемый порядок ценой описания ветвей кодом. Для support flow, pipeline, approvals.
- Single agent - гибкость по промежуточным результатам ценой лишних tokens, traces и failure modes. Для диагностики, исследования, open-ended tools.
- Multi-agent - изолированные контексты, специализация и параллелизм ценой координации, дублирования и высокой стоимости. Для независимых дорогих workstreams или последовательных handoffs с разными контрактами.
Прежде чем брать multi-agent, честно ответьте на четыре вопроса о задаче - проще всего прогнать их через выбор архитектуры.
Интерактивная лаборатория 5
Выбор архитектуры
SINGLE CALL ИЛИ КОРОТКИЙ WORKFLOW Путь известен, дополнительное планирование не окупается. Read-only tools, max steps, timeout и trace.
И два трезвых напоминания.
Multi-agent - не бесплатное ускорение. Anthropic для своей исследовательской системы сообщала существенно больший расход tokens и слабую пригодность задач с тесными зависимостями. Это наблюдение конкретной системы, а не универсальный коэффициент.
Проверяйте статус функции. На дату аудита встроенный Multi-agent в OpenAI Responses обозначен как beta и рассчитан прежде всего на чисто параллельные независимые workstreams. Архитектуру handoff или agent-as-tool можно собрать иначе и не завязывать на эту beta.
Проверка знаний
Задачу можно ускорить, раздав её нескольким агентам. Что учесть?