Начинайте с одного агента и обычного кода

Прежде чем рисовать команду агентов, стоит договориться о планке входа - потому что дальше вся книга проверяет, а не декларирует полезность разделения. Многоагентная система нужна только тогда, когда измеримо решает проблему, с которой не справился более простой вариант. Один вызов модели хорош для известного входа и формата: классификация, извлечение полей, короткое преобразование, проверяемый structured output. Один агент - когда путь динамический: несколько раз выбрать инструмент, проверить результат и остановиться по условию. Несколько агентов оправданы, лишь когда есть работа, которую действительно можно разделить по контексту, инструментам, правам или времени.

Anthropic прямо рекомендует начинать с самого простого решения и наращивать сложность только при необходимости. В их классификации workflow идёт по заранее определённому коду, а agent динамически выбирает собственный процесс и инструменты. Граница полезная: два последовательных вызова модели ещё не обязаны становиться двумя агентами.

Отсюда лестница сложности, по которой стоит подниматься по одной ступени.

• Детерминированная функция.
• Один model call со схемой результата.
• Workflow из нескольких проверяемых шагов.
• Один агент с ограниченным набором tools.
• Один supervisor и один узкий worker.
• Параллельная команда с отдельным state и бюджетом.

Правило книги. Сначала реализуйте single-agent baseline. Multi-agent-кандидат появляется только после зафиксированного failure mode: переполненный контекст, независимые направления поиска, несовместимые права, слишком большая последовательная задержка или необходимость независимой проверки. Такой порядок не запрещает эксперименты - он не даёт эксперименту незаметно стать production-архитектурой.

Планка задана. Первый инженерный шаг - развести понятия, чтобы видеть, где находится управление.