Мультиагентные системы (MAS, Multi-Agent Systems) давно стали фундаментом моделирования сложных распределенных сред, в которых автономные агенты взаимодействуют друг с другом и с внешним миром. Эти системы находят применение в логистике, робототехнике, умных городах, симуляции человеческого поведения и даже в управлении энергосетями. Их сильная сторона — способность реализовывать коллективное поведение, возникающее из локальных решений.
С другой стороны, Large Language Models (LLM), такие как GPT, Claude, Gemini и другие, стали мощным инструментом для обработки естественного языка, генерации текстов, программирования, рассуждений и решения задач без жёстко заданных правил. Если MAS — это про структурированную, распределённую и формализованную агентную архитектуру, то LLM — это про гибкость, обобщённые знания и обработку неструктурированной информации.
Сегодня возникает вопрос: могут ли MAS и LLM работать вместе? Что будет, если объединить строгую агентную архитектуру с обученным на текстах "языковым интеллектом"? Ответ на этот вопрос открывает перспективы для новых моделей взаимодействия и, возможно, для следующего витка развития как MAS, так и LLM.
1. Что такое MAS и в чём их ограничения?
Мультиагентные системы представляют собой набор автономных агентов, каждый из которых:
* способен воспринимать окружение,
* принимать решения,
* взаимодействовать с другими агентами,
* выполнять действия для достижения индивидуальных или общих целей.
MAS позволяют моделировать поведение групп — от роя дронов до социальной динамики. Однако у MAS есть ряд ограничений:
* Ограниченная гибкость. Поведение агентов, как правило, задаётся явно (через правила, FSM, BDI-архитектуры).
* Сложность интеграции знаний. MAS не умеют "читать" или "понимать" мир как люди — им нужен формализованный input.
* Сложности в коммуникации с человеком. Агенты не обладают навыками естественного языка.
* Трудности с обучением на больших объёмах данных. Большинство MAS не масштабируются в плане обучения как LLM.
Эти ограничения открывают пространство для сотрудничества с языковыми моделями.
2. LLM как интеллект нового типа
Large Language Models обладают возможностями, ранее невозможными в ИИ:
* Гибкое рассуждение без явно заданных правил.
* Контекстуальное понимание задач, основанное на статистике и ассоциациях.
* Способность к обобщению и объяснению.
* Навыки программирования, диалога, перевода, логики, и др.
LLM не заменяют классические архитектуры ИИ, но могут служить интерфейсом к ним, оборачивая формальные модели в "человеческое" поведение. И в этом — ключ к их интеграции с MAS.
3. Как может выглядеть интерфейс MAS и LLM
Представим, что каждый агент в MAS получает доступ к LLM. Он может:
Использовать её для принятия решений в нестандартных ситуациях*.
Получать подсказки по формированию стратегий поведения*.
Использовать LLM для перевода пользовательских команд в план действий*.
С помощью LLM объяснять свои действия пользователю* (XAI).
Координироваться с другими агентами через естественный язык*, а не через формальные протоколы.
Таким образом, LLM может выполнять функцию:
* Прокси-разума (reasoning proxy): агент делегирует сложное рассуждение LLM.
* Коммуникационного слоя: переводит между человеком и агентом.
* Интерпретатора среды: помогает агенту "понять" сложную или неструктурированную информацию (например, из документов, изображений или инструкций).
* Интерактивного интерфейса: работает как интерфейсный агент — фронтенд к MAS.
4. Архитектурные модели взаимодействия
4.1 Агент с LLM в ядре
В этой модели LLM выступает как центральный компонент агента. Остальные модули — perception, action, memory — подключаются к нему.
* Агент формулирует запрос в текстовой форме: "Я вижу, что дрон 3 задержался. Что мне делать?"
* LLM возвращает ответ: "Подожди 30 секунд и запроси его координаты снова. Если он вне зоны связи — передай его задачу другому дрону."
Плюсы:
* Высокая гибкость, контекстное поведение.
* Простота модификации поведения через prompt'ы.
Минусы:
* Зависимость от "черного ящика".
* Потенциальная нестабильность и неконтролируемость.
4.2 LLM как внешняя служба
Агенты остаются классическими, но обращаются к LLM в случаях, когда стандартные механизмы не справляются:
* Перевод запроса пользователя в агентские команды.
* Генерация плана действий по нестандартной задаче.
* Объяснение своего поведения.
Такой подход позволяет контролировать поведение MAS, но использовать силу LLM по запросу.
4.3 Комбинированные системы
MAS + LLM как гетерогенная система, где одни агенты классические, а другие — "LLM-агенты", способные вести диалог, обучаться, адаптироваться в реальном времени.
Один из примеров — "supervisory agent" на базе LLM, который управляет классическими агентами, оценивает их поведение и помогает при ошибках.
5. Примеры применения
5.1 Умные города
MAS управляют трафиком, освещением, логистикой. LLM переводит пользовательские запросы в действия: "Сделай дорогу к офису менее загруженной утром" → агенты меняют светофоры, управляют маршрутами транспорта.
5.2 Робототехника
Рой дронов работает по MAS. Один из них получает LLM-интерфейс для общения с человеком или интерпретации незапрограммированных команд.
5.3Sim-to-real перенос
LLM может интерпретировать симулированные сценарии и давать агентам советы при переносе в физический мир. Это особенно полезно, когда модели реальности отличаются.
6. Проблемы и вызовы
Надёжность
LLM может ошибаться, "галлюцинировать", нарушать правила системы. MAS построены на строгой логике — ввод хаотичного компонента рискованен.
Прозрачность
Решения LLM сложно объяснять формально. MAS требуют объяснимости, особенно в критических сферах (авиация, медицина, автономные ТС).
Контроль и безопасность
Нужно тщательно проектировать границы, в которых LLM может влиять на поведение агентов. Например, она может советовать, но не должна запускать необратимые процессы.
Ресурсоёмкость
LLM требуют вычислений, особенно при работе в реальном времени. Разработка lightweight-моделей или локального LLM-агента — ещё одна задача.
7. Возможности будущего
MAS + LLM могут стать новым стандартом для адаптивных систем, сочетающих структурность и гибкость. Возможны следующие сценарии:
* Обучаемые агенты, которые используют LLM для адаптации к новым средам без перепрограммирования.
* Гибкие протоколы общения, формирующиеся "на лету" с помощью LLM.
* Мета-агенты, использующие LLM для создания других агентов и настройки их поведения.
* Гибридные интерфейсы, где пользователь общается через естественный язык, а MAS выполняет задачи.
Таким образом,интеграция мультиагентных систем и языковых моделей открывает захватывающие возможности. MAS обеспечивают структурированность, масштабируемость и безопасность. LLM вносят гибкость, адаптивность и возможность общения с человеком на естественном языке.
Их симбиоз позволяет строить системы, которые одновременно устойчивы и интеллектуальны, предсказуемы и адаптивны, формальны и открыты к миру. Перед нами — новая парадигма распределенного искусственного интеллекта, в которой агент становится не просто автоматом, а цифровым собеседником, советником и исполнителем, работающим в коллективе себе подобных.