Головна▸Статті▸Обчислювальна Наука

Багатоагентні Системи з LLM

Архітектури для співпрацюючих і конкурентних поведінок агентів, що працюють на базі LLM.

mysimulator teamОновлено — червень 2026≈ 3 хв читання▶ Відкрити симуляцію

Координація

Спеціалізація ролей та планувальники

Обмін повідомленнями та спільна пам'ять

Розв’язання конфліктів та арбітраж

жива демонстрація · пов'язана симуляція● LIVE

Оцінка та Безпека

Вимірювання показників завдань, виникаючі поведінки, механізми захисту та тестування на проникнення.

Приклади

Приклад: Агенти реагування на надзвичайні ситуації

Визначте ролі командира, аналітика та зв’язку.

Координуйте дії за допомогою структурованих повідомлень.

Оцінюйте точність, повноту та середній час відновлення (MTTR).

Часті запитання

Скільки агентів?

Почніть з мінімального обсягу; масштабуйте відповідно до складності завдання.

Протоколи?

Визначають схеми та обмеження для повідомлень.

Пам'ять?

Використовуйте векторні сховища та епізодичні підсумки.

Конфлікт?

Арбітри або механізми консенсусу.

Управління витратами?

Бюджети токенів і кешування.

Безпека?

Перевірки політики та ізоляція інструментів.

Тестування?

Набори сценаріїв та агенти-супротивники.

Моніторинг?

Відстежуйте розмови та результати.

Масштабування?

Шардування та оркестрування на основі подій.

Застосування?

Автоматизація операцій, дослідницькі помічники, симуляції.

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Hash Function Avalanche Visualizer і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.

▶ Відкрити симуляцію Hash Function Avalanche Visualizer