Мульти-агентный AI
Архитектура AI, где несколько специализированных агентов совместно работают над сложными задачами, каждый фокусируясь на конкретной области: безопасность, производительность или качество кода.
Определение
Мульти-агентные AI-системы используют несколько AI-моделей или промптов, каждый специализирован для разных аспектов задачи. В код-ревью это означает отдельных агентов для уязвимостей безопасности (обученных на паттернах CVE), проблем производительности (понимающих алгоритмическую сложность), стиля кода (лучшие практики языка) и обнаружения багов. Агенты могут работать параллельно, их результаты агрегируются. diffray использует этот подход со специализированными агентами: security-agent, performance-agent, bug-agent, style-agent.
Почему это важно
Однодельные подходы не могут быть экспертами во всём. Мульти-агентные системы достигают лучшей точности благодаря специалистам в своих доменах. Исследования показывают, что мульти-агентный AI достигает на 15-30% лучшей точности на сложных задачах. Это также позволяет кастомизацию — организации могут включать/отключать конкретных агентов.
Пример
PR анализируется 4 специализированными агентами параллельно: security-agent находит потенциальную XSS-уязвимость, performance-agent выявляет O(n²) алгоритм, который мог бы быть O(n), bug-agent ловит риск null pointer, style-agent отмечает непоследовательное именование. Результаты объединяются в единый ревью.