LearnAI
Модуль 12 · Мультиагентные системы (Pro) · Урок 1/5
Задача

Когда нужно несколько агентов

Когда оправдано несколько агентов? Верни JSON {"when_yes": [список из 2+ случаев], "when_no": "когда не нужно"}.

Один хороший чаще лучше
💡 Кусочек теории

Мультиагентность модна, но большинству задач хватает ОДНОГО хорошо настроенного агента. Несколько агентов оправданы, когда: задача распадается на явно РАЗНЫЕ роли или навыки (например, исследователь плюс критик плюс писатель); нужна параллельность (много независимых подзадач одновременно); полезен независимый контроль (один агент проверяет другого). Не нужно, когда: задачу решает один промпт или простая цепочка шагов; ты дробишь ради «круто», а не ради дела — каждый агент добавляет стоимость, задержку и точки отказа. Правило: добавляй агентов, только когда роль или параллельность реально этого требуют; по умолчанию — один хороший агент.

Как оценивается · проходной 70

  • 1Валидный JSON без текста вокруг30%
  • 2Есть массив when_yes и поле when_no35%
  • 3yes: разные роли, параллельность, независимый контроль; no: решает один промпт/цепочка35%
Твой промптClaude ⌄
Ответ модели
Здесь появится ответ модели…