Мультики про агентов: BI-команда на multica

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Мультиагентные системы в разработке всё чаще пробуют на задачах, где важен не только результат, но и управляемый процесс его получения: постановка, декомпозиция, исполнение, ревью, доработка и финальная приёмка. BI-задачи неплохо подходят для такой проверки ввиду своей разнородности. Дашборд — это не один SQL-запрос и не одна визуализация.

Нужно понять бизнес-запрос, уточнить KPI, проверить данные, спроектировать датасет, собрать чарты, собрать дашборд и на каждом этапе обеспечить соответствующие проверки. Одиночный агент способен пройти длинную техническую задачу автономно. Но в таком сценарии разные режимы работы остаются внутри одного контекста: агент сам уточняет постановку, сам принимает допущения, сам собирает результат и сам же оценивает, достаточно ли хорошо получилось.

Технические детали

Для BI это риск: технически дашборд может быть собран, но смысл метрик, качество данных или логика визуализации останутся непроверенными. Мультиагентная схема разделяет эти режимы между специализированными агентами. Один уточняет постановку, другой проверяет данные, третий проектирует решение, отдельные агенты собирают датасеты, чарты и дашборд, а результат проходит ревью.

У такого подхода есть цена: переходы между этапами, передача контекста, маршрутизация, возвраты на доработку и риск потери состояния. Эти переходы не являются преимуществом мультиагентности, а скорее наоборот — их нужно отдельно проектировать. Суть эксперимента: проверить, можно ли сделать переходы между агентами управляемыми на конкретном BI-сценарии: провести задачу от входного запроса до готового дашборда в Apache Superset через команду агентов на multica — open-source платформе управления задачами с канбан доской в стиле Jira/Yougile.

В multica можно создавать изолированные рабочие пространства, в каждому свои runtime и набор агентов. При этом задачи канбан доски можно назначить не только человеку, но и агенту: агент получает конкретный issue, в которой видны все его сессии, также через CLI агенту доступны комментарии, изменения статусов, создание новых задач для передачи работы дальше по конвейеру. Таким образом агенты участвует в процессе как исполнитель конкретного шага, так и как координаторы.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.