Як працює передача завдань (Handoffs) у мультиагентних системах?Майбутнє AI-розробки — це не один "всезнаючий" чат-бот, а мережа спеціалізованих агентів. Але як змусити їх ефективно працювати в команді? Ключ до успіху — правильний Handoff (передача контексту).Розбираємо основні тези зі статті на Towards Data Science:🏗️ Чому один агент — це вже замало?Коли один LLM-агент намагається охопити все (від перевірки бази даних до написання коду), він стає повільним, помиляється в інструкціях і витрачає забагато токенів. Рішення — Multi-Agent Systems (MAS), де кожен агент має свою вузьку роль.🔄 3 типи передачі завдань:1. Ручна передача (Manual Handoff): Користувач сам обирає, до якого агента звернутися. Це надійно, але не автоматизовано.2. Маршрутизатор (Router/Orchestrator): Центральний "менеджер" аналізує запит і вирішує, кому його делегувати. Найпопулярніша схема зараз.3. Автономна співпраця (Swarm/Peer-to-peer): Агенти самі вирішують, коли передати естафету колезі. Це найбільш гнучкий, але складний у контролі метод.🔑 Що важливо при передачі контексту?Щоб наступний агент не "затупив", важливо передавати не лише останнє повідомлення, а й:• State (стан): результати вже виконаних кроків.• Artifacts: посилання на створені файли або дані.• Instructions: специфічні вказівки для наступної ланки.На цю тему розказано і проілюстровано:https://towardsdatascience.com/how-agent-handoffs-work-in-multi-agent-systems/