ПОСЛУГА / 03 — SYSTEMS
MULTI-AGENT
СИСТЕМИ
ПІД КЛЮЧ
Кілька AI-агентів у звʼязці зі спільною памʼяттю і оркестрацією. Один тримає контекст, другий ухвалює рішення, третій виконує. Працює там, де один агент захлинається.
// ЩО ЦЕ
Multi-agent система — це не «5 ботів». Це архітектура з ролями: orchestrator розкладає задачу, worker-агенти виконують, supervisor валідує, memory layer тримає контекст між сесіями. Складність як у мікросервісах, користь як у відділу зі стажем.
- Orchestrator-агент — розкладає вхідну задачу на кроки, делегує іншим.
- Worker-агенти — кожен у своїй ролі (research, write, validate, execute).
- Memory layer — Postgres + vector store, спільний контекст між агентами.
- Supervisor / eval — критик який ловить галюцинації перед production.
- Інтеграції — Telegram, CRM, бази, n8n workflow, ваші внутрішні API.
// ДЛЯ КОГО
- Команда, яка вже пройшла один-агент-етап і впирається у складність.
- Sales + ops + research — три ролі які треба зв'язати в один потік.
- Бізнес з довгими процесами (lead → discovery → proposal → onboarding).
- Аналітичні задачі — research → синтез → reporting у Slack.
// ЩО ОТРИМАЄШ
- Multi-agent система у production — orchestrator + worker-агенти + memory.
- Архітектурний документ — діаграма, ролі, API-контракти, deploy-схема.
- Eval-сьют для кожного агента — щоб система не деградувала з часом.
- Observability — логи, метрики, alerting (Langfuse / власна панель).
- 60 днів підтримки після деплою — це системний, не trivial-обʼєкт.
// ЯК ЦЕ ПРАЦЮЄ
// ЦІНА
Стартова multi-agent система (3 агенти, 1 memory layer) — $5 000-15 000. Складна (5-7 агентів, кілька memory layers, n8n + кастомний бекенд) — $15 000-50 000+.
// ЧАСТІ ПИТАННЯ
Коли потрібна multi-agent система, а коли вистачить одного агента?
Один агент — для одного процесу з 5-15 кроків. Multi-agent — коли процес має кілька ролей (research, decision, execution) або довгий timeline (дні / тижні). Якщо не впевнений — почніть з консультації, я скажу.
Який стек ви використовуєте?
OpenAI / Claude / Hermes як LLM-ядро. LangGraph або кастомний orchestrator на TypeScript. Postgres + pgvector для memory. n8n для workflow-склейки. Vercel / AWS / Fly для деплою. Стек обираю під задачу, не навпаки.
Як уникнути галюцинацій у multi-agent системі?
Supervisor-агент + eval-сьют + structured outputs (JSON Schema / Zod). Кожен крок валідується перед передачею наступному. Без цього система деградує за тиждень.
Чи можна зробити це швидше за 6 тижнів?
MVP — так, але production multi-agent система за 2 тижні — це brittle система. Я не беру таких проєктів. Якщо тиснуть терміни — будуємо одного агента спочатку.
ОБГОВОРИМО ТВОЮ СИСТЕМУ
Напиши СИСТЕМА у Telegram — за 30 хвилин зрозуміємо чи це multi-agent кейс, чи вистачить одного.
→ Зазвичай відповідаю протягом 2 годин у робочий час