Мультиагенты: сначала выжать максимум из одного агента

Во второй AMA-сессии Александр Поломодов и Алексей Литвинов связывают локальные модели, мультиагентность и legacy-системы с безопасностью, стоимостью проверок и способностью продукта превращать ускорение разработки в ценность.

Обвязка компенсирует слабую локальную модель, но требует вычислений и поддержки. Критерии качества переживают замену модели. Мультиагентность даёт независимые роли и параллельный поиск, но заново грузит контекст и токены; начинать стоит с одного агента и добавлять роли под измеримое ограничение.

В недокументированном сервисе сначала фиксируют поведение, ставят characterization tests вокруг изменения и строят короткий цикл компиляции, линтеров и тестов. Техника не заменит владельца смысла. Безопасность начинается с модели угроз для обвязки, модели, инструментов и данных; защита должна снижать конкретный риск.

AI-бюджет лучше выдавать проекту или типу задач и отслеживать через корпоративный шлюз. Локальные evals направляют повторяемое дешёвой модели, а сложное — сильной. Токены и pull request не доказывают пользу: ускорение лишь переносит узкое место. Итог измеряют поведением продукта, реакцией клиента, качеством и сквозным временем.