Архітектура масштабованих мультиагентних систем з Azure AI Foundry

By Mirko Peters · 2026-08-28

Ласкаво просимо назад у блог! Якщо ви стежите за нашим подкастом, то знаєте: ми постійно досліджуємо, як сучасна автоматизація відходить від ізольованих, одноразових взаємодій із ШІ до спільних мультиагентних рішень…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Ласкаво просимо назад у блог! Якщо ви стежите за нашим подкастом, то знаєте: ми постійно досліджуємо, як сучасна автоматизація відходить від ізольованих взаємодій з ШІ за принципом «один запит – одна відповідь» і рухається до спільних мультиагентних архітектур. У цій статті ми детально розберемо технічні деталі побудови надійних масштабованих мультиагентних систем. Ми розглянемо, як такі платформи, як Azure AI Foundry, забезпечують базову архітектуру, потрібну для керування спільним контекстом, оркестрації подій і передачі завдань між агентами, а також підтримки відмовостійкості рівня корпоративних систем.

Чи намагаєтеся ви автоматизувати складні операції з хмарною інфраструктурою, чи оптимізувати корпоративну відповідність вимогам, розуміння того, як поєднувати кількох спеціалізованих ШІ-агентів, — ключ до наступного рівня продуктивності організації. Давайте разом розберемо конкретні патерни, моделі та інструменти, які вам варто знати.

Користувацькі вимоги до мультиагентних систем

Потреби користувачів

Розуміння того, чого хочуть користувачі, є дуже важливим під час планування мультиагентних систем. Потрібно з'ясувати, чого очікують користувачі від таких систем. Це допомагає переконатися, що системи досягають своїх цілей. Ось деякі поширені потреби користувачів у бізнес-середовищі:

Модульні та масштабовані рішення: користувачі хочуть системи, які можуть зростати разом із їхніми потребами. Це дозволяє організаціям додавати або видаляти агентів за потреби.
Центральний оркестратор: потрібна головна система, яка керує завданнями та відстежує агентів. Це допомагає агентам добре працювати разом і забезпечує стабільну роботу.
Безперервний моніторинг: користувачі хочуть постійно перевіряти стан агентів. Наявність способів швидко усувати проблеми є ключем до підтримки стабільності системи.
Надійні системи безпеки: захист даних і дотримання правил дуже важливі. Користувачам потрібна впевненість, що їхні системи захищені від загроз.

Орієнтація на ці потреби допомагає створювати мультиагентні системи, які працюють краще й швидше.

Функціональні специфікації

Функціональні специфікації описують, як мають працювати мультиагентні системи. Вони впливають на продуктивність і здатність системи до зростання. Ось кілька важливих моментів, які варто врахувати:

Адаптивність: мультиагентні системи можуть змінюватися шляхом додавання спеціалізованих агентів. Це покращує продуктивність і дозволяє системі розвиватися.
Відмовостійкість: наявність резервних компонентів у мультиагентних системах робить їх надійними. Це важливо для стабільної роботи за різних умов.
Спільне вирішення проблем: агенти об'єднуються та використовують свої різні навички. Така командна робота ефективніше використовує ресурси й допомагає швидше розв'язувати складні завдання, ніж системи з одним агентом.

Щоб належним чином зібрати функціональні специфікації, скористайтеся такими методами:

Метод	Опис	Відгуки користувачів
Мультиагентний підхід на основі ШІ	Використовує ШІ-агентів для збору й аналізу потреб, створення та ранжування користувацьких історій.	Неоднозначні оцінки; користувачі пропонують додати функції та покращити можливості пошуку.

Мультиагентна система використовує великі мовні моделі (LLM) для аналізу потреб. Ці моделі створюють користувацькі історії на основі ідей проєкту, покращують їх і ранжують за важливістю. Такий зрозумілий метод допомагає добре зібрати потреби користувачів.

Знаючи потреби користувачів і маючи чіткі функціональні специфікації, ви можете створювати мультиагентні системи, які відповідають сьогоднішнім вимогам і можуть адаптуватися до майбутніх.

Моделі в Azure AI Foundry

Доступні моделі

Azure AI Foundry пропонує багато моделей для різних завдань у мультиагентних системах. Ви можете обрати спеціалізованих агентів, які працюють разом, щоб швидко розв'язувати складні задачі. Ось кілька важливих агентів:

Основний агент «Triage»: використовує ConnectedAgentTools, щоб приймати вхідні завдання та правильно їх розподіляти.
Агент пріоритетів: перевіряє, наскільки терміновими є завдання, щоб визначити, які потребують швидкої допомоги.
Агент команди: передає завдання відповідній команді для вирішення.
Агент оцінки трудомісткості: оцінює обсяг і складність завдань, щоб ефективно використовувати ресурси.

Окрім цих агентів, Azure AI Foundry пропонує потужні моделі ШІ для різних завдань:

gpt-5.1: чудово підходить для завдань, які потребують глибокого мислення та багатьох кроків.
claude-sonnet-4-6: пропонує розумні рішення для програмування та командної роботи.
claude-opus-4-6: найкраща для промислового коду, безпеки та бізнес-завдань.
gpt-5.1-codex: орієнтована на роботу з фронтендом та інтерактивні завдання.
claude-haiku-4-5: швидка й економічна модель з високим рівнем інтелекту.
DeepSeek-V3.1: покращує використання інструментів і підтримує різні режими мислення.

Ці моделі допомагають створити команду агентів, які добре співпрацюють, що покращує систему загалом.

Критерії вибору моделі

Вибір правильної моделі для вашої мультиагентної системи має велике значення. Врахуйте ці ключові моменти, щоб зробити правильний вибір:

Критерій	Опис
Відповідність завданню	Зіставте сильні сторони моделі з вашими потребами, наприклад чат, міркування або мультимодальні завдання.
Стратегія маршрутизації між моделями	Використовуйте розумний вибір, щоб спрямовувати запити до найкращої моделі залежно від вартості, якості або типу завдання.
Обмеження за вартістю	Переконайтеся, що модель відповідає вашому бюджету на використання та розгортання.

Вибір моделей у мультиагентних системах має велике значення. Різні моделі найкраще працюють з різними завданнями. Моделі, орієнтовані на виконання інструкцій, швидко обробляють багато запитів. Моделі, орієнтовані на міркування, добре підходять для планування та виправлення помилок. Правильний розподіл завдань між моделями може суттєво підвищити продуктивність і надійність вашої системи.

Azure AI Foundry також дає змогу адаптувати рішення до ваших конкретних потреб. Такі можливості, як Connected Agents, допомагають розбивати складні завдання на менші ролі. Multi-Agent Workflows забезпечують організоване керування зі контролем стану та виправленням помилок. Ви можете використовувати інструменти без коду або відкриті фреймворки, щоб легко створювати й керувати своїми агентами.

Знаючи доступні моделі та використовуючи ці критерії вибору, ви зможете створити мультиагентну систему, яка добре працює й відповідає потребам вашої організації.

Архітектура мультиагентної системи

Multi-Agent System Architecture

Ключові компоненти

Надійна архітектура мультиагентної системи містить важливі частини, які допомагають агентам співпрацювати та добре комунікувати. Ось огляд цих частин:

Компонент	Опис
Спільний контекст	Цей шар дає кожному агенту доступ до одного й того самого основного стану. Це важливо для спільної роботи.
Події для передавання завдань	Ця функція забезпечує слабкий зв’язок між агентами та водночас веде чіткий журнал дій.
Узгоджені визначення	Це гарантує, що всі агенти ухвалюють рішення однаково, покращуючи продуктивність системи.
Єдине право запису	Це визначає, хто має право запису, що забезпечує чіткі результати роботи агентів.
Обслуговування функцій у реальному часі	Це допомагає краще використовувати ресурси, усуваючи повторну роботу агентів.
Виявлення конфліктів	Це налаштовує способи пошуку й виправлення проблем, коли агенти діють над одним і тим самим об’єктом.
Спостережуваність	Це ключове для виправлення проблем: дає змогу відстежувати рішення та дані між агентами.
Керування контрольними точками	Це відстежує, на якому етапі перебуває кожен конвеєр обробки, що допомагає виправляти проблеми, коли агенти дають збій.

Ці компоненти разом формують надійну архітектуру, яка підтримує масштабування та стабільність мультиагентних систем.

Патерни взаємодії агентів

Те, як агенти взаємодіють між собою, дуже важливо для ефективності мультиагентних систем. Серед поширених патернів:

Колаборативний патерн: агенти працюють разом і діляться завданнями, щоб досягти спільних цілей. Це допомагає спільно використовувати ресурси та зменшує зайву роботу.
Патерн «команда-управління»: він задає чіткі правила прийняття рішень і структури управління. Хоча це може прискорити процеси, у мінливих ситуаціях вони можуть уповільнюватися.
Комунікація на основі повідомлень: агенти надсилають структуровані повідомлення із запитами, командами або інформацією. Це допомагає підтримувати їхній слабкий зв’язок і дозволяє обмінюватися даними асинхронно, що є ключовим для якісної командної роботи.

Ці патерni взаємодії допомагають агентам краще працювати разом, що призводить до підвищення продуктивності та стійкості складних систем. Використовуючи ці патерни, ви можете зробити архітектуру вашої мультиагентної системи ефективнішою.

Інструменти в Azure AI Foundry

Tools in Azure AI Foundry

Майданчик агентів AI Foundry

AI Foundry Agent Playground є чудовим інструментом для створення та тестування мультиагентних систем. Це простір без коду значно спрощує роботу. Ви можете обирати моделі, налаштовувати агентів і давати їм конкретні завдання та знання. Майданчик також має інструменти для перевірки продуктивності, зокрема трасування та метрики оцінювання. Це допомагає в реальному часі бачити, наскільки добре працюють ваші агенти.

На майданчику можна випробовувати різні конфігурації та робочі процеси. Ця гнучкість допомагає зрозуміти, як агенти взаємодіють і реагують на завдання. Ви можете швидко змінювати свої рішення залежно від результатів. Майданчик дозволяє створювати ефективні мультиагентні системи без глибоких знань програмування.

Інтеграція Semantic Kernel

Додавання Semantic Kernel до Azure AI Foundry суттєво покращує ваші мультиагентні системи. Semantic Kernel надає гнучкий SDK. Він дозволяє створювати, керувати та використовувати ШІ-агентів, які є надійними та адаптивними. Ця інтеграція допомагає з складними робочими процесами, що передбачають командну роботу агентів, і добре працює з різними API.

Щоб додати Semantic Kernel, виконайте наступні кроки:

Увійдіть до Microsoft Foundry.
Відкрийте проєкт, у якому налаштовано модель.
Перейдіть до розділу Models + endpoints і виберіть розгорнуту модель.
Скопіюйте URL-адресу кінцевої точки та ключ.
Задайте змінні середовища для URL-адреси кінцевої точки та ключа.
Створіть клієнт для підключення до кінцевої точки за допомогою наведеного коду.

Ця інтеграція допомагає створювати агентів, які краще справляються з пошуком і складними завданнями. Semantic Kernel допомагає організувати складні бізнес-операції. Використовуючи цей фреймворк, ви можете забезпечити ефективну взаємодію агентів і підвищити продуктивність усієї системи.

Azure AI Foundry також має багато інструментів для розробки мультиагентних систем. Ось короткий огляд деяких ключових функцій:

Інструмент/функція	Опис
Connected Agents	Допомагають агентам працювати разом, розбиваючи складні завдання на частини.
Конкурентна оркестрація	Дозволяє агентам працювати одночасно, прискорюючи робочі процеси.
Можливості логування	Важливі для відстеження та керування взаємодією агентів і створеними ними результатами.

Ці інструменти добре працюють з наявними ІТ-системами, забезпечуючи стабільну роботу мультиагентних систем в організації. Azure AI Foundry підтримує просту оркестрацію через робочі процеси та розміщених агентів, покращуючи командну роботу між системами.

Використовуючи AI Foundry Agent Playground і додаючи Semantic Kernel, ви можете створювати потужні мультиагентні системи, які підвищують ефективність і інноваційність вашої роботи.

Azure AI Foundry допомагає створювати потужні мультиагентні системи. Такі системи покращують автоматизацію та ефективність. Ви можете отримати переваги, зокрема:

на 37,6 % вища точність зі спеціалізованими агентами
Час виконання скорочується до 33 %
Нижчі витрати на контроль і менше помилок
Архітектури, які масштабуються і справляються з несподіваними проблемами

Порада: використовуйте Connected Agents і багатоагентні робочі процеси. Вони допомагають будувати гнучкі системи, які працюють як команди людей. Ці можливості дають змогу відстежувати прогрес, керувати завданнями та легко під'єднувати багато інструментів.

Надалі Azure AI Foundry покращить взаємодію агентів і розподіл завдань. Це зробить вашу автоматизацію розумнішою та надійнішою. Використовуючи цю платформу, ви допомагаєте організації впроваджувати інновації та підвищувати продуктивність завдяки розумній командній роботі.

Поширені запитання

Що таке багатоагентна система?

Багатоагентна система складається з кількох агентів, які працюють разом. Вони допомагають розв'язувати проблеми або виконувати завдання. Кожен агент має власне завдання, що дозволяє їм краще взаємодіяти та ефективно працювати.

Як Azure AI Foundry підтримує багатоагентні системи?

Azure AI Foundry надає інструменти та моделі для створення, керування й удосконалення багатоагентних систем. Він допомагає агентам злагоджено працювати разом і автоматизує складні завдання.

Чи можна налаштовувати агентів в Azure AI Foundry?

Так, агентів в Azure AI Foundry можна змінювати. Ви можете визначати їхні завдання, навички та спосіб взаємодії відповідно до потреб організації. Це допомагає їм працювати максимально ефективно.

Які переваги використання багатоагентних систем?

Багатоагентні системи покращують автоматизацію, оптимізують роботу процесів і прискорюють виконання завдань. Вони також сприяють точності та ефективнішому використанню ресурсів у різних процесах.

Чи потрібно писати код, щоб користуватися Azure AI Foundry?

Ні, для роботи з Azure AI Foundry програмувати не потрібно. Платформа має налаштування без коду, тож ви можете легко створювати й керувати багатоагентними системами без глибоких знань програмування.

🎧 Слухайте цей епізод

Хочете практичного пояснення щодо теми «Build Reliable Intune and Entra ID Agents»? Цей епізод доступно розкриває тему та показує, чому вона важлива для Microsoft 365, Azure, Power Platform, безпеки, ШІ та сучасної роботи. Для повного занурення в ці концепції ознайомтеся з пов'язаним подкастом: Build Reliable Intune and Entra ID Agents with Azure AI Foundry.

Слухайте цей епізод, якщо ви хочете:

Зрозуміти ключові концепції Build Reliable Intune and Entra ID Agents
Побачити, як це вписується в ширшу екосистему технологій Microsoft
Дізнатися, де це може принести практичну користь вашій організації

Вам також можуть сподобатися пов'язані епізоди M365 FM:

Більше практичних розмов про технології Microsoft дивіться на M365 FM.