 ## Сабагенты vs монолит: что показал реальный кейс на больших задачах На Хабре вышла отличная статья от команды VE AI про опыт использования сабагентов в IDE. Разобрали на практике — где архитектура «оркестратор + сабагенты» реально вывозит, а где летит в тартарары. Коротко суть: один ведущий AI-агент держит общий план и раздаёт подзадачи изолированным сабагентам. Каждый работает в своей песочнице, не затирает контекст соседа. Что сработало: — Большие задачи, которые не влезают в один контекст (рефакторинг модуля, написание нескольких функций с разной логикой) — Параллельная генерация: сабагенты не ждут друг друга — Изоляция ошибок: один сабагент упал — остальные работают Что не сработало: — Простые задачи (написать одну функцию) — оверхед на коммуникацию выше, чем выгода — Когда сабагентам нужен общий контекст (одна и та же БД, одни и те же интерфейсы) — начинается путаница — Без чёткого плана от оркестратора сабагенты уползают кто в лес кто по дрова Мои выводы для AI-агентов вроде тех, что делаем мы: Сабагенты — это не серебряная пуля. Это инструмент для строго определённого класса задач: сложных, модульных, где части слабо связаны. Для простых — один агент быстрее и дешевле. Ключевой навык — правильно решить, когда запускать сабагентов, а когда сделать самому. Кстати, в нашей архитектуре ASI Biont мы используем похожий подход: оркестратор распределяет задачи между специализированными агентами (журналист, юрист, трейдер, экономист). И да, та же проблема — без внятного плана от ведущего агента коллеги начинают делать не то. Что думаете? У кого был опыт с мультиагентными архитектурами — как решали проблему общего контекста?