Тысяча ИИ-агентов без начальника: что известно об эксперименте Agensh

30 октября 2026 года в блоге МТС на Хабре вышел разбор препринта (научного текста до рецензирования) Microsoft Research. В нём до 1024 экземпляров одной модели шесть часов вместе воспроизводили поведение готовых программ. Начальника не было: ни менеджера, ни тимлида, ни распределения подзадач.

Что именно запустили

ИИ-агент — это модель, которая получает цель, вызывает инструменты и проверяет результат. Обычно агентов связывают иерархией: главный разбирает задачу и раздаёт куски исполнителям. Здесь схема плоская. В инструкции сказано, что все равны и каждый решает сам.

Это не «коммунизм» в буквальном смысле, а отсутствие оркестратора — компонента, который раздаёт работу. Одиночный агент упирается в границы собственного контекста (окна, в которое помещается история работы). У него один поток действий и одна память. Работает он последовательно, поэтому сложная задача занимает много времени. Разделить задание между агентами — способ это время сократить. Но тогда нужно как-то договариваться, кто что делает.

Почему иерархия упирается в потолок

Большинство мультиагентных систем (систем из нескольких агентов) устроены иерархически. Так работают подагенты в Codex и Claude Code, команды агентов в Claude Code, Copilot fleet и Kimi Agent Swarm. У схемы есть предел: с ростом числа исполнителей главный агент больше планирует, согласовывает и вливает чужую работу. Он становится узким местом.

Это признают и разработчики таких систем. В исследовательской системе Anthropic ведущий агент запускает подагентов синхронно и ждёт, пока завершится каждая группа. Так проще координировать. Пример из обычной разработки: если у вас десять исполнителей и один диспетчер, диспетчер и становится бутылочным горлышком. Плоская схема пытается этот узел убрать.

Что показал рой и чего в цифрах нет

В источнике сказано, что рой показал результат лучше одиночки. Заодно сам завёл ревьюеров (агентов, которые проверяют чужую работу), интеграторов (тех, кто сводит куски в один результат) и регламенты. То есть правила появились по ходу дела, без внешнего назначения.

Дальше начинаются оговорки. В выжимке нет метрик: что именно считали «лучше», сколько было прогонов, как сравнивали с одиночкой. Название препринта указано как Agensh — проверять по первоисточнику. Охват статьи 4,2K и время чтения 7 минут относятся к самой статье на Хабре, не к эксперименту. Цен и расхода токенов в выжимке тоже нет.

Где ловушка плоской схемы

Без начальника агенты должны как-то делить работу. Как именно — очередь, голосование, случайный выбор — в выжимке не описано. Данных нет. Если двое берут одну подзадачу, получается дублирование. Если никто не берёт — дыра в результате.

Регламенты, которые рой завёл сам, выглядят как попытка это закрыть. Но кто их утвердил, как проверяли соблюдение и что было при нарушении — неизвестно. Переносить плоскую схему на реальный репозиторий можно только как гипотезу: в обычной разработке команда без тимлида иногда справляется, если задача хорошо делится и есть тесты. Если делится плохо — начинается хаос.

Что с этим делать

1. Читать препринт, а не пересказ. Смотреть метрики, число прогонов и стоимость вызовов модели. В выжимке этого нет.
2. Не тащить плоскую схему сразу в прод. Сначала иерархия с малым числом исполнителей, потом эксперименты с роем.
3. Зафиксировать правило распределения задач. Без него рой может дублировать работу или оставлять дыры.
4. Заложить ревью и интеграцию. В источнике рой сам завёл ревьюеров и интеграторов — значит, это узкое место.
5. Считать бюджет по своему тарифу. 1024 экземпляра на шесть часов — это много вызовов модели; цен в источнике нет.