Мультиагентность

Мультиагентность — это подход, при котором задачи распределяются между несколькими агентами с чётким разделением ролей. Каждый агент выполняет свою часть работы, а система координирует их взаимодействие. Это особенно полезно для сложных, многоуровневых процессов, где один агент может запутаться или потерять эффективность.

Проблема

Традиционные ИИ-системы имеют ограничения при работе с:

• Длинными многоэтапными задачами

• Сценариями с разветвленной логикой

• Задачами, требующими глубокой специализации

Решение: Мультиагентный подход

Принцип работы

1. Разделение задачи на специализированные подзадачи

2. Назначение уникальных инструкций для каждого агента

3. Динамическое переключение между агентами

Примеры использования

Пример 1: Продажа товара

• Агент 1: Уточнение деталей заказа

  • Определение цвета

  • Выбор количества

  • Согласование доставки

• Агент 2: Сопровождение доставки

  • Отслеживание статуса

  • Коммуникация с курьером

Пример 2: Клиентская поддержка

• Агент 1: Первичная идентификация клиента

  • Определение типа клиента (физ. лицо / юр. лицо)

• Агент 2 (физ. лица): Специализированная поддержка

  • Персональный подход

  • Упрощенные коммуникации

• Агент 3 (юр. лица): Корпоративная поддержка

  • Официальная коммуникация

  • Работа с документацией

Когда использовать мультиагентность?

• Длинные процессы: Когда одна задача разбита на несколько этапов.

• Разные типы клиентов: Для адаптации под разные сценарии, например, физлицо или юрлицо.

• Комплексные задачи: Когда один агент не справляется из-за объёма информации или сложности логики.

Преимущества мультиагентности

1. Повышение точности

Каждый агент выполняет узкоспециализированную задачу. Это уменьшает вероятность ошибок, связанных с перегрузкой или путаницей, особенно в сложных процессах.

2. Гибкость

Система легко адаптируется под разные типы задач и сценарии. Вы можете настроить агентов для работы с различными клиентскими ситуациями (например, физлица, юрлица) или сложными процессами (продажа → сопровождение → поддержка).

3. Экономия затрат

Инструкция для каждого агента становится короче, так как он фокусируется только на текущей задаче. Это снижает нагрузку на вычислительные мощности и позволяет использовать более лёгкие модели или конфигурации.

4. Масштабируемость

Система поддерживает добавление новых агентов для решения дополнительных задач без перегрузки существующих. Что повышает стабильность, так как, не вносятся изменения в текущее взаимодействие.

Как это сделать?

Для начала создаём первого агента который будет принимать все входящие обращения.

Привязываем к нему все необходимые каналы связи (ссылка).

Добавляем второго агента, на которого будет происходить переключение:

На агенте 1 (тот который принимает сообщения) добавляем функцию после которой будет смена агента:

В настройках "Сценарий поведения после выполнения функции:" указываем агента на которого необходимо сменить в случае применения функции.

Тестируем:

Также можно настроить смену на определённого агента в зависимости от аргумента функции.

Для этого в функции необходимо добавить возможные значения аргумента, и для каждого выбрать необходимое поведение:

Второстепенные агенты в Bitrix24 и amoCRM

В Nextbot реализован функционал многоагентной связки для Bitrix24 и amoCRM. Теперь не нужно подключать второстепенных агентов к amoCRM и Bitrix24 отдельно — их можно настроить прямо в Nextbot.

Подключение 1. Подключите интеграцию Bitrix24 или amoCRM 2. Перейдите во вкладку Функции, в форме "Сценарий поведения после выполнения функции" -> Переключить агента -> Выберите второстепенного агента 3. Выберите параметры для отправки результатов в Bitrix24 или amoCRM 4. Если перейти на второстепенного агента, то вы увидите соответствующий статус, дополнительно настраивать теперь не нужно.