Agentes de AI vs RAG: cómo funciona ReAct y por qué se necesitan sistemas multiagente

LLM умеет генерировать тексты, но для большинства практических задач одного ответа недостаточно. Нужно действовать: запросить данные из внешнего источника, выбрать подходящий инструмент, проверить итог — и при необходимости скорректировать следующий шаг. Именно так работают ИИ-агенты, и именно поэтому агентный подход быстро становится стандартом для систем на основе больших языковых моделей.

Агент vs простая LLM Классическая языковая модель — это вопрос и ответ.

Один запрос, одна генерация, стоп. Агент — это цикл: модель рассуждает, выбирает действие, получает результат из внешней среды и повторяет процесс, пока задача не будет решена. Ключевое отличие от RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation): RAG добавляет контекст из базы знаний перед генерацией — это пассивное обогащение. Агент же сам решает, когда и что запросить: вызывает API, запускает код, читает файлы, обращается к внешним сервисам. Он не просто получает подсказку — он действует и адаптируется к тому, что возвращает среда. Ещё одно принципиальное отличие: агент может менять план в процессе выполнения. Если поиск вернул неожиданный результат, агент переформулирует запрос или переключится на другой инструмент. RAG на это не способна.

Как работает

ReAct ReAct (Reasoning + Acting) — один из базовых и наиболее изученных фреймворков для агентов. Модель последовательно проходит три фазы в цикле: Thought — размышление: модель формулирует, что уже известно и что нужно сделать следующим шагом Action — выбор инструмента и его вызов: поиск в интернете, обращение к калькулятору, запрос к API или базе данных * Observation — анализ возвращённого результата и переход к следующей итерации Цикл повторяется до получения финального ответа. ReAct хорошо работает на коротких и средних цепочках рассуждений — 3–7 шагов.

На длинных задачах накапливаются ошибки, поэтому его часто комбинируют с дополнительными механизмами: верификацией промежуточных результатов, ограничением на количество шагов, явным форматированием вывода. Сила ReAct — в прозрачности. Каждый шаг можно проверить и отладить: видно, что модель «думала», что вызывала и что получила в ответ.

Мультиагентные системы Один агент ограничен: контекстным окном, специализацией, временем выполнения.

Когда задача сложная или требует параллельной работы, на сцену выходят мультиагентные системы — архитектура, в которой несколько агентов работают совместно. Типичная структура мультиагентной системы: Orchestrator — управляющий агент, который декомпозирует задачу и распределяет подзадачи между воркерами Workers — специализированные агенты для конкретных функций: поиск, генерация кода, работа с данными, коммуникации * Critic / Verifier — агент-валидатор, который проверяет результаты других агентов перед финальной сборкой Такая архитектура позволяет параллельно выполнять независимые подзадачи и существенно снижает риск накопления ошибок, которые в однородной цепочке могут разрастаться от шага к шагу.

«Агентный подход быстро становится стандартом современных систем на

основе LLM» — из серии «Базовый минимум».

Практический пример: агент в

Google Colab В финале серии «Базовый минимум» показан минимальный работающий агент — помощник по планированию путешествий, реализованный в Google Colab. Всё воспроизводимо: никаких скрытых зависимостей, минимум конфигурации. Агент умеет искать информацию о направлениях через внешние инструменты, формировать маршрут под предпочтения пользователя и уточнять детали в диалоге, если запрос неоднозначен. Именно на таком примере хорошо видно, чем работающий агент принципиально отличается от просто вызова LLM с длинным промптом: он не угадывает, а запрашивает, получает и адаптируется.

Что это значит ИИ-агенты перестали быть академической концепцией.

Понимание базовых паттернов — ReAct, разделение на orchestrator/worker, мультиагентные архитектуры — становится необходимым для всех, кто строит продукты на LLM. Без этого фундамента сложно предсказать, где система сломается, и почти невозможно её отладить.