В предыдущем номере мы подробно рассматривали преимущества MCP-серверов – стандартизированной среды, которая упрощает подключение ИИ-агентов к данным и инструментам. Этот материал – продолжение, расширяющее тему технологии.
Теперь речь о том, как протокол MCP и новый протокол от Google Agent-to-Agent (A2A) создают инфраструктуру для распределенного интеллекта, где искусственный интеллект (ИИ) уже не одинокий исполнитель, а часть координированной цифровой команды.
Представьте не одного ИИ-помощника, а целую команду цифровых коллег, где каждый занят своей задачей и при этом все работают слаженно и автономно. Уже не один бот генерирует отчеты, а десяток агентов вместе управляют складом, маршрутизируют логистику и ведут продажи. Это не фантастика, а реальность 2025 г.: мультиагентные системы (MAS, Multi-Agent Systems) становятся способом организовать ИИ-инфраструктуру по-новому – как команду, а не одиночку.
MAS – это система, состоящая из нескольких ИИ-агентов, каждый из которых решает ограниченный набор задач в рамках своей специализации. Один агент может выполнять логический вывод, другой – анализировать внешние данные, третий – управлять подключенными инструментами. Ключевое отличие MAS от монолитных моделей – координация.
Агенты взаимодействуют между собой, делегируют задачи, передают результаты и адаптируют поведение на основе глобальной цели.
Для координации используется управляющий компонент (метаагент, или оркестратор), а взаимодействие часто осуществляется через стандартизированные интерфейсы: MCP-протокол обеспечивает единый доступ к данным и инструментам, а протокол Google-A2A (Google Agent Builder/Agent2Agent) позволяет этим агентам слышать друг друга и передавать задачи без ручного вмешательства. Это дает возможность организовать связку между агентами и внешними системами: базами данных, API-сервисами, хранилищами и пользовательскими интерфейсами.
Важно отметить, что MCP-серверы придают агентам право доступа к любым данным и ресурсам, делая архитектуру гибкой и масштабируемой, бесшовно интегрируясь в существующий ИТ-ландшафт, а Google-A2A гарантирует, что агенты разных платформ и вендоров могут находить друг друга и взаимодействовать. Эти два элемента создают не просто экосистему агентов, а координированную среду, в которой ИИ-агенты как цифровые коллеги, которые могут работать вместе и дополнять друг друга.
MAS-архитектуры обеспечивают масштабируемость, устойчивость к сбоям, возможность распределенной обработки и адаптацию к меняющимся условиям. Именно эти качества делают их востребованными в современной ИТ-среде, где доминируют сложные, динамичные и многозадачные процессы.
MAS – это не просто автоматизация 2.0. Это переход от процедурной логики к поведенческой автоматике. Где ИИ не ждет команды, а сам планирует путь к результату. Где не одна LLM решает всё, а множество агентов, каждый со своей областью компетенции.
Для бизнеса это означает возможность строить самоорганизующиеся рабочие цепочки, где человек больше наблюдатель и стратег, чем исполнитель. MAS не заменяют людей – они заменяют регламент.
Первые крупные кейсы уже в продакшене. Например, заводы группы Talan внедрили MAS-систему, которая использует телеметрию датчиков, прогнозирует износ оборудования и автоматически отправляет заявки в ERP. В результате карточный контроль ушел, простои сократились на 30%, а загрузка мощностей увеличилась на 20%.
DHL пошла дальше, интегрируя в агентную архитектуру не только доступ к MCP-серверу, но и обмен между агентами, отвечающими за трафик, состояние склада, приоритеты и даже метеорологию. Эти агенты пересобирают маршруты в реальном времени, снижая расходы на топливо на 15–18% и обеспечивая более надежную доставку.
Мир продаж тоже не остался в стороне. Стартап Landbase внедрил MAS-воронку, где набор специалистов агентов управляет лидом, от анализа до оффера и общения через CRM.
Казалось бы, рутинная цепочка, но интеллектуальные агенты способны согласовать скидки, динамично менять подход в зависимости от ответа клиента и обновлять в системе информацию сами. Конверсия выросла в семь раз, а затраты снизились на 60%.
Даже DevOps, до недавнего времени зона ручной работы, попадает под влияние MAS: Copilot Studio от Microsoft умеет запускать цепочку агентов, где один анализирует pull-request, второй запускает тесты, третий деплоит результат. Это уже не бот на пайплайне, это цифровой инженер, способный самостоятельно собирать код, проверять и деплоить его.
Компании вроде Accenture уже насчитывают десятки таких систем. Одна из реалий прошлого месяца: они развернули 100 MAS-инсталляций с обменом между агентами, которые ведут маркетинговые кампании, обрабатывают запросы в финансах и управляют логистикой без постоянного контроля. Профессиональные сервисы, включая PwC и Deloitte, не просто создают систему агентов, но и запускают собственную операционную среду Agent OS, где агенты формируют единый микрооркестр ИТ-интеллекта.
Многоагентные системы – это не эксперимент. Они уже работают в реальном бизнесе, улучшая гибкость, снижая издержки, ускоряя реакцию. Те, кто сегодня строит инфраструктуру через MCP и A2A, завтра получат не просто систему ИИ, а распределенный разум, не уступающий по сложности человеческой команде, но управляемый бесшовно и централизованно.
Кроме сложных корпоративных решений, появляются инструменты low-code и no-code, такие как n8n или LangFlow, они позволяют быстро прототипировать бизнес-процессы, подключая агентов к MCP-источникам и моделируя их взаимодействие. Это облегчает запуск пилотов MAS без глубоких технических навыков. А для мелкого бизнеса и индивидуальных предпринимателей это возможность самим реализовывать и внедрять такие современные технологии без дорогостоящих инвестиций за короткое время.
Развитие MAS – это логичный переход от одиночной ИИ-модели к цифровому коллективному разуму, пронизанному агентной логикой. ИТ-лидеры, которые поймут и внедрят MAS сейчас, окажутся в числе тех, кто управляет будущим автоматизации процессов, инфраструктуры и возможностей.
В 2024 г. рынок агентных ИИ вырос в три раза. По данным BCG, к 2030 г. MAS-решения будут приносить компаниям более 50 млрд долларов в год. Gartner предсказывает, что к 2026 г. 75% крупных компаний внедрят MAS хотя бы в одном процессе. Тренд уже зашел в фазу экспоненты.