Один агент замість десятка субагентів: нова рекомендація Anthropic
Anthropic радить перевірити, чи можна звести спеціалізованих субагентів до одного основного агента, який підтягує контекст на вимогу. Це висновок Applied AI-команди з кількох enterprise-впроваджень: один агент зі skills часто виграє і в монолітного промпта, і в мульти-агентної схеми за якістю, ціною та затримкою. В одному порівнянні єдиний агент працював приблизно вдвічі швидше.
Чому так
- Кожна передача між субагентами губить контекст. У прикладі Anthropic фічу, тести й код-рев'ю роблять три різні агенти. В одноагентній схемі той самий агент пише і фічу, і тести, бо вже має контекст, а окремий верифікатор лише запускає тести й звітує.
- Починаючи з Opus 4.5 (а також Opus 5.5 і Fable 5.1), моделі самі тримають складний план в одному циклі й перевіряють власну роботу. Багато оркестрації, яку раніше писали руками (intent detection, фіксований пайплайн, окремі гілки рекомендацій), стало зайвим.
- Архітектура агентів копіює оргструктуру. Кожна команда робить свого субагента й дописує в системний промпт свої правила, які суперечать чужим. Anthropic називає це «законом Конвея» для агентів і «Frankenprompt». В одного клієнта всередині клієнтського агента сиділо дванадцять субагентів: бренд-досвід розʼїхався, затримка зросла.
Що радять натомість
- Один чистий системний промпт, 4–5 компактних інструментів для даних і фіксовані guardrails на виході.
- Workflows пакувати в skills, інструменти підвантажувати через tool search.
- Довідкові матеріали тримати в knowledge base з пошуком або як reference-файли всередині skill, а не інжектити в промпт кодом.
- Стежити за кількістю інструментів: вибір деградує після 30–50 визначень, тож кожна бібліотека skills потребує власника.
- Для прикладу, Anthropic скоротила системний промпт Claude Code для нових моделей більш ніж на 80%.
Коли субагенти ще доречні: коли контекст одного агента вимірювано деградує, коли потрібен паралелізм з окремими вікнами контексту, або коли агент плутається у виборі інструментів.
Застереження. Зливати все підряд не варто. У тесті з агентом підтримки обʼєднання з субагентом знизило затримку, але зламало робочий процес: головний агент почав відповідати сам замість звернення до профільного спеціаліста. Тому Anthropic випустила migration kit на GitHub, який веде через пошук поточних патернів, оцінку альтернатив і верифікацію.
Мій висновок. Цифра «вдвічі швидше» взята з одного порівняння і з власних даних Anthropic, тож це не універсальний закон. Але напрям збігається з незалежними роботами: дослідження Vals показало, що зростання з 10 до 30 чи 100 агентів не додає якості, а коштує значно більше. Практично: починайте з одного агента й додавайте субагентів лише там, де можете виміряти вигоду.
Може хтось пропустив опитування. Дайте відповідь, будь ласка! Це опитування візьме участь у наступному відео і воно точно допоможе зробити його ще релевантнішим вам 😉
🐘 Вразливість у PHP знайшли промптом "find bad vulnerabilities in PHP"
CEO Chainguard Ден Лоренц розповів, що його команда дала АІ-агенту саме такий промпт і того ж вечора знайшла вразливість у PHP, яка дозволяє виконувати код на сервері без авторизації.
Щоправда, вони вже знали наперед, що в PHP готують розкриття серйозної проблеми. Інші дослідники вже знайшли її раніше, а Chainguard незалежно підтвердила вразливість.
Назву моделі та деталі запуску не показали, тож історія про промпт поки зі слів Лоренца.
Що я про це думаю: памʼятаєте промпт інжиніринг? Були цілі воркшопи про те як правильно писати промпти, щоб отримати найкращий результат. Зараз моделі достатньо розумні, щоб роздуплити отриману задачу повністю самостійно.
Мало того, що осінь в депресуху вганяє, 3,14дари бомблять кожен день, вразливостей вагон познаходили і треба всі ваші проєкти оновлювати, так ви ще й деплоїти в пʼятницю зібралися.
Не робіть собі ще додаткових геморів! Краще сядьте, спокійнесенько заваріть собі кави, відкрийте робочі чати і пошту, тикніть їм свій пʼятничний🖕і дочекайтесь вихідних.