Обзор модуля
К этому модулю вы уже умеете запускать отдельные операции: искать литературу, генерировать гипотезы, исполнять код в песочнице. Теперь поднимемся на уровень выше — к системам, которые связывают эти операции в один автономный цикл.
Главная идея модуля проста: сильный агент-исследователь — это не одна большая модель, а команда специализированных субагентов под единой оркестрацией. Один планирует, другой ищет, третий пишет код, четвёртый чинит ошибки. Так же, как в реальной лаборатории работа разделена между людьми.
Мы разберём три инженерных слоя такой системы: архитектуру ролей, механизм обучения агента новым методикам (навыки и инструменты) и управление памятью, без которого агент тонет в контексте уже на сотне статей.
Чему вы научитесь
- Понимать, зачем multi-agent система разбивает работу на роли и как эти роли взаимодействуют.
- Читать архитектуру EvoScientist (6 субагентов, само-эволюция, мульти-провайдер) и Kosmos (автономный цикл, граф знаний Neo4j).
- Объяснять, что такое навык в стандарте Agent Skills и из чего состоит файл
SKILL.md. - Подключать к агенту инструменты через MCP и понимать разницу между «навыком» и «инструментом».
- Писать собственный простой
SKILL.md, который учит агента вашей методике. - Управлять памятью и контекстом так, чтобы агент работал с 1000+ статей, не теряя нить.
Почему это важно
Большинство неудач с агентами-исследователями случаются не из-за слабой модели, а из-за плохой инженерии вокруг неё. Агент забывает, что делал десять шагов назад. Не знает вашей методики. Делает всё «в одной голове» и путается.
Модуль показывает, как устроены системы, которые эти проблемы решают, — и что из их приёмов вы можете перенести в свою сборку. Сквозная установка трека остаётся: любой вывод многоагентной системы — это всё тот же черновик-гипотеза для проверки человеком, просто полученный быстрее.
Уроки модуля
Архитектура multi-agent: роли субагентов— разделение труда между planner, research, code, debug, analyze, write на примере EvoScientist и Kosmos.Навыки (Agent Skills) и MCP— открытый стандарт навыков, структураSKILL.md, подключение инструментов через MCP, написание своего навыка.Память и контекст— персистентная память, трёхуровневая компрессия контекста и работа с тысячами статей без потери нити.
Как проходить
- Первый урок прочитайте как карту: он задаёт словарь ролей, который используется дальше.
- На втором уроке откройте любой агент и попробуйте собрать минимальный
SKILL.mdпо образцу из урока. - На третьем уроке примерьте приёмы управления памятью к своей реальной задаче с большим объёмом литературы.
После модуля
После этого модуля у вас будет рабочее понимание внутреннего устройства агента-исследователя: из каких частей он собран, как его учат и как он не теряет контекст. Это фундамент, чтобы оценивать чужие системы и собирать свою.
Дальше трек переходит к вопросам достоверности, этики и ответственности — к тому, без чего быстрый агент превращается в генератор красивых ошибок.