Мультиагентную команду можно собрать без распределения ролей вручную: агенты сами договариваются, кто что делает, через общий чат и общую память. Задача при этом ставится одна на всех — «победить Эндер-дракона» или «собрать квартальный отчёт». Рабочий пример: четыре агента Gemini 4 Argon прошли Minecraft в режиме выживания от случайно сгенерированного мира на сложности Easy до финального босса и написали для этого 2 783 программы.
Что произошло: четыре агента Gemini 4 Argon прошли Minecraft
Четыре агента Gemini 4 Argon поместили в песочницу Minecraft в режиме выживания с единственной целью — убить Эндер-дракона. Ролей им не назначали и игровую логику за них не писали.
Каждый агент управлял своим игроком через open-source библиотеку Mineflayer. Связь между участниками — игровой чат и общая память: другого канала координации не было.
Агенты сами планировали действия, сами писали код программ и сами его отлаживали. Исследователи следили за прогоном на live dashboard и могли в любой момент поставить его на паузу или остановить, но причин вмешиваться у них не возникло.
Стартовые условия — случайно сгенерированный мир, сложность Easy. Команда не работала по заранее известной карте: маршрут к финальному боссу агенты выстраивали сами.
Как команда агентов координируется без назначенных ролей
Координация держится на общей цели, общем канале связи и общей памяти; роли возникают по ходу задачи, а не выдаются сверху. В эксперименте это выглядело так:
- Общий goal. Цель одна на всех четырёх агентов, декомпозиция на подзадачи — уже их работа.
- Игровой чат. Агенты договариваются вслух: кто идёт за ресурсами, кто готовит снаряжение, кто держит направление.
- Общая память. То, что добыл или выяснил один агент, доступно остальным — не нужно заново исследовать то же самое.
- Свои программы. Каждый агент пишет, запускает и отлаживает код сам, без прописанных кем-то функций.
Практический вывод для любой автоматизации: если у агентов есть общая цель, канал связи и общая память, распределение ролей можно не проектировать. Оно появится само и будет меняться по ходу задачи. Команда в Minecraft прошла путь от добычи ресурсов до финального боя, не имея сценария этого пути.
Почему 2 783 программы — главная цифра эксперимента
2 783 программы — это объём кода, который команда написала и отладила сама, без человека. Ценность результата не в том, что агенты «прошли игру», а в том, что им не понадобился заранее написанный пайплайн.
Что это значит на практике:
- Агенты именно отлаживали код, а не только генерировали его: ошибка не останавливала прогон, а становилась следующей задачей.
- Объём работы распределялся между четырьмя участниками через чат, а не через внешний оркестратор.
- Вмешательство человека осталось опцией (пауза, стоп), а не частью процесса.
Для команд, которые сегодня собирают автоматизацию вручную, это сигнал: часть промежуточной логики можно не писать вообще, если дать агентам общий канал и общую память.
Чем это отличается от одного агента и что делать на практике
Один агент с длинным планом и команда агентов решают разные классы задач. Команда выигрывает там, где работу можно резать на параллельные куски и где важен накопленный общий контекст; как выбирать между одиночным запуском и параллелью, мы разбирали в материале Один ИИ-агент или несколько.
Как подойти к своей задаче:
- Сформулируйте одну общую цель. Не список ролей, а результат: «пройти Minecraft», «собрать отчёт за квартал», «разобрать бэклог».
- Дайте агентам общий канал. Чат или лог, где они видят сообщения друг друга. Без него команда превращается в несколько одиноких агентов.
- Заведите общую память. Всё, что выяснил один, должно быть доступно остальным, иначе работа дублируется — как не терять память между шагами, разобрано в статье Как сократить расход контекста AI-агента и не терять память.
- Оставьте человеку кнопку «стоп». В эксперименте был live dashboard с паузой и остановкой — минимальный контроль, который не ломает автономность.
- Не пишите логику заранее. Дайте агентам самим писать и отлаживать код: в эксперименте каждую программу они писали сами.
- Считайте ошибки шагами, а не провалом. В схеме без оркестратора неудачная попытка — просто следующая задача для команды.
Частые вопросы
Сколько агентов нужно, чтобы собрать команду? В эксперименте с Gemini 4 Argon их было четыре, и этого хватило на прохождение Minecraft. Жёсткого минимума нет: начинайте с двух-трёх и добавляйте участников, если работа режется на параллельные части.
Можно ли так же автоматизировать рабочие задачи, а не игру? Да, схема не привязана к Minecraft. Нужны те же три элемента: одна общая цель, канал связи между агентами и общая память.
Кто распределяет роли, если не человек? Никто. Роли возникают из общей цели и текущего состояния задачи: агенты договариваются в чате и опираются на общую память. В эксперименте это работало без вмешательства исследователей.
Больше разборов по ИИ и автоматизации — в канале: @il_chum