Цей уривок із статті Unite.AI, автором якої є Олексій Жуков з EPAM Systems, пояснює, як багатоагентні системи на основі великих мовних моделей (LLM-MA) можуть підвищити ефективність вирішення складних бізнес-завдань порівняно з "одноразовими" реалізаціями LLM. Замість того, щоб діяти лише як допоміжні "другі пілоти", GenAI-рішення повинні перетворитися на автономних учасників процесу, здатних до планування, пам'яті та співпраці. Системи LLM-MA створюють "колективний інтелект" через взаємодію кількох спеціалізованих агентів, що дозволяє їм ефективніше розподіляти навантаження, перевіряти роботу один одного (зменшуючи "галюцинації") та автоматизувати складні процеси, такі як розробка програмного забезпечення чи автоматизація кол-центрів. Однак впровадження цих систем вимагає вирішення важливих викликів, пов'язаних із безпекою, відповідальним ШІ (RAI) та необхідністю модернізації управління даними.