Сбер открыл gMAS — фреймворк, который сам подбирает состав команды ИИ-агентов
Проектировать команды агентов теперь поручают самим алгоритмам — ещё один слой работы уходит от людей к машинам.
В популярном фреймворке LangGraph схему взаимодействия агентов разработчик задаёт и правит вручную. В gMAS состав агентов и связи между ними подбирает алгоритм: система меняет схему прямо во время работы и отключает бесполезных агентов. По замерам команды Сбера, досрочная остановка сокращает расход токенов на 52,6%, а время — на 45%. На ветвистых схемах gMAS на 19,6% быстрее LangGraph, а обучаемое прореживание связей снижает расход ещё на 27%. Пакет выложен на PyPI и GitHub под открытой лицензией, есть визуальная студия flowMAS.
Источники 2