Многоагентный ИИ ВСЕГДА заканчивается ХАОСОМ, доказательство в

Описание: 🧠 Что произойдёт, если позволить ИИ общаться друг с другом — без участия человека? Хаос. Провал. Иногда полный крах. И математика это подтверждает.

В этом видео мы раскрываем скрытую уязвимость многоагентных систем ИИ — схем, где несколько чат-ботов или автономных агентов совместно решают задачи. Звучит разумно, правда? В теории — да. На практике? Эти системы часто скатываются в хаос, избыточность и откровенную бессмыслицу — даже при использовании GPT-4 или Claude.

Мы рассмотрим:

⚠️ Реальные показатели отказов ведущих многоагентных систем (некоторые дают сбой более чем в 80% случаев)

📉 Феномен «коллапса модели» и то, как ИИ становится глупее, обучаясь на самом себе

🔄 Почему петли обратной связи между агентами создают галлюцинации, дрейф и хаос

📐 Математическое доказательство того, что больше агентов = больше нестабильности

🧩 Почему добавление человека (или чего-то похожего на человека) может быть единственным способом удержать команды ИИ на верном пути

Если вас интересуют рои автономных агентов, агентские рабочие процессы или создание ИИ, который работает сам по себе, вам стоит сначала посмотреть этот фильм.

▶️ Мечта о командной работе ИИ рушится из-за собственной сложности. Давайте разберемся, почему.

Источники:
Почему многоагентные системы терпят неудачу? https://arxiv.org/abs/2503.13657
Разработка чата и обзор мира приложений: https://www.llmwatch.com/p/multi-agen...
Почему многоагентным системам нужна инженерия памяти:   / why-multi-agent-systems-need-memory-engine...  
Anthropic, как мы создали нашу многоагентную исследовательскую систему: https://www.anthropic.com/engineering...
Хаос сохраняется в крупномасштабном многоагентном обучении, несмотря на адаптивные скорости обучения: https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/230...