Исследователи представили Fugu — архитектурный фреймворк, предназначенный для создания и управления системами из нескольких специализированных ИИ-агентов. Система решает задачу эффективной маршрутизации запросов между экспертными моделями, каждая из которых обучена или настроена для выполнения конкретных типов задач. Такой подход позволяет объединять узкоспециализированные навыки в единый рабочий процесс, повышая точность ответов по сравнению с использованием одной универсальной модели.
Ключевой особенностью Fugu является механизм динамической оркестрации, который анализирует входящий запрос и определяет, какой агент или группа агентов лучше всего справятся с его обработкой. Фреймворк берет на себя управление передачей контекста между участниками системы, обеспечивая последовательное выполнение сложных многоэтапных операций. Это снижает вычислительные затраты, так как для каждой подзадачи задействуются только необходимые ресурсы, а не вся мощь крупной языковой модели.
Техническая реализация включает методы автоматизированной сборки агентных систем, где разработчик задает лишь общую структуру взаимодействия, а система оптимизирует пути прохождения данных. Fugu предлагает стандартизированный интерфейс для интеграции новых экспертов, что упрощает масштабирование агентных решений. Подобная архитектура ориентирована на создание отказоустойчивых и гибких систем, способных решать прикладные задачи, требующие глубокой экспертизы в разных областях знаний.