Большинство людей при виде «multi-agent» считают, что нужно строить архитектуру.

На самом деле, вам просто нужно заставить модель одновременно рассматривать три разные точки зрения.
Задача, которую решает prompt для ролевой игры, во многом перекликается с основной механикой agent swarm: принуждение модели исходить из разных предпосылок, создавать внутреннее напряжение, чтобы вывод не шел по одному и тому же пути. Архитектурный подход заключается в явном выделении этого процесса — разделении на отдельные агенты, отдельные контексты, отдельные вызовы. Такой подход требует больших затрат, но обеспечивает высокий контроль и подходит для производственной среды, где необходим аудит.
Но в 90% случаев использования аудит не нужен, важен ответ, в котором не звучит только один голос.
Здесь есть недооценённый инженерный факт: языковая модель изначально обучалась на огромном количестве текстов с разными ролями. Переключение ролей для неё — не симуляция, а активация разных распределений весов. Если вы задаёте ей три роли, она действительно будет обрабатывать один и тот же материал, используя три разные когнитивные структуры.
Сложность не в инструменте, а в том, насколько ясно в prompt прописаны предпосылки ролей.
Если всё ясно — один prompt равен целому swarm. Если не ясно — даже самая красивая архитектура даст вам три агента, которые дадут один и тот же ответ.
---Пример Prompt---
Сейчас вы играете три роли, отдельно обдумываете следующий материал, а затем обсуждаете его между собой.
Перед началом дайте определение в одном предложении: какую проблему решает этот материал, какой конкретный результат должен быть достигнут. Все три роли должны исходить из этого определения, не интерпретируя цель по-своему.