Оптимизация графа агентов в LangGraph: как эксперимент с G-Designer привёл к созданию gMAS

Около полугода назад команда разработчиков занялась оптимизацией мультиагентных систем. Их интересовала не настройка промптов, а автоматическое изменение структуры: подбор агентов, перестройка связей и удаление бесполезных ветвей. Первой целью стал G-Designer — подход, где топология агентов оптимизируется графовой нейросетью.

Однако воспроизвести G-Designer по опубликованному коду не удалось. Тогда разработчики решили написать собственную реализацию на базе LangGraph. Неожиданно эксперимент по оптимизации графов превратился в исследование ограничений агентных фреймворков, результатом которого стал инструмент gMAS.