Multi-Agent Orchestration: симуляция дебатов между несколькими ролями для сложных решений

LLM в одиночку страдает туннельным мышлением: закрепляется на первом варианте решения и дальше подтягивает аргументы под него, игнорируя противоречия. В сложных задачах это даёт иллюзию уверенности — детальный ответ, но узкий взгляд. Multi-Agent Orchestration позволяет получить решение с разных углов: одна модель симулирует несколько агентов с разными ролями (финансист, HR, коммерсант), каждый предлагает своё решение, критикует чужие и голосует — до консенсуса. В исследовании реальная система с четырьмя разными моделями работала через API, но для практики достаточно симуляции в одном промпте. Результат: вместо уверенного, но однобокого ответа получаешь карту рисков и условий успеха.