Редактировать type: T7

Все сущности — md-файлы в content/, валидируются pydantic-схемой при сохранении.

id (slug файла) md (frontmatter + body)

---
id: T7
name: Multi-agent training environment
full_name: несколько agent-ролей реально распределяют функции в учебе
wave_introduced: dedalum-wave-3
markers:
  - несколько ролей agents в одной системе
  - явная arbitration между агентами
  - агенты с памятью и evaluation
  - симулятор + комиссия + тьютор как ансамбль
related_types: [T3, T4]
---

## Описание

**T7 — Multi-agent training environment**. Не один LLM в роли помощника, а несколько агентов с разными ролями, реально распределяющие функции учебного процесса: тьютор / симулятор / грейдер / комиссия / экспертный коллектив.

Редкая, но убедительная категория. Главный тест на «multi-agent washing»: реальное распределение функций между агентами, а не role-prompt imitation одной модели.

## Условия принадлежности

- ≥2 явных agent-ролей в системе.
- Между агентами есть arbitration или explicit handoff (не последовательные промпты одной сессии).
- Агенты имеют разные «памяти» или разные источники истины.
- Evaluation учитывает поведение системы как ансамбля, не каждого агента изолированно.

## Связь с осями Dedalum

- **A**: A4 (multi-agent).
- **B**: B4 (orchestration).
- **C**: C3 (мультиагентный коллектив).
- **D**: D4, D11, D12 (управление командой, коммуникация/защита, гибридная сборка).

## Текущая база поддержки

_(автогенерируется reindex'ом)_

## Контрсигналы

_(автогенерируется reindex'ом)_

отмена