Вы собрали в Make одного «универсального» робота на входящие — и он начал путаться. Возврат смешивается с поиском по CRM, инструкции раздулись на несколько экранов, непонятно, на каком шаге ошибся, а правка одной ветки ломает остальное. Router и If/Else спасают, пока типы заявок заранее известны и стабильны. Клиенты формулируют по-разному — и снова всё тащат в одного универсала. Make предложил другой путь: оркестратор в сценарии делегирует задачи узким специалистам, без жёсткого handoff на каждый тип заявки.
Один промпт на всё — это не экономия, а каша
Типичная боль SMB: support, finance и поиск по CRM живут в одном system prompt. Агент «знает всё» — и на практике путает контексты. Отладка превращается в лотерею: поправили refund-ветку — сломали lookup. Router спасает, пока у вас пять стабильных категорий с предсказуемыми полями. Живые формулировки клиентов этот контур не покрывает.
До релиза sub-agents Make AI Agent (New) мог использовать как tools модули, сценарии и MCP-серверы — но не других агентов. Задачи, которым нужны собственное рассуждение и свой набор tools, приходилось насильно запихивать в одного робота. Сообщество уже строило многослойные системы вручную: победитель challenge «Mary» (Marco Handke, июнь 2026) собрал «команду» sub-agents до официального «agents as tools», с security gate на regex и 2700+ operations за 30 дней в production. Это proof of concept, не типичный benchmark для SMB — но показывает, что orchestration в Make не абстракция, а рабочий паттерн.
Оркестратор и специалисты на одном canvas
27 июля 2026 Make опубликовал Feature Spotlight и release notes: Make AI Sub-Agents. Суть — agent orchestration внутри сценария. Один Make AI Agent (New) становится orchestrator, другие агенты добавляются ему как tools через Add tools → Make AI Agents.
Оркестратор получает задачу, выбирает подходящего специалиста по содержанию запроса, возвращает один итог. Без hard-coded handoffs и без фиксированной ветки на каждый тип заявки. Make заявляет для этого режима:
- Orchestration in real time — маршрут по смыслу запроса, а не по одному заранее прошитому path.
- Focused specialists — у каждого агента свои tools, system prompt и роль: CRM lookup, refund, invoice review, human handoff.
- Tune one by one — можно доводить refund-агента, не трогая lookup-агента.
- Reuse — специалист настраивается один раз и подключается к разным orchestrator’ам: support, finance, ops.
Примеры use case от Make: customer support, finance ops (document check, invoice match, approval prep), internal service desk. Клонируемый шаблон: ma.ke/ai-sub-agents-scenario.
Четыре шага сборки
Setup по официальному Community Spotlight:
- Добавить Make AI Agent в сценарий — это orchestrator.
- В orchestrator: Add tools → выбрать Make AI Agents в списке tools.
- Настроить агента как tool → Add → связь как Sub-Agent.
- Повторить для каждого специалиста.
Настройка sub-agent как tool (Help Center): модуль Make AI Agent (New) > Run an agent. Connection — Make AI Provider или custom (custom connections доступны на paid plans). Model — выбор конкретной модели или «Let AI Agent decide». Instructions — роль именно этого специалиста. Conversation ID — новый на каждый run или фиксированный для continuity между запусками.
Sub-agents доступны на всех тарифах, включая Free — на момент релиза upgrade не требовался. Make AI Agent (New) в целом — open beta с 2 февраля 2026; functionality и pricing могут меняться. Не обещайте «навсегда бесплатно» beyond текущей формулировки.
Router или sub-agents — не смешивайте задачи
Router и If/Else — заранее зашитый маршрут по фильтрам. Ок, когда типов мало и они стабильны. Sub-agents — делегирование по смыслу, когда формулировки клиентов не перечислить заранее.
Не путайте с Cursor subagents: там оркестрация в IDE, в Make — внутри no-code canvas, agent вызывает agent as tool. Разные плоскости, один термин «суб-агенты».
Если агент раздут — вынесите узкие роли, дайте понятные имена и descriptions каждому tool, прогоните живые заявки и смотрите Reasoning Panel: кого позвал orchestrator. Совет из mayai.ru, и он бьёт в цель.
Три ограничения, которые ломают планы
Один уровень вложенности. Parent → sub-agent — да. Sub-agent → свой sub-agent — нет («yet» в официальном посте). Многоуровневые деревья сейчас недоступны. Не проектируйте цепочку «директор → менеджер → исполнитель» внутри одного сценария.
Дополнительные кредиты. Sub-agents нужны, когда задаче требуются own reasoning и own tools. Иначе дешевле module, scenario или MCP без отдельного агента. Каждый sub-agent тратит кредиты на собственное рассуждение — filtering помогает, но не отменяет базовую стоимость.
Родитель не видит внутренности sub-agent. Parent выбирает tool только по Tool name и Tool description. Instructions и tools sub-agent parent не видит — explicit hint в Help Center. Вся маршрутизация держится на двух строках в UI. Плохое описание = silent misrouting без очевидной ошибки в логах. В Instructions parent явно указывайте, когда звать какой tool. Names и descriptions пишите так, будто от них зависит выбор специалиста — потому что так и есть.
Резать токены: filtering и Conversation IDs
В том же релизе (27.07.2026) — tool output filtering. Раньше tool отдавал весь output; теперь можно исключать поля → меньше токенов и кредитов. Metadata excluded by default; при необходимости можно вернуть. Недоступно для tools типа Scenarios, MCP и Knowledge.
На route parent ↔ sub-agent можно выбрать, какие поля вернуть parent; internal metadata sub-agent tools по умолчанию excluded.
Conversation IDs позволяют parent продолжать диалог с sub-agent между runs — agent-to-agent communication не обрывается на одном запуске. Blank Conversation ID → меньше history → дешевле, если continuity не нужна.
Token optimization из best practices: filter inputs/outputs; knowledge вместо таскания больших файлов в каждый run; blank Conversation ID, когда история не нужна.
Claude и OpenAI в одном dropdown
22 июля 2026 Anthropic Claude появился в built-in Make AI Provider — без отдельного Anthropic account и API key. Usage через Make credits, одна система биллинга. OpenAI GPT уже были в Provider; теперь model choice OpenAI vs Claude в одном dropdown. Работает в Make AI Agent, Make AI Toolkit, MCP Client Execute an action with AI.
Для sub-agents это практично: orchestrator на одной модели (например, сильнее в routing), specialists — на другой (дешевле в execution). Mary challenge использовал Opus 4.6 для high-level reasoning и Sonnet 4.6 для sub-agents — community-паттерн до native tool, не официальная рекомендация Make.
Отладка и безопасность
Make AI Agent (New) даёт Reasoning Panel — real-time view: какие tools вызваны, почему выбран такой path. Для отладки: вкладка Reasoning — пошаговая логика; Output → Metadata → Execution steps. Agent не зовёт нужный tool — правьте names/descriptions и Instructions parent.
Data security (best practices): LLM-риски — PII, prompt hacking. Давайте агенту только нужные данные; guardrails в Instructions; guideline «trust intern» из intro docs — не отдавайте то, что не доверили бы стажёру.
Когда agent vs AI app vs standard scenario (intro Make): Agent — flexible reasoning, judgment, variable I/O (tickets, screening). AI app — predefined logic + AI content with parameters (translate, summarize). Standard scenario — same output for same input (sync, orders). Sub-agents имеет смысл в первом контуре.
Минимальный цикл для вашего desk
Если «робот на всё» уже работает — не пересобирайте с нуля. Пройдите шесть шагов:
- Выписать 3–5 узких ролей из текущего промпта: lookup, refund, invoice, handoff to human.
- Создать orchestrator + по одному sub-agent на роль; подключить через Add tools → Make AI Agents.
- Написать Tool name и Tool description так, чтобы orchestrator мог выбрать без двусмысленности; в Instructions parent — когда какой tool звать.
- Прогнать 10–15 реальных заявок; смотреть Reasoning — кого позвал, где ошибся.
- Включить tool output filtering на parent ↔ sub-agent routes, где sub-agent возвращает лишние поля.
- Оценить credits: sub-agents vs один агент + Router на стабильных типах — оставить Router там, где типы не плавают.
Library of Agents и шаринг сценариев с агентами (make.com blog) — можно клонировать пример и адаптировать под свой support/finance desk, не начиная с пустого canvas.
Личная свобода собственника начинается там, где заканчивается ручной разбор входящих. Разделили роли — правите refund, не трогая lookup. Не разделили — любая правка снова лотерея.
Источники
- Make Community — Feature Spotlight: Sub-Agents
- Help — Sub-agents and tool output filtering
- Help — Create your first AI agent / Add agents
- Help — Best practices
- Community — Claude in Make AI Provider
- Help — Library of Agents
- mayai.ru — субагенты Make внутри сценария
Разобрать свой сценарий
Если один робот на входящие уже раздулся, а Router не спасает — можно разобрать ваш support или finance desk на orchestrator + specialists под ваш стек Make. Напишите в Telegram @NeuroAlexD, посмотрите шаблоны на NeuroNano или закажите аудит автоматизации через CalmOps AI.