Systemy wieloagentowe wyjaśnione: jak agenci AI współpracują

Od czasu pojawienia się dużych modeli językowych (LLM) branże szukają sposobów na optymalizację procesów biznesowych. Jednym z coraz popularniejszych rozwiązań są systemy wieloagentowe.

Systemy wieloagentowe pozwalają organizacjom automatyzować złożone workflow za pomocą współpracujących, autonomicznych agentów AI. Rozwiązują problemy, które wcześniej nie pozwalały firmom w pełni wykorzystać możliwości LLM. 

Według badania systemy wieloagentowe stanowią 66,4% rynku agentowego AI, co podkreśla ich rosnące znaczenie dla rozwoju firm, innowacji i produktywności. 

Ten przewodnik wyjaśnia podstawy systemów wieloagentowych i ich znaczenie. Omawiamy też popularne architektury, typy agentów AI, wyzwania, korzyści i zastosowania, także w Voice AI. 

Podsumowanie

• Systemy wieloagentowe wykorzystują wielu agentów AI do wykonywania złożonych zadań, których pojedynczy agent nie mógłby wykonać.
• System wieloagentowy może wykorzystywać siedem typów agentów AI, w tym proste agenty odruchowe, oparte na modelu i zorientowane na cel.
• Agenci mogą działać w architekturze scentralizowanej lub zdecentralizowanej. 
• Główne korzyści systemów wieloagentowych to skalowalność, przetwarzanie równoległe i specjalizacja.
• Organizacje wdrażają systemy wieloagentowe w wielu zastosowaniach, m.in. przy tworzeniu oprogramowania, zarządzaniu magazynem i dystrybucji treści. 
  

Czym są systemy wieloagentowe? 

Systemy wieloagentowe to zbiory agentów AI, które działają wspólnie, by rozwiązywać złożone problemy, z którymi pojedynczy agent sobie nie poradzi. 

Agent AI to autonomiczna aplikacja oparta na dużych modelach językowych (LLM), która rozumuje, działa i łączy się z narzędziami zewnętrznymi. Pojedynczy agent AI sprawdza się w jasno określonych zadaniach, ale gorzej radzi sobie z nieprzewidywalnymi, ogromnymi lub bardzo złożonymi zadaniami obejmującymi wiele dziedzin. 

Jak działają systemy wieloagentowe 

W typowej architekturze systemu wieloagentowego centralny koordynator dzieli złożone zadanie na mniejsze części. Następnie przydziela je wyspecjalizowanym agentom działającym we wspólnym środowisku.

Komunikacja jest kluczowa dla wydajnego i niezawodnego systemu wieloagentowego. 

• Agenci wymieniają dane przez własne usługi przesyłania wiadomości lub protokół A2A.
• Agenci korzystają z narzędzi zewnętrznych za pomocą interfejsów API innych firm i Model Context Protocol (MCP). 

Aby wykonać zadanie, wyspecjalizowani agenci udostępniają informacje, wymieniają wiadomości i stale doskonalą się dzięki interakcjom z użytkownikami oraz środowiskiem. 

Dlaczego systemy wieloagentowe są ważne? 

Systemy wieloagentowe zapewniają elastyczną, rozproszoną platformę, która rozszerza okno kontekstu LLM z pojedynczym agentem. Jeden agent może trafnie wnioskować w danej dziedzinie, ale zmuszanie go do wykonania wielu zadań w ograniczonym czasie i przy ograniczonych informacjach obniża jego dokładność. 

Dzięki systemom wieloagentowym możesz skalować AI na różne zastosowania poprzez przetwarzanie równoległe, wyspecjalizowaną kontrolę agentów i większą adaptacyjność.

Weźmy jako przykład workflow content marketingu. Pojedynczy agent AI miałby trudność z badaniem tematów, analizą odbiorców, tworzeniem treści, publikacją i raportowaniem. Wymagałoby to twojej interwencji na różnych etapach.

Z kolei system wieloagentowy wdraża dedykowanych agentów AI, z których każdy zna swoją dziedzinę, i łączy ich z narzędziami potrzebnymi do automatyzacji workflow. 

Typy agentów AI w systemach wieloagentowych  

Istnieje siedem typów agentów AI, z własnymi cechami charakterystycznymi.

1. Prosty agent odruchowy

Prosty agent odruchowy reaguje na dane wejściowe z czujników według ustalonych reguł warunkowych. Po otrzymaniu danych tworzy wynik, który może być działaniem, tekstem, audio lub innym formatem. Nie zachowuje pamięci o wynikach ani środowisku, więc każde wnioskowanie zaczyna od zera. 

2. Agent odruchowy oparty na modelu

Agent odruchowy oparty na modelu jest częściowo świadomy środowiska, w którym działa. Dzięki ciągłym interakcjom uczy się, jak jego działania wpływają na środowisko, i wykorzystuje te informacje do rozszerzania reguł warunkowych podczas wnioskowania. 

Nie zachowuje jednak pamięci o wcześniejszym wnioskowaniu, więc pod pewnym względem działa podobnie do prostego agenta odruchowego. 

3. Agent zorientowany na cel

Agent zorientowany na cel rozważa działania, które pozwolą osiągnąć wcześniej określony cel. Zamiast działać według reguł warunkowych, używa algorytmów wyszukiwania i planowania, aby przewidywać przyszłe wyniki dla każdej wyznaczonej ścieżki. Następnie wybiera tę, która jego zdaniem najpewniej przyniesie sukces. 

4. Agent oparty na użyteczności

Agent oparty na użyteczności dąży do wyniku maksymalizującego użyteczność. W kontekście agentów AI użyteczność to wartość, jaką czerpiesz z systemu. Po wdrożeniu agent przewiduje różne możliwe ścieżki i przypisuje każdej wagę. Następnie rozważa ryzyko i korzyści, zanim wybierze opcję dającą największą wartość.

5. Agent uczący się

Agent uczący się stale poprawia swoje działanie dzięki wcześniejszym doświadczeniom i interakcjom ze środowiskiem. Działając w pętli sprzężenia zwrotnego, ocenia swoją wydajność według konkretnych kryteriów i dostosowuje zachowanie, by osiągać pożądane wyniki. 

6. Agent hierarchiczny

Agenci hierarchiczni to agenci AI działający w różnych łańcuchach dowodzenia między agentami wyższego i niższego poziomu. Agenci wyższego poziomu zwykle dzielą duże zadania na mniejsze części dla agentów niższego poziomu. 

Agenci niższego poziomu odpowiadają za realizację taktyczną, np. pobieranie danych z czujników i sterowanie reakcją aktuatorów. W złożonej konfiguracji inżynierowie uczenia maszynowego wdrażają agentów na wielu poziomach, aby lepiej synchronizować i rozdzielać zadania. 

7. Agent współpracujący

Agenci współpracujący to agenci AI działający w relacji peer-to-peer. Zamiast polegać na centralnym orkiestratorze, każdy agent udostępnia informacje, przekazuje kontrolę i współpracuje nad wspólnym celem. 

Popularne architektury systemów wieloagentowych 

Choć systemy wieloagentowe poprawiają wydajność operacyjną, udane wdrożenie wymaga dobrania właściwej architektury do danego zastosowania. 

Oto szybkie porównanie różnych architektur systemów wieloagentowych. 

Przyjrzyjmy się każdej architekturze bliżej.

Scentralizowana

Scentralizowana architektura wieloagentowa składa się z jednego centralnego orkiestratora i wielu agentów wykonawczych. Współdzielą oni wspólną bazę wiedzy kontrolowaną przez orkiestratora. Po otrzymaniu zadania orkiestrator dzieli je na mniejsze, wyspecjalizowane części i przydziela odpowiednim agentom. 

Z założenia architektura scentralizowana upraszcza realizację. Definiujesz cele, egzekwujesz zasady bezpieczeństwa i nadzorujesz agentów z jednego panelu. 

Jednak pojedynczy punkt kontroli, na którym opiera się ta architektura, stanowi też ryzyko operacyjne. Jeśli orkiestrator zawiedzie, cały system przestaje działać, ponieważ agenci zależą od niego przy koordynacji i wymianie informacji.

Stosuj scentralizowane systemy wieloagentowe, gdy musisz łatwo zabezpieczać i propagować zmiany w środowisku produkcyjnym. 

Zdecentralizowana

Zdecentralizowana sieć agentów rozdziela rozumowanie, komunikację i działanie równo między wszystkich agentów w systemie. Opiera się na płaskiej hierarchii, w której żaden agent nie ma wyższej pozycji od innych. Każdy agent jest autonomiczną jednostką. Dzięki temu architektura zdecentralizowana jest solidna, przyjazna prywatności i mniej podatna na awarie. 

W przeciwieństwie do scentralizowanej sieci wieloagentowej architektura zdecentralizowana działa dalej, nawet gdy jeden agent zawiedzie. Dzięki mechanizmom konsensusu lub współdzielenia zadań inne agenty mogą przejąć rolę problematycznego agenta. Wadą jest złożoność dystrybucji wiadomości i zabezpieczania komunikacji w rozbudowanych siatkach połączeń. 

Użyj zdecentralizowanej architektury agentów, jeśli potrzebujesz skalowalnego, odpornego na awarie systemu AI, np. edge computing.

Hierarchiczna 

Architektura hierarchiczna składa się z agentów AI działających na kolejnych poziomach łańcucha dowodzenia. Wyobraź ją sobie jako strukturę organizacyjną firmy: kierownicy działów, menedżerowie średniego szczebla i dyrektorzy operacyjni nadzorują różne części tej samej kampanii. Agent AI z najwyższej warstwy planuje, agent ze środkowej koordynuje, a agenci z niższej realizują zadania szczegółowo.  

Jasna hierarchia ułatwia zarządzanie i zapewnia ścieżkę audytu. Możesz śledzić decyzje agentów na różnych poziomach. Jednak stosy agentów zwiększają narzut i mogą powodować zauważalne opóźnienia w aplikacjach czasu rzeczywistego.

Użyj hierarchicznej architektury AI, gdy potrzebujesz skalowalnego systemu wieloagentowego obejmującego wiele dziedzin, np. zarządzanie łańcuchem dostaw. 

Sekwencyjna 

Sekwencyjne systemy agentowe działają, przekazując wyniki od jednego agenta AI do kolejnego według sztywnego schematu. Na przykład Agent A przekazuje pracę Agentowi B, a ten Agentowi C. W architekturze sekwencyjnej każdy krok zależy bezpośrednio od poprzedniego wyniku, dlatego dobrze sprawdza się ona w przewidywalnych workflow. 

Przewidywalność to duża zaleta sekwencyjnego AI. Ułatwia śledzenie błędów i dostrajanie agenta, którego dotyczą. Potok sekwencyjny traci jednak szybkość, ponieważ kolejne agenty nie mogą rozpocząć wnioskowania ani działać równolegle. 

Używaj agentów sekwencyjnych, gdy ścisłe zależności są kluczowe, np. w triage medycznym prowadzącym do diagnozy. 

Najważniejsze korzyści z systemów wieloagentowych 

Zespoły operacyjne wdrażają systemy wieloagentowe ze względu na ich udowodnione korzyści. 

Oto kilka korzyści z używania systemów wieloagentowych:

• Elastyczna specjalizacja
• Lepsze przetwarzanie równoległe
• Lepsza izolacja awarii
• Większa skalowalność

Omówmy je bardziej szczegółowo.

Specjalizacja

Zamiast przypisywać szeroki zakres zadań jednemu agentowi, system wieloagentowy przekazuje je agentom AI zaprojektowanym specjalnie do ich obsługi. Pozwala to zespołowi operacyjnemu stworzyć system agentowy, który wiernie odzwierciedla ich workflow.

Na przykład używasz agenta do web scrapingu, aby pobierać dane o produktach, agenta analitycznego do prognozowania trendów rynkowych i agenta e-commerce do aktualizacji cen. 

Przetwarzanie równoległe

Wiele agentów AI działa jednocześnie, aby przyspieszyć wynik. Zamiast przechodzić przez serię agentów, przekazujesz niezależne zadania różnym autonomicznym agentom. Po zakończeniu wnioskowania łączysz wyniki do dalszej analizy. 

Na przykład zespoły customer success uruchamiają jednocześnie agentów do pobierania danych klientów, zestawiania wcześniejszych transakcji i wyświetlania historii rozmów. 

Izolacja awarii

Awaria w systemie wieloagentowym nie musi zatrzymać całego systemu. Gdy agent zawiedzie, naprawiasz go lub izolujesz, aby nie wpływał na kolejne workflow agentowe. To sprawia, że systemy wieloagentowe są atrakcyjne dla aplikacji krytycznych, które słabo tolerują zakłócenia operacyjne.

Na przykład roboty agentowe w magazynie przejmują zadania robota, który uległ awarii. 

Skalowalność

Systemy wieloagentowe łatwo skalują się wraz ze wzrostem obciążenia. Zamiast projektować architekturę od nowa, dodajesz kolejnych agentów, aby poprawić wydajność. Dzięki wspólnemu środowisku wszyscy agenci mają dostęp do tego samego kontekstu, co pomaga dodatkowym agentom trafniej wnioskować. 

Na przykład startup wdraża wieloagentowy workflow marketingowy do obsługi napływających leadów. Gdy agenci napotkają wąskie gardło, firma dodaje kolejnych agentów AI na tej samej platformie. 

Wyzwania i ograniczenia systemów wieloagentowych 

Mimo korzyści, jakie oferują systemy wieloagentowe, ich wdrażanie nadal komplikują liczne wyzwania.

• Narzut koordynacyjny: Agenci muszą precyzyjnie przekazywać kontekst, aby stale osiągać pożądane wyniki. W złożonej architekturze, zwłaszcza z setkami agentów, niezawodna wymiana wiadomości jest trudna. Może to prowadzić do dryfu kontekstu, którego ograniczenie wymaga ścisłej koordynacji. 
• Kumulowanie błędów: LLM, które stanowią podstawę agentów AI, mogą popełniać błędy. Każda niedokładność, która umknie jednemu agentowi, przejdzie do następnego. W efekcie zespoły mogą obserwować duże różnice w wyniku końcowym, wpływające na rezultaty operacyjne. 
• Zwielokrotnienie kosztów: Uruchamianie agentów AI może być kosztowne, szczególnie w złożonych procesach. Każde wywołanie API dostawcy LLM zużywa tokeny, co generuje znaczne koszty. 
• Trudne debugowanie: Rozwiązywanie problemów w systemie wieloagentowym jest trudne. Gdy w tworzenie wyniku zaangażowanych jest wielu agentów, znalezienie źródłowej przyczyny wymaga więcej pracy. Nawet jeśli uda się wskazać wadliwego agenta, odtworzenie objawu jest bardzo trudne ze względu na probabilistyczną naturę LLM.

Przykłady systemów wieloagentowych w praktyce 

Systemy wieloagentowe wyszły poza wewnętrzne innowacje i pomagają rozwiązywać rzeczywiste wyzwania operacyjne.

Poniżej znajdziesz przykłady, jak systemy wieloagentowe usprawniły workflow w praktyce. 

Woven by Toyota używa systemów wieloagentowych do automatycznej naprawy kodu

Woven by Toyota to nowoczesna firma z sektora mobilności, która dostarcza rozwiązania do autonomicznej jazdy. Tworzone przez nią oprogramowanie musi spełniać MISRA, standard programowania dla branży motoryzacyjnej. Zgodność z MISRA nie jest jednak łatwa, ponieważ inżynierowie muszą sprawdzać kod według setek stron standardów. 

Dlatego Woven by Toyota zaprojektowała system wieloagentowy, by zwiększyć bezpieczeństwo kodu na dużą skalę. System składa się z agentów Reviewer, Coder i Evaluator. Reviewer i Coder analizują kod źródłowy, aby znajdować i naprawiać problemy. Następnie Evaluator wykonuje końcową kontrolę i uzasadnia werdykt. 

W rezultacie zespół inżynierski zdołał naprawić 81,5% błędów zgodności z MISRA za pomocą systemu wieloagentowego.

PGA TOUR wykorzystuje agentowe AI do badań medialnych i produkcji treści 

PGA TOUR organizuje prestiżowe turnieje golfowe i ma dużą bazę fanów. Ma jednak trudności z tworzeniem treści odpowiednio prezentujących zawodników i ich skuteczną dystrybucją. Przy setkach graczy na polu organizator chciał skrócić czas od stworzenia treści do publikacji.

Dzięki wdrożeniu wielu agentów AI, z których każdy ma odrębną rolę, zespół redakcyjny tworzy treści zgodne ze stylem marki PGA TOUR. Gdy system otrzymuje zlecenie na treść, agent danych prowadzi badania i przekazuje wynik agentowi redaktora. Następnie agent autora i agent obrazu tworzą szkic, który po sprawdzeniu trafia do agenta publikującego. 

Po wdrożeniu PGA TOUR zwiększyło produkcję treści do ponad 1200 materiałów tygodniowo. Co ważniejsze, obniżyło koszty o 95%.

CUADRA wykorzystuje system wieloagentowy, by usprawnić obsługę klienta

CUADRA to meksykańska marka premium, która obsługuje klientów w wielu kanałach, m.in. w mediach społecznościowych, na stronie internetowej i telefonicznie. Firma wie, że klienci oczekują szybkich i spersonalizowanych odpowiedzi, ale w szczytowych okresach mierzy się z wyzwaniami.

Zamiast polegać wyłącznie na zespołach obsługi klienta, CUADRA stworzyła system wieloagentowy do filtrowania nadchodzących zgłoszeń i eskalowania ich w razie potrzeby. Rdzeniem systemu jest orkiestrator, który koordynuje wyspecjalizowanych agentów odpowiedzialnych za rekomendacje produktów, historię zamówień i interakcje z klientami. 

Agenci okazali się sukcesem dla CUADRA — klienci ocenili otrzymywane odpowiedzi na 95,5%, wobec 57% przy pełnej obsłudze przez ludzi. 

Synergy Logistics wdraża system wieloagentowy do obsługi magazynów

Operacje magazynowe są zależne od czasu. Na przykład pracownicy mogą nie dotrzymać terminów wysyłki lub doprowadzić do braków w zapasach, co generuje straty finansowe. Synergy Logistics to czołowy dostawca rozwiązań do zarządzania magazynem. Firma postanowiła pomóc operatorom zwiększać wydajność i ograniczać przeoczenia w zarządzaniu zapasami za pomocą systemów wieloagentowych.

Dostawca rozwiązań magazynowych stworzył scentralizowany system agentowego AI do przewidywania ruchów zapasów i lepszego wglądu w operacje magazynowe. Agent orkiestratora pełni funkcję koordynatora, delegując zadania agentom odpowiedzialnym za zagrożone zapasy, priorytetyzację zadań i prognozowanie braków. Agenci wykorzystują dane WMS do wnioskowania i przedstawiania rekomendacji. 

Łącznie agenci mogli obsłużyć nawet 75% obciążenia pracą obsługiwanego przez operatorów. 

Systemy wieloagentowe w Voice AI  

Voice AI to technologia, która słucha ludzi, rozumie ich intencje i odpowiada ludzkim głosem. Możesz stworzyć wieloagentowy system Voice AI, aby umożliwić inteligentniejszą, skalowalną i wydajniejszą komunikację głosową przy minimalnym udziale człowieka.

Na przykład używasz systemu telefonicznego AI, by wesprzeć swój zespół obsługi klienta. System telefoniczny AI, w przeciwieństwie do tradycyjnego systemu interaktywnej odpowiedzi głosowej, syntezuje mowę w czasie rzeczywistym zamiast korzystać z biblioteki wcześniej nagranych plików audio. Klienci otrzymują potrzebną odpowiedź bez czekania wielu minut na obsługę. 

Budowa systemu telefonicznego AI wymaga jednak współpracy wielu agentów. W workflow agenta agent triage filtruje pierwsze zgłoszenia klientów, pobiera wymagane dane i przekazuje połączenie innemu agentowi. Mechanizm przekazywania między agentami przekazuje kontekst i historię czatu, dzięki czemu rozmowy pozostają płynne i zrozumiałe. 

Zacznij z ElevenAgents i zapewnij płynną współpracę agentów AI 

ElevenAgents pozwala projektować, testować i wdrażać wieloagentowe systemy głosowe i czatowe z jednej platformy. Stosuj zabezpieczenia, śledź wydajność chatbotów i analizuj transkrypcje, aby ulepszać rozmowy — wewnętrzne i z klientami. 

Dowiedz się więcej o systemach wieloagentowych w ElevenAgents lub zarejestruj się już dziś i zacznij tworzyć agentów dla swoich workflow.

FAQ: systemy wieloagentowe