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 firmom automatyzować złożone workflow za pomocą współpracujących, autonomicznych agentów AI. Rozwiązują problemy, które wcześniej uniemożliwiały firmom pełne wykorzystanie możliwości LLM-ów.

Według badania systemy wieloagentowe stanowią 66,4% rynku agentowej AI, co podkreśla wzrost firm, innowacyjność i produktywność wraz z rosnącą popularnością tej architektury.

Ten przewodnik omawia podstawy systemów wieloagentowych i wyjaśnia, dlaczego są ważne. Przedstawiamy 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, z którymi jeden agent by sobie nie poradził.
• System wieloagentowy może wdrażać siedem typów agentów AI, w tym agentów prostych odruchów, opartych na modelu i celu.
• Agenci mogą działać w architekturze scentralizowanej lub zdecentralizowanej.
• Kluczowe zalety systemów wieloagentowych to skalowalność, równoległość i specjalizacja, które zapewnia ta architektura.
• Firmy wdrażają systemy wieloagentowe w wielu zastosowaniach, m.in. w tworzeniu oprogramowania, zarządzaniu magazynem i dystrybucji treści.
  

Czym są systemy wieloagentowe?

Systemy wieloagentowe to zbiory agentów AI, którzy wspólnie realizują cele, by rozwiązywać złożone problemy, z którymi jeden agent nie dałby sobie rady.

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

Jak działają systemy wieloagentowe

W typowej architekturze systemu wieloagentowego scentralizowany 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 zewnętrznych narzędzi przez API firm trzecich i Model Context Protocol (MCP).

Aby wykonać zadanie, wyspecjalizowani agenci dzielą się informacjami, wymieniają wiadomości i stale się doskonalą dzięki interakcjom z użytkownikami i środowiskiem.

Dlaczego systemy wieloagentowe są ważne?

Systemy wieloagentowe zapewniają elastyczną, rozproszoną platformę, która rozszerza okno kontekstowe LLM-a działającego jako jeden agent. Pojedynczy agent może dobrze wnioskować w określonej dziedzinie, ale zmuszenie go do wykonania wielu zadań w ograniczonym czasie i przy ograniczonych informacjach obniży jego dokładność.

Dzięki systemom wieloagentowym możesz skalować AI w różnych zastosowaniach przez przetwarzanie równoległe, wyspecjalizowaną kontrolę agentów i większą elastyczność.

Weźmy jako przykład workflow content marketingu. Jeden agent AI miałby trudności z badaniem tematów, analizą odbiorców, tworzeniem treści, publikacją i raportowaniem. Musiałbyś ingerować na różnych etapach.

System wieloagentowy wdraża za to 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, każdy o innych cechach.

1. Agent prostych odruchów

Agent prostych odruchów reaguje na dane wejściowe z czujników według zdefiniowanych reguł warunkowych. Po otrzymaniu danych tworzy wynik: działanie, tekst, audio lub inny format. Nie zachowuje pamięci wyników ani środowiska, więc każde wnioskowanie zaczyna od zera.

2. Agent odruchów oparty na modelu

Agent odruchów oparty na modelu częściowo rozumie środowisko, w którym działa. Dzięki ciągłym interakcjom uczy się, jak jego działania wpływają na środowisko, i wykorzystuje te informacje, by rozszerzać reguły warunkowe na potrzeby wnioskowania.

Nie zachowuje jednak pamięci wcześniejszego wnioskowania, więc pod tym względem działa podobnie do agenta prostych odruchów.

3. Agent oparty na celu

Agent oparty na celu rozważa możliwe działania, które doprowadzą go do z góry określonego celu. Zamiast działać według reguł warunkowych, agent AI używa algorytmów wyszukiwania i planowania, by przewidzieć przyszłe wyniki dla każdej wyznaczonej ścieżki. Potem wybiera tę, która jego zdaniem najpewniej przyniesie sukces.

4. Agent oparty na użyteczności

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

5. Agent uczący się

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

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 działań taktycznych, np. pobieranie danych z czujników i sterowanie reakcją aktuatorów. W złożonych konfiguracjach inżynierowie uczenia maszynowego wdrażają agentów na wielu poziomach, by lepiej synchronizować i rozdzielać zadania.

7. Agent współpracujący

Agenci współpracujący działają w relacji peer-to-peer. Zamiast polegać na centralnym orkiestratorze, każdy agent dzieli się informacjami, przekazuje kontrolę i współpracuje nad wspólnym celem.

Popularne architektury systemów wieloagentowych

Systemy wieloagentowe poprawiają wydajność operacyjną, ale udane wdrożenie zależy od dopasowania architektury do zastosowania.

Oto krótkie porównanie różnych architektur systemów wieloagentowych.

Przyjrzyjmy się bliżej każdej architekturze.

Scentralizowana

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

Z założenia architektura scentralizowana upraszcza działanie. W jednym panelu określasz cele, egzekwujesz zasady bezpieczeństwa i nadzorujesz agentów.

Jednak pojedynczy punkt kontroli, na którym opiera się ta architektura, jest też ryzykiem operacyjnym. Jeśli orkiestrator zawiedzie, zawiedzie cały system, ponieważ agenci zależą od niego w koordynacji i wymianie informacji.

Użyj scentralizowanego systemu wieloagentowego, gdy chcesz łatwo zabezpieczać i propagować zmiany w środowisku produkcyjnym.

Zdecentralizowana

Zdecentralizowana sieć agentów równo rozdziela rozumowanie, komunikację i działanie między wszystkich agentów w systemie. Opiera się na płaskiej hierarchii, w której żaden agent nie ma większej władzy od innych. Każdy agent jest autonomiczną jednostką. Dzięki temu architektura zdecentralizowana jest odporna, 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 sieciach połączeń.

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

Hierarchiczna

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

Jasna hierarchia ułatwia zarządzanie i audyt. Możesz śledzić decyzje agentów na różnych poziomach. Jednak stosy agentów zwiększają narzut i mogą powodować zauważalne opóźnienia w aplikacjach działających w czasie rzeczywistym.

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

Sekwencyjna

Sekwencyjne systemy agentów przekazują wyniki od jednego agenta AI do drugiego według sztywnego schematu. Na przykład agent A przekazuje zadanie agentowi B, który przekazuje je agentowi C. W architekturze sekwencyjnej każdy krok bezpośrednio zależy od poprzedniego wyniku, dlatego dobrze pasuje do przewidywalnych workflow.

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

Użyj agentów sekwencyjnych, gdy kluczowe są ścisłe zależności, np. przy segregacji medycznej prowadzącej do diagnozy.

Kluczowe zalety systemów wieloagentowych

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

Oto kilka przykładowych zalet systemów wieloagentowych:

• Elastyczna specjalizacja
• Lepsza równoległość
• Lepsza izolacja awarii
• Większa skalowalność

Przyjrzyjmy się im bliżej.

Specjalizacja

Zamiast przydzielać szeroki zakres zadań jednemu agentowi, system wieloagentowy przekazuje je agentom AI zaprojektowanym specjalnie do ich obsługi. Dzięki temu zespół operacyjny może stworzyć system agentów, który wiernie odzwierciedla jego workflow.

Na przykład agent do web scrapingu pobiera dane o produktach, agent analityczny prognozuje trendy rynkowe, a agent e-commerce aktualizuje cenę.

Równoległość

Wielu agentów AI działa jednocześnie, aby przyspieszyć rezultat. 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 wyszukiwania historycznych rozmów.

Izolacja awarii

Awaria w systemie wieloagentowym nie musi zatrzymywać całego systemu. Gdy agent zawiedzie, naprawiasz go lub izolujesz, by 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 zera, dodajesz więcej agentów, by zwiększyć wydajność. Dzięki wspólnemu środowisku wszyscy agenci mają dostęp do tego samego kontekstu, co pomaga nowym agentom wnioskować dokładniej.

Na przykład startup wdraża wieloagentowy workflow marketingowy do obsługi przychodzących leadów. Gdy agenci napotykają wąskie gardło, firma dodaje kolejnych agentów AI do tej samej platformy.

Wyzwania i ograniczenia systemów wieloagentowych

Mimo korzyści systemy wieloagentowe nadal wiążą się z wyzwaniami, które utrudniają wdrożenie.

• Narzut koordynacyjny: Agenci muszą dokładnie przekazywać kontekst, aby konsekwentnie 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-y, które są podstawą agentów AI, mogą popełniać błędy. Każda niedokładność, której agent nie wychwyci, przechodzi do następnego. W efekcie zespoły mogą obserwować duże różnice w końcowym wyniku, wpływające na rezultaty operacyjne.
• Zwielokrotnienie kosztów: Uruchamianie agentów AI może być kosztowne, zwłaszcza w złożonych procesach. Każde wywołanie API do dostawcy LLM zużywa tokeny, a ich koszt szybko rośnie.
• Trudności z debugowaniem: Rozwiązywanie problemów w systemie wieloagentowym jest trudne. Gdy w tworzenie wyniku zaangażowanych jest wielu agentów, znalezienie źródłowej przyczyny wymaga więcej pracy. Nawet gdy uda się wskazać wadliwego agenta, odtworzenie problemu jest bardzo trudne ze względu na probabilistyczną naturę LLM-ów.

Przykłady systemów wieloagentowych w praktyce

Systemy wieloagentowe wyszły poza wewnętrzne innowacje i rozwiązują realne wyzwania operacyjne.

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

Woven by Toyota wykorzystuje systemy wieloagentowe do automatycznej naprawy kodu

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

Dlatego Woven by Toyota stworzyło 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 znaleźć i naprawić problemy z kodowaniem. Następnie Evaluator przeprowadza końcową kontrolę i uzasadnia swój werdykt.

Dzięki temu zespół inżynierów zdołał naprawić 81,5% błędów zgodności z MISRA za pomocą systemu wieloagentowego.

PGA TOUR wykorzystuje agentową AI do researchu medialnego i tworzenia 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 o odrębnych rolach zespół redakcyjny tworzy treści zgodne ze stylem marki PGA TOUR. Gdy system otrzymuje zlecenie na treść, agent danych przeprowadza research i przekazuje wynik agentowi redaktora. Następnie agent piszący 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 wsparcie klientów

CUADRA to meksykańska marka premium, która obsługuje klientów przez wiele kanałów, m.in. media społecznościowe, stronę internetową i telefon. Firma wie, że klienci oczekują szybkich i spersonalizowanych odpowiedzi, ale w szczytowych okresach napotyka trudności.

Zamiast polegać wyłącznie na zespołach obsługi klienta, CUADRA stworzyła system wieloagentowy do filtrowania przychodzących zapytań i przekazywania ich dalej w razie potrzeby. Rdzeniem systemu jest orkiestrator koordynujący wyspecjalizowanych agentów do rekomendacji produktów, historii zamówień i interakcji z klientami.

Agenci okazali się sukcesem dla CUADRA — klienci ocenili otrzymywane odpowiedzi na 95,5%, w porównaniu z 57% przy obsłudze wyłącznie przez ludzi.

Synergy Logistics wdraża system wieloagentowy do pracy magazynów

Operacje magazynowe są wrażliwe na czas. Pracownicy mogą na przykład nie dotrzymać terminów wysyłki lub dopuścić do braków magazynowych, co generuje koszty. Synergy Logistics to wiodący dostawca rozwiązań do zarządzania magazynem. Firma postanowiła pomóc operatorom zwiększyć wydajność i ograniczyć przeoczenia w zarządzaniu zapasami za pomocą systemów wieloagentowych.

Dostawca rozwiązań magazynowych stworzył scentralizowany system agentowej AI, który przewiduje ruchy zapasów i zapewnia lepszy wgląd w pracę magazynu. agent orkiestratora działa jako koordynator, delegując zadania agentom do wykrywania zagrożonych zapasów, priorytetyzacji zadań i przewidywania braków. Agenci korzystają z danych WMS, by wnioskować i przedstawiać rekomendacje.

Razem ci agenci mogli obsłużyć nawet 75% zadań wykonywanych przez operatorów.

Systemy wieloagentowe w voice AI

Voice AI to technologia, która słucha ludzi, rozumie intencje i odpowiada głosami podobnymi do ludzkich. Możesz stworzyć wieloagentowy system voice AI, by umożliwić inteligentniejszą, skalowalną i wydajniejszą komunikację głosową przy minimalnym udziale człowieka.

Możesz na przykład użyć systemu telefonicznego AI, aby 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 nagranych audio. Klienci otrzymują potrzebną odpowiedź bez czekania wielu minut na obsługę.

Stworzenie systemu telefonicznego AI wymaga jednak współpracy wielu agentów. W workflow agentów agent triage filtruje pierwsze zapytania klientów, pobiera wymagane dane i przekazuje rozmowę innemu agentowi. Mechanizm przekazywania agentów przesyła 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 skuteczność chatbotów i analizuj transkrypcje, aby poprawiać rozmowy — wewnętrzne i te prowadzone z klientami.

Dowiedz się więcej o systemach wieloagentowych w ElevenAgents lub zarejestruj się już dziś, aby zacząć tworzyć agentów dla swoich workflow.

FAQ: systemy wieloagentowe