Multiagentsystem förklarat: Så samarbetar AI-agenter 

Sedan stora språkmodeller (LLM:er) gjorde sitt intåg har branscher undersökt sätt att effektivisera affärsprocesser. En metod som får allt större genomslag är system med flera agenter.

System med flera agenter gör det möjligt för organisationer att automatisera komplexa arbetsflöden med hjälp av en samverkande uppsättning autonoma AI-agenter. De löser problem som tidigare hindrade företag från att fullt ut dra nytta av fördelarna med LLM:er. 

Enligt en undersökning står system med flera agenter för 66,4 % av marknaden för agentisk AI, vilket understryker affärstillväxt, innovation och produktivitet i takt med att arkitekturen får större genomslag. 

Den här guiden går igenom grunderna i system med flera agenter och varför de är viktiga. Vi fördjupar oss också i vanliga arkitekturer, typer av AI-agenter, utmaningar, fördelar och användningsområden, inklusive inom röst-AI. 

Sammanfattning

• System med flera agenter använder flera AI-agenter för att utföra komplexa uppgifter som en ensam agent inte skulle klara.
• Det finns sju typer av AI-agenter som ett system med flera agenter kan använda, bland annat enkla reflexagenter, modellbaserade agenter och målstyrda agenter.
• Agenter kan arbeta i en centraliserad eller decentraliserad arkitektur. 
• Viktiga fördelar med system med flera agenter är skalbarheten, parallelliteten och specialiseringen som arkitekturen ger.
• Organisationer använder system med flera agenter inom många olika områden, bland annat mjukvaruutveckling, lagerhantering och innehållsdistribution. 
  

Vad är system med flera agenter? 

System med flera agenter är grupper av AI-agenter som arbetar mot gemensamma mål för att lösa komplexa problem som en ensam agent inte klarar. 

En AI-agent är en autonom applikation som drivs av stora språkmodeller (LLM:er), kan resonera, agera och ansluta till externa verktyg. En enskild AI-agent är användbar för väldefinierade uppgifter, men har svårt att hantera oförutsägbara, omfattande eller alltför komplexa uppgifter som sträcker sig över flera områden. 

Så fungerar system med flera agenter 

I en typisk arkitektur för system med flera agenter delar en centraliserad koordinator upp en komplex uppgift i flera mindre delar. Därefter tilldelar den varje uppgift till specialiserade agenter i den delade miljön.

Kommunikation är avgörande för ett högpresterande och tillförlitligt system med flera agenter. 

• Agenter utbyter data med varandra via egna meddelandetjänster eller A2A-protokollet.
• Agenter interagerar med externa verktyg via API:er från tredje part och Model Context Protocol (MCP). 

För att slutföra uppgiften delar de specialiserade agenterna information, utbyter meddelanden och förbättras kontinuerligt genom interaktioner med användare och miljön. 

Varför är system med flera agenter viktiga? 

System med flera agenter erbjuder en flexibel, distribuerad plattform som utökar kontextfönstret för en LLM med en enda agent. En ensam agent kan dra rimliga slutsatser inom ett visst område, men om den tvingas slutföra ett stort antal uppgifter på begränsad tid och med begränsad information minskar träffsäkerheten. 

Med system med flera agenter kan du skala AI över olika användningsområden genom parallell bearbetning, specialiserad agentstyrning och större anpassningsförmåga.

Ta ett arbetsflöde för innehållsmarknadsföring som exempel. En ensam AI-agent skulle ha svårt att genomföra ämnesresearch, målgruppsanalys, innehållsskapande, publicering och rapportering. För det behöver du ingripa vid flera olika tillfällen.

Ett system med flera agenter använder däremot dedikerade AI-agenter som var och en behärskar sitt kunskapsområde, och ansluter till de verktyg som behövs för att automatisera arbetsflödet. 

Typer av AI-agenter i system med flera agenter  

Det finns sju typer av AI-agenter, var och en med sina egna egenskaper.

1. Enkel reflexagent

En enkel reflexagent reagerar på sensoriska indata utifrån förinställda villkorsregler. När agenten tar emot indata skapar den utdata, vilket kan vara en handling, text, ljud eller ett annat format. Den behåller inget minne av resultaten eller sin miljö, vilket innebär att varje inferens börjar från noll. 

2. Modellbaserad reflexagent

En modellbaserad reflexagent är delvis medveten om miljön där den används. Genom kontinuerliga interaktioner lär sig agenten hur dess handlingar påverkar miljön och använder informationen för att utöka villkorsreglerna för inferens. 

Agenten behåller dock inget minne av tidigare inferens och fungerar därför på sätt och vis nästan som en enkel reflexagent. 

3. Målstyrd agent

En målstyrd agent överväger möjliga åtgärder som leder till ett förutbestämt mål. I stället för att agera utifrån villkorsregler använder AI-agenten sök- och planeringsalgoritmer för att förutsäga framtida resultat för varje kartlagd väg. Sedan väljer den den väg som den bedömer har störst sannolikhet att ge ett lyckat resultat. 

4. Nyttoorienterad agent

En nyttoorienterad agent är utformad för att arbeta mot ett resultat som maximerar nyttan. I samband med AI-agenter är nytta det värde du får från systemet. När agenten används förutser den olika vägar den kan ta och tilldelar varje väg en vikt. Därefter väger den potentiella risker mot belöningar innan den väljer alternativet med störst nytta.

5. Lärande agent

En lärande agent förbättrar kontinuerligt sin prestanda genom tidigare erfarenheter och interaktioner med miljön. Genom att arbeta i en återkopplingsloop utvärderar agenten sin prestanda mot specifika kriterier och förfinar sitt beteende för att skapa önskade resultat. 

6. Hierarkisk agent

Hierarkiska agenter är AI-agenter som arbetar i olika befälskedjor mellan agenter på hög och låg nivå. Agenter på högre nivå delar vanligtvis upp stora uppgifter i mindre delar för agenter på lägre nivå. 

Agenter på låg nivå ansvarar samtidigt för taktisk implementering, till exempel att ta in sensordata och styra aktuatorers respons. I en komplex uppsättning använder maskininlärningsingenjörer agenter på flera nivåer för att bättre samordna och fördela uppgifter. 

7. Samarbetsagent

Samarbetsagenter är AI-agenter som har en jämbördig relation med varandra. I stället för att förlita sig på en central orkestrerare delar varje agent information, lämnar över kontroll och arbetar tillsammans mot ett gemensamt mål. 

Vanliga arkitekturer för system med flera agenter 

Även om system med flera agenter förbättrar den operativa effektiviteten kräver en lyckad implementering rätt arkitektur för användningsområdet. 

Här är en snabb jämförelse av olika arkitekturer för system med flera agenter. 

Låt oss titta närmare på varje arkitektur.

Centraliserad

En centraliserad arkitektur för flera agenter består av en central orkestrerare och flera arbetsagenter. De delar en gemensam kunskapsbas som orkestreraren styr. När orkestreraren får en uppgift delar den upp den i mindre, specialiserade delar och tilldelar dem till respektive agent. 

En centraliserad arkitektur förenklar genomförandet. Du definierar mål, tillämpar säkerhetspolicyer och övervakar agenter från en gemensam kontrollpanel. 

Den enda kontrollpunkt som arkitekturen bygger på är dock också en operativ risk. Om orkestreraren slutar fungera slutar hela systemet att fungera, eftersom agenterna är beroende av den för samordning och informationsdelning.

Använd centraliserade fleragentsystem när du enkelt behöver skydda och sprida ändringar i produktionsmiljöer. 

Decentraliserad

Ett decentraliserat nätverk av agenter fördelar resonemang, kommunikation och handlingar lika mellan alla agenter i systemet. Det bygger på en platt hierarki där ingen agent har högre auktoritet än någon annan. Varje agent är en autonom enhet. Det gör den decentraliserade arkitekturen robust, integritetsvänlig och mindre benägen att fallera. 

Till skillnad från ett centraliserat fleragentnätverk fortsätter en decentraliserad arkitektur att fungera även om en enskild agent fallerar. Genom konsensus- eller uppgiftsdelningsmekanismer kan andra agenter ta över den problematiska agentens roll. Nackdelen med arkitekturen är komplexiteten i att distribuera meddelanden och säkra kommunikationen i komplexa kommunikationsnät. 

Använd en decentraliserad agentarkitektur om du vill ha ett skalbart, feltolerant AI-system som edge computing.

Hierarkisk 

En hierarkisk arkitektur består av AI-agenter som arbetar i lager i en befälskedja. Se arkitekturen som ett företags organisationsschema, där avdelningschefer, mellanchefer och operativa chefer övervakar olika delar av samma kampanj. En AI-agent i det översta lagret planerar, en agent i mellanlagret samordnar och agenter i de lägre lagren implementerar på detaljnivå.  

En tydlig hierarki möjliggör styrning och ett revisionsspår. Du kan följa beslut mellan agenter i olika lager. Agentstaplar medför dock omkostnader och kan orsaka märkbar fördröjning i realtidsapplikationer.

Använd en hierarkisk AI-arkitektur när du behöver ett skalbart system med flera agenter som spänner över flera områden, till exempel hantering av leveranskedjan. 

Sekventiell 

Sekventiella agentsystem fungerar genom att resultat skickas från en AI-agent till en annan enligt ett strikt mönster. Agent A lämnar till exempel över till agent B, som skickar vidare till agent C. I en sekventiell arkitektur är varje steg direkt beroende av föregående resultat, vilket gör arkitekturen väl lämpad för förutsägbara arbetsflöden. 

Förutsägbarhet är en viktig styrka hos sekventiell AI. Den gör det enkelt att spåra fel och finjustera den berörda agenten. En sekventiell pipeline tappar dock hastighet eftersom efterföljande agenter inte kan starta inferens eller köras parallellt. 

Använd sekventiella agenter när strikta beroenden är avgörande, till exempel vid medicinsk triage som leder till en diagnos. 

Viktiga fördelar med system med flera agenter 

Driftteam använder system med flera agenter på grund av deras tydliga fördelar. 

Här är några exempel på fördelar med system med flera agenter:

• Flexibel specialisering
• Bättre parallellitet
• Bättre felisolering
• Bättre skalbarhet

Låt oss gå igenom dem mer i detalj.

Specialisering

I stället för att tilldela en ensam agent många olika uppgifter tilldelar ett system med flera agenter dem till AI-agenter som är särskilt utformade för att hantera dem. Det gör att driftteamet kan utforma ett agentsystem som nära efterliknar deras arbetsflöden.

Du kan till exempel använda en webbskrapningsagent för att hämta produktdata, en analysagent för att prognostisera marknadstrender och en e-handelsagent för att uppdatera priset. 

Parallellitet

Flera AI-agenter körs samtidigt för att påskynda resultatet. I stället för att gå igenom en serie agenter delegerar du uppgifter utan beroenden till olika autonoma agenter. När de har slutfört inferensen sammanställer du resultaten för vidare analys. 

Kundframgångsteam kan till exempel starta agenter som samtidigt hämtar kunddata, sammanställer tidigare transaktioner och lyfter fram historiska konversationer. 

Felisolering

Ett fel stoppar inte nödvändigtvis hela systemet i ett system med flera agenter. När en agent fallerar åtgärdar eller isolerar du den för att förhindra att den påverkar efterföljande agentiska arbetsflöden. Det gör system med flera agenter attraktiva för verksamhetskritiska applikationer med låg tolerans för driftstörningar.

Agentiska robotar för lagerverksamhet kan till exempel ta över arbetet från en robot som har fallerat. 

Skalbarhet

System med flera agenter skalas enkelt när arbetsbelastningen ökar. I stället för att utforma arkitekturen från grunden lägger du till fler agenter för att förbättra effektiviteten. Tack vare den delade miljön får alla agenter tillgång till samma kontext, vilket hjälper ytterligare agenter att dra mer träffsäkra slutsatser. 

En startup kan till exempel använda ett fleragentarbetsflöde för marknadsföring för att hantera inkommande leads. När agenterna når en flaskhals lägger företaget till ytterligare AI-agenter på samma plattform. 

Utmaningar och begränsningar med system med flera agenter 

Trots fördelarna med system med flera agenter finns det fortfarande flera utmaningar som försvårar implementeringen.

• Samordningsomkostnader: Agenter måste överföra kontext korrekt för att konsekvent uppnå önskade resultat. I en komplex arkitektur, särskilt med hundratals agenter, är det svårt att säkerställa tillförlitligt meddelandeutbyte. Det kan leda till kontextdrift, som kräver noggrann samordning för att motverkas. 
• Ackumulerade fel: LLM:er, som utgör grunden för AI-agenter, kan göra misstag. Varje felaktighet som passerar en agent sprids vidare till nästa. Därför kan team se stora variationer i slutresultatet, vilket påverkar verksamheten. 
• Ökade kostnader: Att köra AI-agenter kan bli dyrt, särskilt för komplexa processer. Varje API-anrop till en LLM-leverantör förbrukar token, vilket kan leda till betydande kostnader. 
• Svår felsökning: Det är utmanande att felsöka ett system med flera agenter. När flera agenter är involverade i att skapa ett resultat krävs mer arbete för att hitta grundorsaken. Även om du lyckas spåra felet till en agent är det extremt svårt att återskapa problemet på grund av LLM:ers probabilistiska natur.

Exempel från verkligheten på system med flera agenter 

System med flera agenter har gått från intern innovation till att lösa operativa utmaningar i verkligheten.

Nedan följer några exempel på hur system med flera agenter har förbättrat arbetsflöden i verkligheten. 

Woven by Toyota använder system med flera agenter för automatiska kodfixar

Woven by Toyota är ett modernt mobilitetsföretag som levererar lösningar för autonom körning. Mjukvaran de bygger måste följa MISRA, en kodningsstandard för fordonsindustrin. Att följa MISRA är dock inte enkelt, eftersom ingenjörer måste validera sin kod mot hundratals sidor med standarder. 

Därför utformade Woven by Toyota ett system med flera agenter för att förbättra kodsäkerheten i stor skala. Systemet består av agenterna Reviewer, Coder och Evaluator. Både Reviewer och Coder går iterativt igenom källkoden för att hitta och åtgärda kodproblem. Därefter utför Evaluator en slutlig kontroll och redovisar resonemanget bakom sitt utlåtande. 

Därmed lyckades teknikteamet åtgärda 81,5 % av felen kopplade till MISRA-efterlevnad med hjälp av fleragentsystemet.

PGA TOUR använder agentisk AI för medierelaterad research och innehållsproduktion 

PGA TOUR arrangerar prestigefyllda golftävlingar och följs av en stor skara fans. Organisationen har dock svårt att leverera innehåll som täcker spelarna tillräckligt väl och distribuera det för att nå ut. Med hundratals spelare på banan ville arrangören korta tiden från innehållsskapande till publicering.

Genom att använda flera AI-agenter, var och en med en tydlig roll, skapar redaktionsteamet innehåll som följer PGA TOUR:s varumärkesstil. När systemet får en innehållsförfrågan gör en dataagent research innan resultatet lämnas över till redaktörsagenten. Sedan skapar en skribentagent och en bildagent utkastet, som efter granskning skickas till en publiceringsagent. 

Efter implementeringen ökade PGA TOUR sin innehållsproduktion till 1 200+ innehållsdelar per vecka. Än viktigare är att kostnaderna minskade med 95 %.

CUADRA använder ett system med flera agenter för att stärka kundtjänsten

CUADRA är ett mexikanskt premiumvarumärke inom detaljhandel som betjänar kunder i flera kanaler, bland annat sociala medier, webbplats och telefon. Företaget vet att kunder föredrar snabba och personliga svar, men möter utmaningar under högsäsong.

I stället för att enbart förlita sig på mänskliga kundtjänstteam byggde CUADRA ett system med flera agenter för att filtrera inkommande förfrågningar och eskalera dem vid behov. Kärnan i systemet är en orkestrerare som samordnar flera specialistagenter för produktrekommendationer, orderhistorik och kundinteraktioner. 

Agenterna blev en framgång för CUADRA, där kunder betygsatte svaren de får till 95,5 %, upp från 57 % när svaren enbart hanterades av människor. 

Synergy Logistics använder flera agenter för lagerverksamhet

Lagerverksamhet är tidskänslig. Mänskliga operatörer kan till exempel missa leveransdeadlines eller riskera lagerbrist, vilket kostar företag pengar. Synergy Logistics är en ledande leverantör av lösningar för lagerhantering. Företaget tog initiativet att hjälpa operatörer att effektivisera arbetet och minska förbiseenden vid lagerhantering med hjälp av system med flera agenter.

Leverantören av lagerlösningen byggde ett centraliserat system med agentisk AI för att förutsäga lagerförflyttningar och skapa tydlighet i lagerverksamheten. En orkestreraragent fungerar som koordinator och delegerar uppgifter till agenter för lager i riskzonen, uppgiftsprioritering och prognoser för lagerbrist. Dessa agenter använder WMS-data för att dra slutsatser och ge rekommendationer. 

Tillsammans kunde dessa agenter hantera upp till 75 % av arbetsbelastningen som operatörerna hanterar. 

System med flera agenter inom röst-AI  

Röst-AI är teknik som lyssnar på människor, förstår avsikter och svarar med människoliknande röster. Du kan bygga ett fleragentsystem för röst-AI som möjliggör smartare, skalbarare och effektivare muntliga interaktioner med minimal mänsklig medverkan.

Du kan till exempel använda ett AI-telefonsystem för att komplettera ditt kundtjänstteam. Ett AI-telefonsystem, till skillnad från ett traditionellt system för interaktivt röststyrt svar, syntetiserar tal i realtid i stället för att använda ett bibliotek med förinspelat ljud. Kunder får svaren de vill ha utan att behöva vänta i flera minuter på att få hjälp. 

Att bygga ett AI-telefonsystem kräver dock samarbete mellan flera agenter. I agentarbetsflödet filtrerar en triageagent initiala kundförfrågningar, hämtar nödvändig data och kopplar samtalet till en annan agent. Mekanismen för agentöverföring skickar vidare kontexten och chatthistoriken så att samtalen förblir sömlösa och begripliga. 

Kom i gång med ElevenAgents för smidigt samarbete mellan AI-agenter 

ElevenAgents gör att du kan utforma, testa och implementera fleragentsystem för röst och chatt från en enda plattform. Tillämpa säkerhetsräcken, följ chatbotars prestanda och gå igenom transkriptioner för att förbättra samtal, både internt och i kundriktade kanaler. 

Läs mer om system med flera agenter i ElevenAgents eller registrera dig i dag för att börja bygga agenter för dina arbetsflöden.

Vanliga frågor: Förstå system med flera agenter