Multiagentsystem förklarat: Så samarbetar AI-agenter 

Sedan stora språkmodeller (LLM:er) dök upp har branscher utforskat sätt att optimera affärsprocesser. En metod som fått allt större genomslag är multiagentsystem.

Multiagentsystem gör det möjligt för organisationer att automatisera komplexa arbetsflöden med hjälp av en samarbetande grupp av autonoma AI-agenter. De löser problem som tidigare hindrade företag från att fullt ut utnyttja fördelarna med LLM:er. 

Enligt en undersökning står multiagentsystem för 66,4 % av marknaden för agentisk AI, vilket understryker tillväxt, innovation och produktivitet när arkitekturen får allt större genomslag. 

Den här guiden går igenom grunderna i multiagentsystem och varför de är viktiga. Vi tittar också närmare på vanliga arkitekturer, typer av AI-agenter, utmaningar, fördelar och användningsområden, även inom röst-AI. 

Sammanfattning

• Multiagentsystem använder flera AI-agenter för att utföra komplexa uppgifter som en enskild agent inte klarar.
• Ett multiagentsystem kan använda sju typer av AI-agenter, bland annat enkla reflexagenter, modellbaserade agenter och målstyrda agenter.
• Agenter kan arbeta i en centraliserad eller decentraliserad arkitektur. 
• Viktiga fördelar med multiagentsystem är skalbarhet, parallellism och den specialisering som arkitekturen möjliggör.
• Organisationer använder multiagentsystem inom många olika områden, bland annat mjukvaruutveckling, lagerhantering och innehållsdistribution. 
  

Vad är multiagentsystem? 

Multiagentsystem är samlingar av AI-agenter som arbetar mot gemensamma mål för att lösa komplexa problem som en enskild agent inte kan lösa. 

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

Så fungerar multiagentsystem 

I en typisk arkitektur för multiagentsystem delar en central 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 multiagentsystem. 

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

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

Varför är multiagentsystem viktiga? 

Multiagentsystem erbjuder en flexibel, distribuerad plattform som utökar kontextfönstret för en LLM med en enskild agent. En enskild agent kan göra rimliga inferenser inom ett visst område, men om den tvingas slutföra många uppgifter på begränsad tid och med begränsad information minskar noggrannheten. 

Med multiagentsystem kan du skala AI för olika användningsområden genom parallell bearbetning, specialiserad agentstyrning och större anpassningsförmåga.

Ta ett arbetsflöde för innehållsmarknadsföring som exempel. En enskild AI-agent skulle ha svårt att utföra ämnesresearch, målgruppsanalys, innehållsproduktion, publicering och rapportering. För att klara det behöver du ingripa vid olika kontaktpunkter.

Ett multiagentsystem använder i stället dedikerade AI-agenter, där var och en behärskar sitt kunskapsområde, och ansluter till de verktyg som krävs för att automatisera arbetsflödet. 

Typer av AI-agenter i multiagentsystem  

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

1. Enkel reflexagent

En enkel reflexagent reagerar på sinnesintryck utifrån förinställda villkorsregler. När agenten får indata skapar den utdata, till exempel en åtgärd, text, ljud eller ett annat format. Den sparar inga minnen av resultaten eller sin miljö, vilket innebär att varje inferens börjar från noll. 

2. Modellbaserad reflexagent

En modellbaserad reflexagent är delvis medveten om miljön den har distribuerats i. Genom kontinuerliga interaktioner lär sig agenten hur dess handlingar påverkar miljön och använder informationen för att komplettera villkorsreglerna vid inferens. 

Agenten behåller dock inget minne av tidigare inferenser, vilket på sätt och vis gör att den fungerar nästan som en enkel reflexagent. 

3. Målstyrd agent

En målstyrd agent överväger möjliga handlingar som kan leda till ett förutbestämt mål. I stället för att agera utifrån villkorsregler använder AI-agenten sök- och planeringsalgoritmer för att förutsäga framtida resultat för varje möjlig 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. Nytta, i AI-agenters sammanhang, är det värde du får från systemet. När den används förutser agenten olika vägar den kan ta och tilldelar var och en en vikt. Sedan väger den möjliga risker och 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 återkopplingsslinga utvärderar agenten sin prestanda mot specifika kriterier och förfinar sitt beteende för att ge önskade resultat. 

6. Hierarkisk agent

Hierarkiska agenter är AI-agenter som arbetar i olika beslutsled 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, som att ta in sensordata och styra aktuatorers respons. I komplexa upplägg distribuerar maskininlärningsingenjörer agenter i flera nivåer för att bättre samordna och fördela uppgifter. 

7. Samarbetsagent

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

Vanliga arkitekturer för multiagentsystem 

Även om multiagentsystem förbättrar den operativa effektiviteten beror en lyckad implementering på att rätt arkitektur passar användningsområdet. 

Här är en snabb jämförelse av olika arkitekturer för multiagentsystem. 

Låt oss titta närmare på varje arkitektur.

Centraliserad

En centraliserad multiagentarkitektur 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. 

Men den enda kontrollpunkt som arkitekturen bygger på innebär också en operativ risk. Om orkestreraren fallerar fallerar hela systemet, eftersom agenterna är beroende av den för samordning och informationsdelning.

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

Decentraliserad

Ett decentraliserat agentnätverk fördelar resonemang, kommunikation och handlingar lika mellan alla agenter i systemet. Det bygger på en platt hierarki där ingen agent har högre auktoritet än de andra. Varje agent är en autonom enhet. Det gör den decentraliserade arkitekturen robust, integritetsvänlig och mindre felbenägen. 

Till skillnad från ett centraliserat multiagentnätverk fortsätter en decentraliserad arkitektur att fungera även om en enskild agent fallerar. Genom mekanismer för konsensus eller uppgiftsdelning kan andra agenter ta över den problematiska agentens roll. Nackdelen är att det är komplicerat 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 beslutsordning. Tänk på arkitekturen som ett företags organisationsschema, där avdelningschefer, mellanchefer och verksamhetsansvariga övervakar olika delar av samma kampanj. En AI-agent på högsta nivån planerar, en agent på mellannivån samordnar och agenter på lägre nivå implementerar på detaljnivå.  

En tydlig hierarki möjliggör styrning och ett revisionsspår. Du kan spåra beslut mellan agenter i olika lager. Men flera lager av agenter medför overhead och kan orsaka märkbar fördröjning i realtidsapplikationer.

Använd en hierarkisk AI-arkitektur när du behöver ett skalbart multiagentsystem som omfattar flera områden, som hantering av leveranskedjor. 

Sekventiell 

Sekventiella agentsystem fungerar genom att skicka resultaten 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 stor styrka hos sekventiell AI. Det 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 triagering som leder till en diagnos. 

Viktiga fördelar med multiagentsystem 

Driftteam använder multiagentsystem på grund av deras tydliga fördelar. 

Här är några exempel på fördelar med multiagentsystem:

• Flexibel specialisering
• Bättre parallellism
• Förbättrad felisolering
• Bättre skalbarhet

Låt oss gå igenom dem mer i detalj.

Specialisering

I stället för att tilldela en bred uppsättning uppgifter till en enskild agent tilldelar ett multiagentsystem dem till AI-agenter som är särskilt utformade för att hantera dem. Det gör att driftteamet kan skapa ett agentsystem som nära efterliknar deras arbetsflöden.

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

Parallellism

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

Kundframgångsteam kan till exempel använda agenter för att samtidigt hämta kunddata, sammanställa tidigare transaktioner och lyfta fram historiska konversationer. 

Felisolering

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

Agentiska robotar i lagerverksamhet kan till exempel ta över uppgifterna från en robot som har fallerat. 

Skalbarhet

Multiagentsystem skalas enkelt när arbetsbelastningen växer. I stället för att bygga om arkitekturen från grunden lägger du till fler agenter för att öka effektiviteten. Tack vare den delade miljön får alla agenter åtkomst till samma kontext, vilket hjälper ytterligare agenter att göra mer träffsäkra inferenser. 

En startup kan till exempel använda ett multiagentbaserat arbetsflöde för marknadsföring för att hantera inkommande leads. När agenterna stöter på en flaskhals lägger de till fler AI-agenter på samma plattform. 

Utmaningar och begränsningar med multiagentsystem 

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

• Samordningsöverhead: Agenter måste överföra kontext korrekt för att konsekvent nå önskade resultat. I en komplex arkitektur, särskilt med hundratals agenter, är det svårt att säkerställa ett tillförlitligt meddelandeutbyte. Det kan leda till kontextdrift, vilket 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 förs vidare till nästa. Därför kan team se stora variationer i slutresultatet, vilket påverkar verksamhetsresultaten. 
• Kostnadsmultiplikation: Det kan vara dyrt att köra AI-agenter, särskilt för komplexa processer. Varje API-anrop till en LLM-leverantör förbrukar tokens, vilket kan leda till betydande kostnader. 
• Svåröverskådlig felsökning: Det är svårt att felsöka ett multiagentsystem. När flera agenter bidrar till ett resultat krävs mer arbete för att hitta grundorsaken. Även om du lyckas spåra felet till en agent är det mycket svårt att återskapa symptomet på grund av LLM:ernas probabilistiska natur.

Exempel på multiagentsystem i verkligheten 

Multiagentsystem har gått från intern innovation till att lösa operativa utmaningar i verkligheten.

Nedan följer några exempel på hur multiagentsystem har förbättrat arbetsflöden i verkligheten. 

Woven by Toyota använder multiagentsystem för automatiska kodkorrigeringar

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

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

Resultatet blev att teknikteamet lyckades korrigera 81,5 % av felen i MISRA-efterlevnaden med hjälp av multiagentsystemet.

PGA TOUR använder agentisk AI för medieresearch och innehållsproduktion 

PGA TOUR arrangerar prestigefyllda golftävlingar och har en stor följarskara. Organisationen har dock svårt att skapa innehåll som täcker spelarna på ett tillräckligt bra sätt och distribuera det för att nå ut. Med hundratals spelare på banan ville arrangören förkorta tiden från innehållsproduktion till publicering.

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

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

CUADRA använder ett multiagentsystem för att förbättra kundsupporten

CUADRA är ett mexikanskt premiumvarumärke inom detaljhandel som hjälper kunder via 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 kundteam byggde CUADRA ett multiagentsystem för att filtrera inkommande förfrågningar och eskalera dem vid behov. I systemets kärna finns en orkestrerare som samordnar flera specialistagenter för produktrekommendationer, orderhistorik och kundinteraktioner. 

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

Synergy Logistics använder multiagenter för lagerverksamhet

Lagerverksamhet är tidskänslig. Mänskliga operatörer kan till exempel missa leveransfrister eller riskera lagerslut, vilket kostar företag pengar. Synergy Logistics är en ledande leverantör av lösningar för lagerhantering. Företaget tog initiativet att hjälpa operatörer att öka effektiviteten och minska förbiseenden i lagerhanteringen med hjälp av multiagentsystem.

Leverantören av lagerlösningar byggde ett centraliserat agentiskt AI-system för att förutsäga lagerrörelser och skapa överblick över lagerverksamheten. En orkestreraragent fungerar som koordinator och delegerar uppgifter till agenter för lager med risk, uppgiftsprioritering och förutsägelse av lagerslut. Agenterna använder WMS-data för inferenser och rekommendationer. 

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

Multiagentsystem inom röst-AI  

Röst-AI är teknik som lyssnar på människor, förstår avsikten och svarar med människoliknande röster. Du kan bygga ett multiagentbaserat röst-AI-system för smartare, skalbarare och effektivare muntliga interaktioner med minimal mänsklig inblandning.

Du kan till exempel använda ett AI-telefonsystem för att stärka ditt kundsupportteam. Ett AI-telefonsystem, till skillnad från ett traditionellt interaktivt röstresponssystem, syntetiserar tal i realtid i stället för att använda ett förinspelat ljudbibliotek. Kunder får svaret de vill ha utan att behöva vänta flera minuter på hjälp. 

Att bygga ett AI-telefonsystem kräver dock samarbete mellan flera agenter. I agentarbetsflödet filtrerar en triageagent de första kundförfrågningarna, hämtar nödvändig data och överför samtalet till en annan agent. Mekanismen för agentöverföring överför kontext och chatthistorik så att konversationerna förblir sömlösa och begripliga. 

Kom igång med ElevenAgents för smidigt samarbete mellan AI-agenter 

ElevenAgents låter dig utforma, testa och distribuera multiagentbaserade röst- och chattsystem från en enda plattform. Tillämpa säkerhetsskydd, följ chatbotars prestanda och gå tillbaka till transkriptioner för att förbättra konversationer, både internt och i kundkanaler. 

Läs mer om multiagentsystem i ElevenAgents eller registrera dig idag för att börja bygga agenter för dina arbetsflöden.

Vanliga frågor: Förstå multiagentsystem