Systemy wieloagentowe wyjaśnione: jak agenci AI współpracują

Od pojawienia się dużych modeli językowych (LLM) branże szukają sposobów na optymalizację procesów biznesowych. Jedną z coraz popularniejszych metod 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. 

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

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

Podsumowanie

• Systemy wieloagentowe wykorzystują wielu agentów AI do wykonywania złożonych zadań, z którymi pojedynczy agent by sobie nie poradził.
• System wieloagentowy może wdrożyć siedem typów agentów AI, w tym proste agenty odruchowe, oparte na modelu i celach.
• Agenci mogą działać w architekturze scentralizowanej lub zdecentralizowanej. 
• Główne zalety systemów wieloagentowych to skalowalność, równoległość i specjalizacja, które zapewnia ta architektura.
• Firmy wdrażają systemy wieloagentowe w różnych zastosowaniach, m.in. w tworzeniu oprogramowania, zarządzaniu magazynem i dystrybucji treści. 
  

Czym są systemy wieloagentowe? 

Systemy wieloagentowe to zbiory agentów AI, które wspólnie dążą do realizacji celów i rozwiązują 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 zewnętrznymi narzędziami. Pojedynczy agent AI sprawdza się w jasno określonych zadaniach, ale ma trudności z zadaniami nieprzewidywalnymi, ogromnymi lub zbyt złożonymi i obejmującymi wiele 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 za pomocą własnych usług komunikacyjnych lub protokołu A2A.
• Agenci korzystają z zewnętrznych narzędzi przez API innych firm i Model Context Protocol (MCP). 

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

Dlaczego systemy wieloagentowe są ważne? 

Systemy wieloagentowe zapewniają elastyczną, rozproszoną platformę, która rozszerza okno kontekstowe pojedynczego LLM. Pojedynczy agent może trafnie wnioskować w danej dziedzinie, ale zmuszanie go do wykonania wielu zadań w ograniczonym czasie i przy ograniczonych informacjach obniży jego dokładność. 

Systemy wieloagentowe pozwalają skalować AI w różnych zastosowaniach dzięki przetwarzaniu równoległemu, wyspecjalizowanym agentom i większej elastyczności.

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

System wieloagentowy wdraża natomiast dedykowanych agentów AI, z których każdy specjalizuje się w swojej dziedzinie, i łączy ich z narzędziami potrzebnymi do automatyzacji workflow. 

Typy agentów AI w systemach wieloagentowych  

Istnieje siedem typów agentów AI, a każdy ma własne cechy.

1. Prosty agent odruchowy

Prosty agent odruchowy reaguje na dane wejściowe z czujników według zdefiniowanych reguł warunkowych. Gdy otrzymuje dane wejściowe, generuje wynik — działanie, tekst, audio lub inny format. 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 tym względem działa niemal jak prosty agent odruchowy. 

3. Agent oparty na celach

Agent oparty na celach rozważa możliwe działania, które doprowadzą go do wcześniej określonego celu. 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 daje ci system. Po wdrożeniu agent przewiduje różne ścieżki i przypisuje każdej wagę. Następnie rozważa ryzyko i korzyści, zanim wybierze najkorzystniejszą opcję.

5. Agent uczący się

Agent uczący się stale poprawia swoje działanie 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 taktyczną, np. pobieranie danych z czujników i sterowanie reakcją siłowników. W złożonych konfiguracjach inżynierowie machine learning 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 

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

Oto szybkie 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 kontrolowaną przez orkiestratora. Gdy otrzyma zadanie, orkiestrator dzieli je na mniejsze, wyspecjalizowane części i przydziela odpowiednim agentom. 

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

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.

Używaj scentralizowanych systemów wieloagentowych, gdy chcesz łatwo zabezpieczać i propagować zmiany w środowiskach produkcyjnych. 

Zdecentralizowana

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

W przeciwieństwie do scentralizowanej sieci wieloagentowej, architektura zdecentralizowana działa dalej nawet wtedy, gdy zawiedzie pojedynczy agent. Dzięki mechanizmom konsensusu lub współdzielenia zadań inne agenty mogą przejąć jego rolę. Wadą tej architektury jest złożoność dystrybucji wiadomości i zabezpieczania komunikacji w złożonych 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 w warstwach łańcucha dowodzenia. Wyobraź ją sobie jako strukturę firmy: szefowie działów, menedżerowie średniego szczebla i dyrektorzy operacyjni nadzorują różne części tej samej kampanii. Agent AI z górnej warstwy planuje, agent ze środkowej koordynuje, a agenci z niższej realizują zadania szczegółowo.  

Jasna hierarchia ułatwia zarządzanie i audyt. Możesz śledzić decyzje agentów na różnych warstwach. Stosy agentów zwiększają jednak 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 agentowe przekazują wyniki z jednego agenta AI do drugiego według sztywnego schematu. Na przykład agent A przekazuje zadanie agentowi B, a ten agentowi C. W architekturze sekwencyjnej każdy krok bezpośrednio zależy od poprzedniego wyniku, dlatego dobrze sprawdza się w przewidywalnych workflow. 

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

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

Główne zalety systemów wieloagentowych 

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

Oto kilka korzyści 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 stworzonym specjalnie do ich obsługi. Dzięki temu zespół operacyjny może zaprojektować system agentowy wiernie odzwierciedlający jego workflow.

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

Równoległość

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

Na przykład zespoły customer success uruchamiają jednocześnie agentów do pobierania danych klientów, zestawiania wcześniejszych transakcji i wyszukiwania historii 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. Dzięki temu systemy wieloagentowe są atrakcyjne dla aplikacji krytycznych, które nie tolerują zakłóceń operacyjnych.

Na przykład roboty agentowe w magazynie przejmują zadania uszkodzonego robota. 

Skalowalność

Systemy wieloagentowe łatwo skalują się wraz ze wzrostem obciążenia. Zamiast projektować architekturę od nowa, dodajesz więcej agentów, by poprawić wydajność. Dzięki wspólnemu środowisku wszystkie agenty mają dostęp do tego samego kontekstu, co pomaga nowym agentom trafniej wnioskować. 

Na przykład startup wdraża wieloagentowy workflow marketingowy do zarządzania napływającymi leadami. Gdy agenci napotkają wąskie gardło, firma dodaje kolejnych agentów AI do tej samej platformy. 

Wyzwania i ograniczenia systemów wieloagentowych 

Mimo korzyści systemy wieloagentowe nadal wiążą się z kilkoma wyzwaniami wdrożeniowymi.

• Narzut koordynacyjny: Agenci muszą dokładnie przekazywać kontekst, aby konsekwentnie osiągać oczekiwane wyniki. W złożonej architekturze, zwłaszcza z setkami agentów, niezawodna wymiana wiadomości jest trudna. Może to powodować dryf kontekstu, którego ograniczenie wymaga ścisłej koordynacji. 
• Kumulowanie błędów: LLM, będące podstawą agentów AI, mogą popełniać błędy. Każda niedokładność, która przejdzie przez jednego agenta, trafi do kolejnego. W efekcie zespoły mogą obserwować duże różnice w końcowym wyniku, co wpływa na rezultaty operacyjne. 
• Mnożenie kosztów: Działanie agentów AI może być kosztowne, szczególnie w złożonych procesach. Każde wywołanie API do dostawcy LLM zużywa tokeny, co składa się na znaczne koszty. 
• Trudne debugowanie: Rozwiązywanie problemów w systemie wieloagentowym jest trudne. Gdy w tworzeniu wyniku bierze udział wielu agentów, znalezienie głównej przyczyny wymaga więcej pracy. Nawet jeśli uda ci się wskazać wadliwego agenta, odtworzenie objawu jest bardzo trudne ze względu na probabilistyczną naturę LLM.

Przykłady systemów wieloagentowych w praktyce 

Systemy wieloagentowe wykraczają już poza wewnętrzne innowacje i rozwiązują realne problemy operacyjne.

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

Woven by Toyota używa systemów wieloagentowych do automatycznego naprawiania kodu

Woven by Toyota to nowoczesna firma z branży mobilności, oferująca rozwiązania do autonomicznej jazdy. Tworzone przez nią oprogramowanie musi spełniać MISRA — standard kodowania dla motoryzacji. Zgodność z MISRA nie jest jednak łatwa, ponieważ inżynierowie muszą weryfikować kod według setek stron standardów. 

Dlatego Woven by Toyota zaprojektowała system wieloagentowy, by poprawić bezpieczeństwo kodu na dużą skalę. System składa się z agentów Reviewer, Coder i Evaluator. Reviewer i Coder iteracyjnie analizują kod źródłowy, aby znaleźć i naprawić problemy. Następnie Evaluator przeprowadza końcową kontrolę i uzasadnia swój werdykt. 

Dzięki temu zespół inżynieryjny zdołał naprawić 81,5% błędów zgodności z MISRA przy użyciu systemu wieloagentowego.

PGA TOUR używa agentowej AI do researchu medialnego i tworzenia treści 

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

Dzięki wdrożeniu wielu agentów AI, każdy o innej roli, zespół redakcyjny tworzy treści zgodne ze stylem marki PGA TOUR. Gdy system otrzymuje zlecenie na treść, agent danych prowadzi research, a potem przekazuje wyniki agentowi redaktora. Następnie agent piszący i agent obrazów tworzą wersję roboczą, która 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 do usprawnienia obsługi klienta

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

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

Agenci okazali się sukcesem dla CUADRA: klienci oceniają otrzymywane odpowiedzi na 95,5%, wobec 57% w przypadku pełnej obsługi przez ludzi. 

Synergy Logistics wdraża system wieloagentowy w operacjach magazynowych

Operacje magazynowe są wrażliwe na czas. Operatorzy mogą na przykład nie dotrzymać terminów wysyłki lub doprowadzić do braków w zapasach, co generuje koszty dla firm. Synergy Logistics to czołowy dostawca rozwiązań do zarządzania magazynem. Firma postanowiła pomóc operatorom zwiększyć wydajność i ograniczyć przeoczenia w zarządzaniu zapasami dzięki systemom wieloagentowym.

Dostawca rozwiązań magazynowych stworzył scentralizowany system agentowej AI, który przewiduje ruch zapasów i zwiększa przejrzystość operacji magazynowych. agent orkiestrujący działa jako koordynator, delegując zadania agentom od zagrożonych zapasów, priorytetyzacji zadań i prognozowania braków. Agenci korzystają z danych WMS, by wnioskować i przekazywać rekomendacje. 

Razem agenci mogli obsłużyć nawet 75% obciążenia pracą obsługiwanego 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, aby umożliwić inteligentniejszą, skalowalną i wydajniejszą komunikację głosową przy minimalnym udziale człowieka.

Na przykład używasz systemu telefonicznego AI, aby wesprzeć zespół obsługi klienta. System telefoniczny AI, w przeciwieństwie do tradycyjnego systemu IVR, syntezuje mowę w czasie rzeczywistym zamiast korzystać z biblioteki wcześniej nagranych materiałów 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 początkowe zapytania klientów, pobiera potrzebne dane i przekazuje rozmowę innemu agentowi. Mechanizm przekazywania agenta przekazuje kontekst i historię czatu, dzięki czemu rozmowy pozostają płynne i zrozumiałe. 

Zacznij korzystać z ElevenAgents, aby zapewnić płynną współpracę agentów AI 

ElevenAgents pozwala projektować, testować i wdrażać wieloagentowe systemy głosowe i czatowe z jednej platformy. Stosuj zabezpieczenia, śledź wyniki chatbotów i wracaj do transkrypcji, aby ulepszać rozmowy — wewnętrzne i 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