Multiagentsystem förklarat: Så samarbetar AI-agenter 

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

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

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

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

Sammanfattning

• Multiagentsystem använder flera AI-agenter för att utföra komplexa uppgifter som en enskild agent inte klarar.
• Det finns sju typer av AI-agenter som ett multiagentsystem kan använda, bland annat enkla reflexagenter, modellbaserade agenter och målstyrda agenter.
• Agenter kan arbeta i en centraliserad eller decentraliserad arkitektur. 
• De främsta fördelarna med multiagentsystem är skalbarheten, parallellismen och specialiseringen som arkitekturen ger.
• Organisationer använder multiagentsystem för flera olika ändamål, bland annat mjukvaruutveckling, lagerhantering och innehållsdistribution. 
  

Vad är multiagentsystem? 

Multiagentsystem är grupper av AI-agenter som arbetar mot gemensamma mål för att lösa komplexa problem som en enskild 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 med oförutsägbara, omfattande eller alltför komplexa uppgifter som sträcker sig över flera områden. 

Så fungerar multiagentsystem 

I en typisk arkitektur för multiagentsystem 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 multiagentsystem. 

• 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 förbättrar kontinuerligt sig själva genom interaktioner med användare och miljön. 

Varför är multiagentsystem viktiga? 

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

Med multiagentsystem kan du skala AI över 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 genomföra ämnesresearch, målgruppsanalys, innehållsskapande, publicering och rapportering. För att göra det behöver du ingripa vid olika kontaktpunkter.

Ett multiagentsystem använder i stället dedikerade AI-agenter, där var och en är kunnig inom sitt område, 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 sensoriska indata utifrån förinställda villkorsregler. När agenten tar emot indata producerar den utdata, som 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 ett blankt blad. 

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 många sätt 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 väg den har kartlagt. Sedan väljer den den väg som den bedömer har störst sannolikhet att ge lyckade resultat. 

4. Nyttoinriktad agent

En nyttoinriktad agent är utformad för att arbeta mot ett resultat som maximerar nyttan. Nytta, i samband med AI-agenter, är det värde du får från systemet. När agenten används förutsäger den olika vägar den kan ta och tilldelar varje väg en vikt. Därefter väger den potentiella risker mot belöningar innan den väljer alternativet som ger 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 ge önskvärda 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 taktiskt genomförande, som att ta in sensordata och styra responsen från ställdon. I komplexa uppsättningar använder maskininlärningsingenjörer agenter i flera nivåer för att bättre samordna och fördela uppgifter. 

7. Samarbetande agent

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

Vanliga arkitekturer för multiagentsystem 

Multiagentsystem kan förbättra den operativa effektiviteten, men en lyckad implementering kräver rätt arkitektur för 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 samlad instrumentpanel. 

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 multiagentsystem när du behöver kunna säkra och sprida ändringar enkelt i produktionsmiljöer. 

Decentraliserad

Ett decentraliserat nätverk av agenter fördelar resonemang, kommunikation och handling jämlikt mellan alla agenter i systemet. Det bygger på en platt hierarki där ingen enskild agent har högre auktoritet än de andra. Varje agent är en autonom enhet. Det gör den decentraliserade arkitekturen robust, integritetsvänlig och mindre känslig för fel. 

Till skillnad från ett centraliserat multiagentnätverk fortsätter en decentraliserad arkitektur att fungera även om en enskild agent slutar fungera. Genom mekanismer för konsensus eller uppgiftsdelning kan andra agenter överta den felande agentens roll. Nackdelen med arkitekturen är komplexiteten i att distribuera meddelanden och säkra kommunikationen över komplexa kommunikationsnät. 

Använd 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 beslutskedja. Tänk på arkitekturen som ett företags organisationsschema, där avdelningschefer, mellanchefer och verksamhetsansvariga övervakar olika delar av samma kampanj. En AI-agent på toppnivå planerar och en agent på mellannivå samordnar, medan agenter på låg nivå genomför arbetet i detalj.  

En tydlig hierarki möjliggör styrning och ett revisionsspår. Du kan följa beslut mellan agenter på olika nivåer. Flera lager av agenter medför dock omkostnader och kan skapa märkbar fördröjning i realtidsapplikationer.

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

Sekventiell 

Sekventiella agentsystem fungerar genom att resultat överförs 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. Den gör det enkelt att spåra fel och finjustera den berörda agenten. Ett sekventiellt flöde förlorar dock hastighet eftersom efterföljande agenter inte kan påbörja 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 multiagentsystem 

Driftteam använder multiagentsystem på grund av deras bevisade fördelar. 

Här är några exempel på fördelar med multiagentsystem:

• Flexibel specialisering
• Förbättrad parallellism
• Bättre 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 utforma ett agentsystem som nära efterliknar deras arbetsflöden.

Du kan till exempel använda en agent för webbskrapning för att hämta produktdata, en analysagent för att prognostisera 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 sammanställer du resultaten för vidare analys. 

Exempelvis kan kundframgångsteam starta agenter som samtidigt hämtar kunddata, sammanställer tidigare transaktioner och lyfter fram historiska konversationer. 

Felisolering

Ett fel behöver inte stoppa hela systemet i ett multiagentsystem. När en agent slutar fungera åtgärdar eller isolerar du den för att hindra den från att påverka efterföljande agentiska arbetsflöden. Det gör multiagentsystem attraktiva för verksamhetskritiska applikationer med låg tolerans för driftstörningar.

Exempelvis kan agentiska robotar i lagerverksamhet ta över arbetsuppgifterna från en robot som har slutat fungera. 

Skalbarhet

Multiagentsystem skalar enkelt när arbetsbelastningen ökar. I stället för att designa om arkitekturen från grunden lägger du till fler agenter för att förbättra effektiviteten. Tack vare den delade miljön har alla agenter tillgång till samma kontext, vilket hjälper ytterligare agenter att dra mer träffsäkra slutsatser. 

En startup kan till exempel använda ett marknadsföringsflöde med flera agenter 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 fortfarande flera utmaningar som komplicerar implementeringen.

• Samordningsomkostnader: Agenter måste överföra kontext korrekt för att säkerställa att de konsekvent uppnår önskade resultat. I en komplex arkitektur, särskilt en med hundratals agenter, är tillförlitligt meddelandeutbyte svårt. Det kan leda till kontextdrift, vilket kräver noggrann samordning för att motverka. 
• Ackumulerade fel: LLM:er, som ligger till grund 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: 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 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:ers probabilistiska natur.

Verkliga exempel på multiagentsystem 

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 automatiserade kodkorrigeringar

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 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. 

Därmed lyckades ingenjörsteamet korrigera 81,5 % av felen gällande MISRA-efterlevnad med hjälp av multiagentsystemet.

PGA TOUR använder agentisk AI för medieresearch och innehållsproduktion 

PGA TOUR arrangerar prestigefyllda golftävlingar och följs av en stor fanskara. Organisationen har dock svårt att leverera 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 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 skickas till redaktörsagenten. Därefter skapar en skribentagent och en bildagent utkastet, 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 stärka kundsupporten

CUADRA är ett mexikanskt premiumvarumärke inom detaljhandel som betjänar 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. Kärnan i systemet är en orkestrerare som samordnar flera specialistagenter för produktrekommendationer, orderhistorik och kundinteraktioner. 

Agenterna blev en framgång för CUADRA, där kunderna betygsatte svaren de fick till 95,5 %, upp från 57 % när ärendena hanterades helt 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 förbättra effektiviteten och minska förbiseenden vid lagerhantering med hjälp av multiagentsystem.

Leverantören av lagerlösningen byggde ett centraliserat agentiskt AI-system för att förutsäga lagerförflyttningar och skapa tydlighet i hela lagerverksamheten. En orkestreraragent fungerar som koordinator och delegerar uppgifter till agenter för risklager, uppgiftsprioritering och prognoser för lagerbrist. Agenterna använder WMS-data för att dra slutsatser och ge 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 avsikter och svarar med människoliknande röster. Du kan bygga ett röst-AI-system med flera agenter för smartare, skalbar och effektiv verbal interaktion 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 talsvarssystem, syntetiserar tal i realtid i stället för att använda ett bibliotek med förinspelat ljud. 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 initiala kundförfrågningar, hämtar nödvändig data och kopplar samtalet vidare till en annan agent. Mekanismen för agentöverföring överför kontexten och chatthistoriken, så att konversationerna förblir smidiga och begripliga. 

Kom igång med ElevenAgents för smidigt samarbete mellan AI-agenter 

ElevenAgents gör det möjligt att utforma, testa och implementera röst- och chattsystem med flera agenter från en enda plattform. Tillämpa säkerhetsräcken, följ chattbotars prestanda och gå tillbaka till transkriptioner för att förbättra konversationer, både internt och i kundnära kanaler. 

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

Vanliga frågor: Förstå multiagentsystem