Multi-agentové systémy: kedy má zmysel viac AI agentov namiesto jedného

Otázka, či firma potrebuje jedného AI agenta alebo radšej multi-agentové systémy zložené z viacerých spolupracujúcich agentov, sa pri návrhu AI riešení opakuje čoraz častejšie. Nie je to otázka módy ani technologickej vyspelosti – je to otázka zložitosti procesu, ktorý sa má automatizovať, a rizika, ktoré je firma ochotná niesť. Tento článok ponúka jednoduchý rozhodovací rámec, ktorý pomôže odlíšiť situácie, kde stačí jeden dobre nastavený agent, od situácií, kde sa oplatí investovať do orchestrácie viacerých agentov.

Jeden AI agent je v podstate jeden LLM proces s prístupom k nástrojom (databáza, API, e-mail, kalendár), ktorý dostane úlohu, rozhodne o krokoch a vykoná ich od začiatku do konca. Funguje dobre, kým je úloha ohraničená a nevyžaduje výrazne odlišné typy uvažovania.

Multi-agentové systémy naopak rozdeľujú prácu medzi viacero špecializovaných agentov – každý má vlastnú rolu, vlastný kontext a často aj vlastnú sadu nástrojov. Nad nimi zvyčajne stojí orchestrátor (riadiaci agent alebo pevne definovaný workflow), ktorý rozhoduje, ktorému agentovi úlohu alebo jej časť pridelí, a skladá čiastkové výsledky do finálneho výstupu. Ide teda o architektonické rozhodnutie, podobné tomu, či sa monolitická aplikácia rozdelí na mikroslužby – výhody prichádzajú spolu s réžiou na koordináciu.

Vo väčšine reálnych firemných prípadov je jeden agent nielen dostatočný, ale aj správna voľba. Typické znaky sú:

• Úloha má jeden jasne definovaný vstup a jeden typ výstupu – napríklad odpoveď na zákaznícky dotaz, kategorizácia e-mailu, vyplnenie formulára.
• Agent pracuje s obmedzeným počtom nástrojov a integrácií, ktoré sa navzájom neprekrývajú.
• Proces je lineárny, bez potreby súbežne kombinovať výrazne odlišné typy expertízy (napríklad právnu analýzu a zároveň technické API volania).
• Chyby sú ľahko dohľadateľné a náprava jednoduchá, pretože existuje len jeden bod rozhodovania.

Ak sú tieto podmienky splnené, jeden dobre navrhnutý agent s jasnou rolou a obmedzeným rozsahom právomocí zvládne úlohu spoľahlivo aj bez zložitej architektúry. Pridávanie ďalších agentov by tu len zvyšovalo zložitosť bez reálneho prínosu – a vo firemnom prostredí to znamená vyššie nároky na vývoj aj následnú prevádzku bez zodpovedajúceho zisku.

Keď úloha vyžaduje viacero odlišných expertíz

Ak proces prirodzene kombinuje viac rolí – napríklad jeden agent analyzuje vstupné dáta, druhý ich overuje voči internej dokumentácii a tretí formuluje finálnu odpoveď alebo dokument – je efektívnejšie dať každej role samostatného agenta s vlastným, úzko zameraným promptom a nástrojmi, než sa snažiť natlačiť všetko do jedného univerzálneho agenta. Špecializovaný agent má kratší, presnejší kontext a spravidla robí menej chýb ako agent, ktorý musí zvládať všetko naraz.

Keď treba paralelizovať alebo škálovať

Niektoré úlohy sa dajú prirodzene rozdeliť na nezávislé časti, ktoré môžu bežať súbežne – napríklad spracovanie desiatok dokumentov, kde každý spracúva samostatný agent, a výsledky sa na konci zlúčia. Tu multi-agentový prístup neprináša len kvalitu, ale aj rýchlejšie spracovanie väčšieho objemu úloh.

Keď potrebujete kontrolu a overenie

Bežný a osvedčený vzor je dvojica agent-vykonávateľ a agent-kontrolór: prvý navrhne riešenie alebo vykoná akciu, druhý ju nezávisle overí voči pravidlám, dátam alebo firemnej politike, kým sa výsledok potvrdí alebo vráti na prepracovanie. Tento vzor je obzvlášť užitočný pri úlohách s vyšším rizikom – napríklad pri práci s finančnými alebo zmluvnými dokumentmi – kde jednoduchá kontrola „štyroch očí“ výrazne znižuje počet chýb, ktoré by sa inak dostali ďalej v procese.

Orchestrácia agentov znamená návrh toho, ako spolu agenti komunikujú a kto rozhoduje o postupnosti krokov. V praxi sa najčastejšie stretávame s dvoma prístupmi:

• Riadený workflow – postupnosť krokov je vopred definovaná (agent A vždy odovzdáva výstup agentovi B), čo je predvídateľné a ľahšie sa testuje a ladí.
• Dynamický orchestrátor – centrálny agent počas behu sám rozhoduje, ktorého špecializovaného agenta a v akom poradí zapojiť, čo je flexibilnejšie, ale náročnejšie na návrh, monitoring aj ladenie.

Kľúčové je aj to, akým spôsobom si agenti odovzdávajú kontext – zdieľaná pamäť, štruktúrované správy alebo databáza priebežného stavu. Bez premysleného dizajnu tejto vrstvy sa multi-agentový systém rýchlo stáva nepredvídateľným. Práve tu sa najviac líši od jednoduchšej integrácie jedného agenta – pri jednom agentovi ide predovšetkým o pripojenie k existujúcim systémom, pri viacerých agentoch pribúda ešte celá vrstva komunikácie medzi nimi samotnými.

Nasledujúci graf je ilustračný model, nie namerané dáta INTERFASE – má ukázať len všeobecný princíp, že s rastúcou zložitosťou úlohy rastie aj koordinačná záťaž, ktorú rozdelenie na viacero špecializovaných agentov dokáže čiastočne znížiť v porovnaní s tým, keď sa všetko tlačí do jedného univerzálneho agenta. Skutočná záťaž sa vždy odvíja od konkrétneho procesu a jeho návrhu.

Multi-agentová architektúra nie je automaticky lepšia voľba a prináša si vlastné riziká:

• Vyššia zložitosť ladenia – keď zlyhá výsledok, treba zistiť, ktorý agent v reťazci urobil chybu a prečo.
• Riziko „stratenej informácie“ pri odovzdávaní kontextu medzi agentmi, ak nie je komunikačný protokol dobre navrhnutý.
• Väčší nárok na monitoring a logovanie – bez prehľadu o tom, čo jednotliví agenti robia, sa systém stáva čiernou skrinkou.
• Zbytočná komplexita tam, kde by stačil jeden agent – toto je jedna z najčastejších chýb pri nasadzovaní AI vo firmách.

Podobnú úvahu – kedy siahnuť po zložitejšom nástroji a kedy stačí jednoduchšie riešenie – je dobré viesť už pri návrhu samotného vývoja softvéru na mieru. Princíp je rovnaký: zložitosť riešenia by mala vždy zodpovedať zložitosti reálneho problému, nie opačne.

Pred rozhodnutím medzi jedným agentom a multi-agentovým systémom si položte niekoľko otázok:

1. Dá sa úloha opísať jednou vetou s jedným jasným vstupom a výstupom, alebo kombinuje viacero odlišných typov rozhodovania?
2. Existujú v procese kroky, ktoré musí niekto (alebo niečo) nezávisle overiť pred finálnym výstupom?
3. Dajú sa časti úlohy spracovať súbežne, alebo musia nutne prebiehať jedna po druhej?
4. Máte kapacitu na monitoring a ladenie zložitejšieho systému, alebo potrebujete riešenie, ktoré je jednoduché udržiavať?
5. Zmení sa rozsah úlohy v blízkej budúcnosti natoľko, že by pridávanie ďalších rolí bolo prirodzeným krokom?

Ak väčšina odpovedí smeruje k „áno, je to komplexnejšie a rôznorodejšie“, multi-agentový prístup pravdepodobne prinesie väčšiu presnosť aj spoľahlivosť. Ak úloha zostáva úzko ohraničená, jeden dobre navrhnutý agent bude jednoduchší na nasadenie aj údržbu – a to je vo väčšine firemných scenárov práve to, čo sa oplatí.

Podrobný technický pohľad na návrh viacerých spolupracujúcich agentov ponúka aj Anthropic vo svojom rozbore multi-agentových výskumných systémov, kde opisujú vlastné skúsenosti s orchestráciou agentov v praxi.

Ak zvažujete, či váš proces potrebuje jedného agenta alebo zložitejšiu architektúru, pozrite si naše riešenia v oblasti AI a automatizácie alebo si dohodnite nezáväznú konzultáciu cez kontakt – spoločne prejdeme konkrétny proces a navrhneme architektúru, ktorá zodpovedá jeho reálnej zložitosti. Príklady konkrétnych projektov nájdete aj v našich referenciách.