Det här är system med flera agenter: En komplett guide

Tänk på ett team där alla tar med sig sina egna färdigheter till bordet – och arbetar självständigt men håller sig synkroniserade för att nå ett gemensamt mål. Det är den grundläggande idén bakom system med flera agenter (MAS – Multi-Agent Systems). Istället för att förlita sig på en enda AI för att hantera allt, sammanför MAS flera AI-agenter för att samarbeta och dela information, vilket i slutändan leder till smartare beslut.

Den här metoden förändrar många branscher. Från att optimera leveranskedjor till att hantera autonoma fordonsparker och förbättra den finansiella handeln kan MAS hjälpa dig att hantera utmaningar med både effektivitet och anpassningsförmåga. Nedan utforskar vi hur system med flera agenter fungerar och granskar bästa praxis och fördelar.

Innan du kan uppgradera till system med flera agenter är det bra att ta ett steg tillbaka och titta på hur system med en enda agent fungerar. Agenter är en typ av AI-system som kan förstå och svara på kundförfrågningar utan mänsklig inblandning. När de har samlat in den informationen vidtar dessa agenter åtgärder för att uppnå ett specifikt mål.

Tänk på en agent som kan hantera inkommande serviceförfrågningar och prioritera uppgifter baserat på hur brådskande det är, vidta åtgärder genom att uppdatera poster eller schemalägga uppföljningar. Istället för att följa ett manus fattar den kontextmedvetna beslut med hjälp av realtidsdata.

Även om dessa agenter är kraftfulla interagerar de inte med andra agenter för att dela insikter och lösa problem.

Istället för att förlita sig på en enda AI för att hantera allt, använder system med flera agenter en annan metod: de använder flera intelligenta agenter som interagerar och samarbetar för att lösa problem. Dessa agenter arbetar i en gemensam miljö, utbyter information och fattar kollektiva beslut. Resultatet är ett effektivare system som kan hantera komplicerade uppgifter bättre än en enda AI skulle kunna göra.

Ett system med flera agenter delar intelligens över flera enheter, snarare än att sätta all beslutskraft på ett ställe. Varje agent har sina egna mål och beslutsprocesser, men de arbetar tillsammans – precis som en koloni av myror som bygger ett bo.

Vad skiljer MAS från traditionell agentisk AI? Det handlar om hur agenter interagerar – och hur de frigör mer intelligens tillsammans än de kunde ensamma. På högre nivåer av agentisk mognad börjar system stödja team av agenter som arbetar tillsammans och organiserar resultat över flera arbetsflöden.

Det här är vad som definierar ett system med flera agenter:

• Autonomi: Varje agent arbetar självständigt inom sin egen omfattning. Den samlar in och bearbetar data och agerar sedan utan att behöva checka in med en central myndighet.
• Samordning: Agenter förblir synkroniserade. De delar uppdateringar, vidarebefordrar uppgifter och justerar planer baserat på vad de andra agenterna gör.
• Interoperabilitet: Ett moget MAS stöder standardiserade protokoll som exempelvis A2A och MCP så att agenter kan förstå varandra, även om de är byggda för olika funktioner.
• Skalbarhet: När du behöver utöka systemet kan du helt enkelt lägga till fler agenter. MAS-arkitekturer gör det enklare att växa utan att skriva om allt från grunden.
• Specialisering: Varje agent är specialbyggd. En kan hantera schemaläggning medan en annan löser supportärenden. Tillsammans bildar de ett koordinerat nätverk som kan hantera större utmaningar.

Dessa egenskaper gör MAS särskilt kraftfullt i snabbt föränderliga miljöer där ingen enskild agent kan arbeta ensam. I takt med att agentekosystemen mognar blir MAS modellen för AI-organisering på nästa nivå.

Den största skillnaden mellan system med en enda agent och flera agenter är hur de fattar beslut. Ett system med en enda agent fungerar ensamma. Den samlar in data, bearbetar den och vidtar sedan åtgärder baserat på egna regler. Denna konfiguration fungerar bra för enkla uppgifter som att dirigera supportärenden baserat på brådskande ärenden eller utarbeta personaliserade e-postmeddelanden till kunder

Men vissa problem är för stora för att ett system ska kunna hantera dem på egen hand. Istället för att en agent arbetar ensam förlitar sig MAS på ett team som kommunicerar, delar uppgifter och anpassar sig i realtid.

Dessutom är skalbarheten med MAS bättre. Ett system med en enda agent kan bara hantera en viss mängd data innan den saktar ner, medan MAS kan lägga till nya agenter efter behov. Därför pekar nästa steg i agentutvecklingen mot samordning mellan flera agenter, där agenter så småningom kan samarbeta över områden som kundsupport, schemaläggning och orderuppfyllelse. Naturligtvis innebär fler agenter mer komplexitet, men med rätt struktur håller MAS allt igång smidigt.

System för flera agenter erbjuder något som en konfiguration med en enda agent inte kan: möjligheten att dela och utöka till nya områden. Genom att tilldela specifika roller till olika agenter kan MAS hantera mer komplexa uppgifter med mer flexibilitet. Agenter kan vidarebefordra information eller ta över där en annan slutade.

Den typen av samordning öppnar upp möjligheter för mer responsiva system, särskilt som organisationer strävar efter att automatisera över olika domäner.

En av de största styrkorna med system med flera agenter är hur väl skalbarheten fungerar. Eftersom varje agent arbetar självständigt kan nya agenter läggas till utan att systemet överbelastas. Det gör MAS perfekt för branscher där efterfrågan varierar, till exempel logistik. Istället för att omforma hela systemet varje gång nya variabler eller uppgifter kommer in i bilden kan du helt enkelt lägga till fler agenter för att dela arbetsbelastningen.

I stället för att lösa alla problem tillsammans kan du med MAS utforma en sekvens där agenter överlämnar uppgifter till varandra. Säg att du landat på flygplatsen – din reseassistentagent kan automatiskt uppmana en samåkningsagent att boka en bil. Varje agent förblir fokuserad på sitt kompetensområde, men tillsammans ger de en smidig upplevelse.

Den verkliga världen är oförutsägbar, men MAS-agenter kan anpassa sitt beteende baserat på ny information eller till och med oväntade störningar. Inom dessa branscher måste beslut fattas snabbt och förutsättningarna förändras hela tiden.

I ett system med flera agenter räcker det inte att agenter bara arbetar sida vid sida. De behöver samordna: skicka uppgifter, dela sammanhang och arbeta tillsammans mot ett bredare resultat. Den samordningen är vad som skiljer en lös grupp verktyg från ett fullt fungerande MAS.

I takt med att agentekosystemen mognar fungerar den samordningen så här.

Varje agent är utformad för ett specifikt syfte, till exempel att svara på produktfrågor eller initiera uppföljningar. Men när dessa agenter kan överlämna uppgifter till varandra frigör du verklig organisering. En agent slutför en uppgift och överlämnar stafettpinnen till nästa, vilket bevarar sammanhang och fart.

Tänk dig en inskolningssekvens där en konfigurationsagent aktiverar en tjänst och sedan signalerar till en välkomstagent att skicka ett personaliserat e-postmeddelande, vilket i sin tur meddelar en utbildningsagent att erbjuda resurser skräddarsydda för den användaren. Varje agent arbetar självständigt men synkroniserat.

För att agenter ska kunna arbeta bra tillsammans måste de behålla och dela relevant sammanhang. Utan det blir varje interaktion en återställning. I takt med att agenternas design fortskrider utvecklas system för att stödja minnet, så att agenterna kan fortsätta där andra slutade och skräddarsy sina beslut därefter.

Det möjliggör smidigare upplevelser, där ”systemet” som helhet känns enhetligt, även om det drivs av många olika delar.

Agenter kan inte samordna utan ett delat sätt att utbyta information. Det är där interoperativitetsprotokoll kommer in. De tillhandahåller den struktur som agenter behöver för att kommunicera, dela sammanhang och vidarebefordra uppgifter smidigt.

Salesforce stöder två viktiga protokoll utformade för samordning mellan flera agenter:

• Modellkontextprotokoll (MCP) hjälper agenter att upprätthålla medvetenheten om den bredare uppgiften. Det säkerställer att sammanhang (som användaravsikt, tidigare steg eller systemtillstånd) kan vidarebefordras mellan agenter.
• Agent-till-agent (A2A) gör det möjligt för agenter att skicka uppdateringar i realtid eller uppgiftsförfrågningar till varandra, så att de kan samarbeta utan att förlita sig på ett centralt system.

Dessa protokoll gör det enklare att skala upp ditt agentnätverk, vilket gör att varje agent kan fokusera på sin roll samtidigt som den bidrar till en större, sammankopplad upplevelse.

System med flera agenter lovar mycket men det är viktigt att inse att potentialen beror på en viktig faktor: interoperabilitet. För att agenter ska kunna arbeta tillsammans behöver de ett gemensamt sätt att kommunicera och lämna över uppgifter som upprätthåller sammanhang. Utan det arbetar varje agent i ett tomrum.

Ett av de största hindren i utvecklingen av MAS idag är bristen på enhetliga standarder. Många agenter är skapade med hjälp av olika ramverk, språk eller antaganden om hur de ska bete sig. Den fragmenteringen gör det svårare att koppla agenter till ett delat ekosystem eller koppla ihop dem effektivt.

Protokoll som MCP och A2A hjälper till att lösa detta genom att skapa en gemensam grund för agentinteraktion. Men utbredd användning tar tid. Och det är avgörande att utvecklare skapar med interoperabilitet i åtanke från början.

I takt med att MAS blir mer allmänt kan du förvänta dig en starkare strävan mot standardisering. Det är det enda sättet att säkerställa att agenter kan fungera som en del av ett bredare, samordnat system oavsett vem som skapade dem.

Du behöver inte lansera ett helt organiserat MAS från dag ett. Skapa gradvis, börja med enskilda agenter och utöka samordningen över tid.

Så här går du vidare när MAS lanseras.

• Börja i mindre skala och fokuserat: Börja med agenter som hanterar specifika, repeterbara uppgifter. Tydliga mål och snävare omfattning gör agenter enklare att testa och förbättra.
• Använd delade protokoll: Använd standarder för interoperabilitet tidigt, som MCP och A2A. Även om du ännu inte kopplar samman agenter kan du med hjälp av vanliga protokoll konfigurera för en smidigare organisering senare.
• Fortsätt förbättra: När du utökar ditt agentnätverk använder du återkoppling och analys för att förfina beteendet. Agentekosystem blir smartare ju mer de lär sig och sammankopplar.

Vart och ett av dessa steg tar dig närmare ett system med flera agenter, där intelligenta agenter arbetar tillsammans för att leverera snabbare och smartare resultat.