S rostoucí hloubkou a složitostí víceagentních úloh se stává ústřední otázkou: Jak se tyto systémy rozhodují, co dělat? Náš nejnovější článek o Kite AInsights od našeho výzkumníka Kevina Rose zkoumá rámce, které stojí za tímto procesem. Jak se úkoly stávají složitějšími a agenti se stávají specializovanějšími, plánování určuje, zda systémy dokážou převést obecné cíle do koordinované akce. Otázka již nezní "Mohou agenti řešit úkoly?" Je to "Dokážou se rozložit, delegovat a efektivně provádět?" Jádrem této práce je agentně orientované plánování (AOP), které se řídí třemi principy rozkladu: ☑️ Řešitelnost: každý dílčí úkol může být zpracován jedním agentem ☑️ Úplnost: úkoly plně pokrývají cíl uživatele ☑️ Neredundance: žádné duplicity nebo irelevantní práce Metaagent hraje koordinační roli, interpretuje dotaz, rozděluje úkoly a zdokonaluje plán prostřednictvím: • Detektor pro zachycení chybějících nebo nadbytečných podúkolů • Model odměňování pro vyhodnocení řešitelnosti dílčích úkolů Výsledek? AOP poskytuje o ~10 % vyšší přesnost oproti základním hodnotám s jedním agentem a o ~4 % oproti naivním nastavením s více agenty. Plánování se stává pojivovou tkání pro multiagentní systémy – definuje, jak strukturují, koordinují a dokončují složité pracovní postupy.