Mit dem Wachstum von Multi-Agenten-Workloads in Tiefe und Komplexität wird eine Frage zentral: Wie entscheiden diese Systeme, was zu tun ist? Unser neuester Kite AInsights-Artikel von unserem Forscher Kevin Ros untersucht die Rahmenbedingungen hinter diesem Prozess. Wenn Aufgaben komplexer werden und Agenten spezialisierter, bestimmt die Planung, ob Systeme breite Ziele in koordinierte Aktionen umsetzen können. Die Frage ist nicht mehr: "Können Agenten Aufgaben lösen?" Es ist: "Können sie effektiv zerlegen, delegieren und ausführen?" Im Kern dieser Arbeit steht die agentenorientierte Planung (AOP), die von drei Zerlegungsprinzipien geleitet wird: ☑️ Lösbarkeit: Jede Teilaufgabe kann von einem einzelnen Agenten bearbeitet werden ☑️ Vollständigkeit: Aufgaben decken das Ziel des Nutzers vollständig ab ☑️ Keine Redundanz: keine Duplikate oder irrelevante Arbeiten Der Meta-Agent spielt die koordinierende Rolle, indem er die Anfrage interpretiert, Aufgaben verteilt und den Plan verfeinert durch: • Ein Detektor, um fehlende oder redundante Teilaufgaben zu erfassen • Ein Belohnungsmodell zur Bewertung der Lösbarkeit von Teilaufgaben Das Ergebnis? AOP liefert ~10% höhere Genauigkeit im Vergleich zu Single-Agent-Baselines und ~4% über naive Multi-Agent-Setups. Die Planung wird zum verbindenden Element für Multi-Agenten-Systeme - sie definiert, wie sie komplexe Workflows strukturieren, koordinieren und abschließen.