Seiring dengan semakin mendalam dan kompleksitas beban kerja multi-agen, satu pertanyaan menjadi sentral: Bagaimana sistem ini memutuskan apa yang harus dilakukan? Artikel Kite AInsights terbaru kami oleh Peneliti kami Kevin Ros, mengeksplorasi kerangka kerja di balik proses itu. Ketika tugas tumbuh lebih kompleks dan agen menjadi lebih terspesialisasi, perencanaan menentukan apakah sistem dapat menerjemahkan tujuan yang luas ke dalam tindakan terkoordinasi. Pertanyaannya bukan lagi "Bisakah agen menyelesaikan tugas?" Ini adalah "Bisakah mereka membusuk, mendelegasikan, dan mengeksekusi secara efektif?" Inti dari pekerjaan ini adalah Perencanaan Berorientasi Agen (AOP), dipandu oleh tiga prinsip dekomposisi: ☑️ Solvabilitas: setiap subtugas dapat ditangani oleh satu agen ☑️ Kelengkapan: tugas sepenuhnya mencakup tujuan pengguna ☑️ Non-Redundansi: tidak ada duplikat atau pekerjaan yang tidak relevan Agen meta memainkan peran koordinasi menafsirkan kueri, mendistribusikan tugas, dan menyempurnakan rencana melalui: • Detektor untuk menangkap subtugas yang hilang atau berlebihan • Model Hadiah untuk mengevaluasi solvabilitas subtugas Hasilnya? AOP memberikan akurasi ~10% lebih tinggi dibandingkan baseline agen tunggal, dan ~4% dibandingkan pengaturan multi-agen yang naif. Perencanaan menjadi jaringan ikat untuk sistem multi-agen - mendefinisikan bagaimana mereka menyusun, mengoordinasikan, dan menyelesaikan alur kerja yang kompleks.