Etter hvert som arbeidsbelastninger med flere agenter vokser i dybde og kompleksitet, blir ett spørsmål sentralt: Hvordan bestemmer disse systemene hva de skal gjøre? Vår siste Kite AInsights-artikkel av vår forsker Kevin Ros, utforsker rammene bak denne prosessen. Etter hvert som oppgavene blir mer komplekse og agentene blir mer spesialiserte, avgjør planleggingen om systemene kan oversette brede mål til koordinert handling. Spørsmålet er ikke lenger "Kan agenter løse oppgaver?" Det er "Kan de brytes ned, delegere og utføre effektivt?" Kjernen i dette arbeidet er agentorientert planlegging (AOP), styrt av tre dekomponeringsprinsipper: ☑️ Løselighet: hver deloppgave kan håndteres av en enkelt agent ☑️ Fullstendighet: oppgavene dekker fullt ut brukerens mål ☑️ Ikke-redundans: ingen duplikater eller irrelevant arbeid Metaagenten spiller den koordinerende rollen som tolker spørringen, distribuerer oppgaver og avgrenser planen gjennom: • En detektor for å fange opp manglende eller overflødige deloppgaver • En belønningsmodell for å evaluere deloppgaveløsing Resultatet? AOP leverer ~10 % høyere nøyaktighet sammenlignet med baselines for én agent, og ~4 % i forhold til naive oppsett med flere agenter. Planlegging er i ferd med å bli bindevevet for multiagentsystemer - og definerer hvordan de strukturerer, koordinerer og fullfører komplekse arbeidsflyter.