Naarmate multi-agent workloads in diepte en complexiteit toenemen, wordt één vraag centraal: Hoe beslissen deze systemen wat ze moeten doen? Ons nieuwste Kite AInsights-artikel van onze onderzoeker Kevin Ros verkent de kaders achter dat proces. Naarmate taken complexer worden en agenten meer gespecialiseerd raken, bepaalt planning of systemen brede doelen kunnen vertalen naar gecoördineerde actie. De vraag is niet langer "Kunnen agenten taken oplossen?" Het is "Kunnen ze effectief decomponeren, delegeren en uitvoeren?" In het hart van dit werk ligt Agent-Oriented Planning (AOP), geleid door drie decompositieprincipes: ☑️ Oplosbaarheid: elke subtaak kan door een enkele agent worden afgehandeld ☑️ Volledigheid: taken dekken volledig het doel van de gebruiker ☑️ Geen redundantie: geen duplicaten of irrelevante werkzaamheden De meta-agent speelt de coördinerende rol door de query te interpreteren, taken te verdelen en het plan te verfijnen door: • Een Detector om ontbrekende of redundante subtaken op te vangen • Een Beloningsmodel om de oplosbaarheid van subtaken te evalueren Het resultaat? AOP levert ~10% hogere nauwkeurigheid op ten opzichte van single-agent baselines, en ~4% boven naïeve multi-agent setups. Planning wordt de verbindende schakel voor multi-agent systemen - het definieert hoe ze complexe workflows structureren, coördineren en voltooien.