W miarę jak obciążenia wieloagentowe rosną pod względem głębokości i złożoności, jedno pytanie staje się kluczowe: Jak te systemy decydują, co robić? Nasz najnowszy artykuł Kite AInsights autorstwa naszego badacza Kevina Rosa bada ramy tego procesu. W miarę jak zadania stają się coraz bardziej złożone, a agenci coraz bardziej wyspecjalizowani, planowanie decyduje, czy systemy mogą przekształcać szerokie cele w skoordynowane działania. Pytanie nie brzmi już „Czy agenci mogą rozwiązywać zadania?” Brzmi „Czy potrafią skutecznie dekomponować, delegować i wykonywać?” W centrum tej pracy znajduje się Planowanie Zorientowane na Agenta (AOP), kierowane trzema zasadami dekompozycji: ☑️ Rozwiązywalność: każde podzadanie może być obsługiwane przez pojedynczego agenta ☑️ Kompletność: zadania w pełni pokrywają cel użytkownika ☑️ Brak Redundancji: brak duplikatów lub nieistotnej pracy Meta-agent odgrywa rolę koordynatora, interpretując zapytanie, rozdzielając zadania i udoskonalając plan poprzez: • Detektor do wychwytywania brakujących lub redundantnych podzadań • Model Nagród do oceny rozwiązywalności podzadań Rezultat? AOP dostarcza ~10% wyższej dokładności w porównaniu do bazowych modeli z pojedynczym agentem oraz ~4% w porównaniu do naiwnego ustawienia wieloagentowego. Planowanie staje się łącznikiem dla systemów wieloagentowych - definiując, jak strukturyzują, koordynują i realizują złożone przepływy pracy.