À medida que as cargas de trabalho multiagentes crescem em profundidade e complexidade, uma questão se torna central: como esses sistemas decidem o que fazer? Nosso último artigo Kite AInsights, de nosso pesquisador Kevin Ros, explora as estruturas por trás desse processo. À medida que as tarefas se tornam mais complexas e os agentes se tornam mais especializados, o planejamento determina se os sistemas podem traduzir objetivos amplos em ação coordenada. A questão não é mais "Os agentes podem resolver tarefas?" É "Eles podem se decompor, delegar e executar de forma eficaz?" No centro deste trabalho está o Planejamento Orientado ao Agente (AOP), guiado por três princípios de decomposição: ☑️ Solvabilidade: cada subtarefa pode ser tratada por um único agente ☑️ Completude: as tarefas cobrem totalmente o objetivo do usuário ☑️ Não redundância: sem duplicatas ou trabalhos irrelevantes O metaagente desempenha a função de coordenação, interpretando a consulta, distribuindo tarefas e refinando o plano por meio de: • Um detector para capturar subtarefas ausentes ou redundantes • Um modelo de recompensa para avaliar a resolubilidade de subtarefas O resultado? O AOP oferece precisão ~10% maior em relação às linhas de base de agente único e ~4% em relação às configurações ingênuas de vários agentes. O planejamento está se tornando o tecido conjuntivo para sistemas multiagentes - definindo como eles estruturam, coordenam e concluem fluxos de trabalho complexos.