У міру того, як робочі навантаження з кількома агентами стають дедалі глибшими та складнішими, одне питання стає центральним: як ці системи вирішують, що робити? Наша остання стаття Kite AInsights нашого дослідника Кевіна Роса досліджує рамки, що стоять за цим процесом. У міру того, як завдання ускладнюються, а агенти стають більш спеціалізованими, планування визначає, чи зможуть системи перевести загальні цілі в скоординовані дії. Питання вже не в тому, «Чи можуть агенти вирішувати завдання?». Це «Чи можуть вони розкладати, делегувати та ефективно виконувати?». В основі цієї роботи лежить агентно-орієнтоване планування (АОП), що керується трьома принципами розкладання: ☑️ Розв'язність: з кожною підзадачею може впоратися один агент ☑️ Повнота: завдання повністю перекривають мету користувача ☑️ Відсутність надмірності: жодних дублікатів або нерелевантних робіт Мета-агент відіграє координаційну роль, інтерпретуючи запит, розподіляючи завдання та уточнюючи план за допомогою: • Детектор для виявлення відсутніх або зайвих підзавдань • Модель винагороди для оцінки розв'язності підзадач До чого це призвело? AOP забезпечує на ~10% вищу точність порівняно з базовими рівнями з одним агентом і на ~4% порівняно з наївними мультиагентними конфігураціями. Планування стає сполучною тканиною для мультиагентних систем, визначаючи, як вони структурують, координують і виконують складні робочі процеси.