System wieloagentowy (multi-agent system)
Kilku agentów AI z osobnymi rolami i kontekstami pracujących nad jednym zadaniem, zwykle koordynowanych przez agenta prowadzącego albo stały workflow.
Główna korzyść to izolacja kontekstu: każdy agent dostaje czyste, skupione okno kontekstu zamiast jednej spuchniętej rozmowy, a niezależne części idą równolegle. Koszty to wielokrotność tokenów, trudniejsze debugowanie i błędy w przekazaniach, gdy jeden agent źle odczyta podsumowanie drugiego. Często wystarczy jeden agent z dobrymi narzędziami; dziel, gdy podzadania są naprawdę równoległe albo potrzebują osobnego kontekstu.
Powiązane hasła
- Subagent: Osobne uruchomienie agenta z własnym, świeżym kontekstem, odpalone przez głównego agenta do jednego podzadania.
- Orkiestrator i wykonawcy (orchestrator-workers): Jeden model planuje zadanie, przekazuje jego części modelom wykonawczym albo subagentom i łączy ich wyniki.
- A2A (protokół Agent2Agent): Otwarty protokół, przez który jeden agent AI przekazuje zadanie innemu agentowi, także od innego dostawcy, i śledzi je do końca.
- Tokeny: Kawałki tekstu, które model czyta i pisze, i jednostka, za którą płacisz.
- Control plane agentów: Warstwa, która uruchamia, obserwuje, ogranicza i zatrzymuje wielu agentów AI naraz: kolejki, uprawnienia, budżety, logi i widok, kto co robi.
