À mesure que les charges de travail multi-agents deviennent plus profondes et complexes, une question devient centrale : comment ces systèmes décident-ils quoi faire ? Notre dernier article Kite AInsights de notre chercheur Kevin Ros explore les cadres derrière ce processus. À mesure que les tâches deviennent plus complexes et que les agents se spécialisent, la planification détermine si les systèmes peuvent traduire des objectifs larges en actions coordonnées. La question n'est plus "Les agents peuvent-ils résoudre des tâches ?" C'est "Peuvent-ils décomposer, déléguer et exécuter efficacement ?" Au cœur de ce travail se trouve la Planification Orientée Agent (AOP), guidée par trois principes de décomposition : ☑️ Résolvabilité : chaque sous-tâche peut être gérée par un seul agent ☑️ Exhaustivité : les tâches couvrent entièrement l'objectif de l'utilisateur ☑️ Non-Rédondance : pas de doublons ou de travaux non pertinents Le méta-agent joue le rôle de coordination en interprétant la requête, en distribuant les tâches et en affinant le plan grâce à : • Un Détecteur pour repérer les sous-tâches manquantes ou redondantes • Un Modèle de Récompense pour évaluer la résolvabilité des sous-tâches Le résultat ? L'AOP offre une précision d'environ 10 % supérieure par rapport aux bases de référence à agent unique, et environ 4 % de plus par rapport aux configurations multi-agents naïves. La planification devient le tissu conjonctif des systèmes multi-agents - définissant comment ils structurent, coordonnent et complètent des flux de travail complexes.