Con l'aumento della profondità e complessità dei carichi di lavoro multi-agente, una domanda diventa centrale: come decidono questi sistemi cosa fare? Il nostro ultimo articolo di Kite AInsights del nostro ricercatore Kevin Ros esplora i framework dietro a questo processo. Man mano che i compiti diventano più complessi e gli agenti più specializzati, la pianificazione determina se i sistemi possono tradurre obiettivi ampi in azioni coordinate. La domanda non è più "Possono gli agenti risolvere i compiti?" È "Possono decomporre, delegare ed eseguire in modo efficace?" Al centro di questo lavoro c'è la Pianificazione Orientata agli Agenti (AOP), guidata da tre principi di decomposizione: ☑️ Risolvibilità: ogni sotto-compito può essere gestito da un singolo agente ☑️ Completezza: i compiti coprono completamente l'obiettivo dell'utente ☑️ Non Ridondanza: nessun duplicato o lavoro irrilevante Il meta-agente svolge il ruolo di coordinamento interpretando la query, distribuendo i compiti e affinando il piano attraverso: • Un Rilevatore per catturare sotto-compiti mancanti o ridondanti • Un Modello di Ricompensa per valutare la risolvibilità dei sotto-compiti Il risultato? AOP offre un'accuratezza superiore di circa il 10% rispetto ai baseline a singolo agente e circa il 4% rispetto ai setup multi-agente naif. La pianificazione sta diventando il tessuto connettivo per i sistemi multi-agente - definendo come strutturano, coordinano e completano flussi di lavoro complessi.