À medida que as cargas de trabalho multi-agente crescem em profundidade e complexidade, uma questão torna-se central: Como é que esses sistemas decidem o que fazer? O nosso mais recente artigo do Kite AInsights, escrito pelo nosso pesquisador Kevin Ros, explora as estruturas por trás desse processo. À medida que as tarefas se tornam mais complexas e os agentes mais especializados, o planejamento determina se os sistemas conseguem traduzir objetivos amplos em ações coordenadas. A questão já não é “Os agentes conseguem resolver tarefas?” É “Eles conseguem decompor, delegar e executar de forma eficaz?” No cerne deste trabalho está o Planeamento Orientado a Agentes (AOP), guiado por três princípios de decomposição: ☑️ Solubilidade: cada subtarefa pode ser tratada por um único agente ☑️ Completude: as tarefas cobrem totalmente o objetivo do utilizador ☑️ Não Redundância: sem duplicatas ou trabalho irrelevante O meta-agente desempenha o papel de coordenador, interpretando a consulta, distribuindo tarefas e refinando o plano através de: • Um Detector para identificar subtarefas faltantes ou redundantes • Um Modelo de Recompensa para avaliar a solubilidade das subtarefas O resultado? O AOP oferece uma precisão ~10% superior em comparação com as linhas de base de agente único, e ~4% em relação a configurações multi-agente ingênuas. O planejamento está se tornando o tecido conectivo para sistemas multi-agente - definindo como eles estruturam, coordenam e completam fluxos de trabalho complexos.