Pe măsură ce sarcinile de lucru cu mai mulți agenți cresc în profunzime și complexitate, o întrebare devine centrală: Cum decid aceste sisteme ce să facă? Cel mai recent articol Kite AInsights al cercetătorului nostru Kevin Ros, explorează cadrele din spatele acestui proces. Pe măsură ce sarcinile devin mai complexe și agenții devin mai specializați, planificarea determină dacă sistemele pot traduce obiectivele generale în acțiuni coordonate. Întrebarea nu mai este "Pot agenții să rezolve sarcini?" Este "Pot să se descompună, să delege și să execute eficient?" În centrul acestei lucrări se află planificarea orientată pe agenți (AOP), ghidată de trei principii de descompunere: ☑️ Rezolvabilitate: fiecare subsarcină poate fi gestionată de un singur agent ☑️ Completitudine: sarcinile acoperă pe deplin obiectivul utilizatorului ☑️ Non-redundanță: fără duplicate sau lucrări irelevante Meta-agentul joacă rolul de coordonare interpretând interogarea, distribuind sarcinile și rafinând planul prin: • Un detector pentru a prinde subsarcinile lipsă sau redundante • Un model de recompensă pentru a evalua rezolvabilitatea subsarcinii Rezultatul? AOP oferă o precizie cu ~10% mai mare față de liniile de bază cu un singur agent și ~4% față de configurațiile naive cu mai mulți agenți. Planificarea devine țesutul conjunctiv pentru sistemele cu mai mulți agenți - definind modul în care acestea structurează, coordonează și finalizează fluxurile de lucru complexe.