По мере того как многопользовательские рабочие нагрузки становятся более глубокими и сложными, один вопрос становится центральным: как эти системы решают, что делать? Наша последняя статья Kite AInsights, написанная нашим исследователем Кевином Розом, исследует рамки этого процесса. По мере усложнения задач и специализации агентов планирование определяет, могут ли системы переводить широкие цели в скоординированные действия. Вопрос больше не в том, "Могут ли агенты решать задачи?" Он в том, "Могут ли они эффективно декомпозировать, делегировать и выполнять?" В основе этой работы лежит планирование, ориентированное на агентов (AOP), руководствующееся тремя принципами декомпозиции: ☑️ Разрешимость: каждая подзадача может быть выполнена одним агентом ☑️ Полнота: задачи полностью охватывают цель пользователя ☑️ Нерепетируемость: нет дубликатов или нерелевантной работы Мета-агент играет координирующую роль, интерпретируя запрос, распределяя задачи и уточняя план через: • Датчик для выявления недостающих или избыточных подзадач • Модель вознаграждения для оценки разрешимости подзадач Результат? AOP обеспечивает ~10% более высокую точность по сравнению с базовыми моделями с одним агентом и ~4% по сравнению с наивными многопользовательскими настройками. Планирование становится связующим звеном для многопользовательских систем - определяя, как они структурируют, координируют и завершают сложные рабочие процессы.