I takt med att arbetsbelastningar med flera agenter blir djupare och mer komplexa blir en fråga central: Hur bestämmer dessa system vad som ska göras? Vår senaste artikel i Kite AInsights av vår forskare Kevin Ros utforskar ramarna bakom den processen. I takt med att uppgifterna blir mer komplexa och handläggarna blir mer specialiserade avgör planeringen om systemen kan omvandla breda mål till samordnade åtgärder. Frågan är inte längre "Kan agenter lösa uppgifter?" Det är "Kan de bryta ner, delegera och utföra effektivt?" Kärnan i detta arbete är agentorienterad planering (AOP), som vägleds av tre nedbrytningsprinciper: ☑️ Lösbarhet: varje deluppgift kan hanteras av en enda agent ☑️ Fullständighet: uppgifterna täcker helt och hållet användarens mål ☑️ Icke-redundans: inga dubbletter eller irrelevant arbete Metaagenten spelar den samordnande rollen som tolkar frågan, fördelar uppgifter och förfinar planen genom: • En detektor för att fånga upp saknade eller överflödiga deluppgifter • En belöningsmodell för att utvärdera lösbarhet av deluppgifter Resultatet? AOP ger ~10 % högre noggrannhet jämfört med baslinjer med en agent och ~4 % jämfört med naiva konfigurationer med flera agenter. Planering håller på att bli bindväven för system med flera agenter – och definierar hur de strukturerar, samordnar och slutför komplexa arbetsflöden.