Format / Sintaxă: Multi-Agent – cooperarea structurată între mai mulți agenți specializați coordonați de un agent supervizor
Explicație detaliată
Un singur agent încercând să rezolve un proiect software complet suferă rapid de degradarea contextului și confuzie între priorități.
În sistemele multi-agent (ex: CrewAI, AutoGen, ChatDev), fiecare agent are un rol ultra-specializat, un set restrâns de unelte și o personalitate unică. Ei comunică între ei trimițându-și mesaje sau predându-și ștafeta (handoff).
Analogie intuitivă
💡 O echipă de filmare pe un platou de cinema: regizorul nu ține camera în mână și nu montează reflectoarele; el coordonează cameramanul, sunetistul, scenograful și actorii.
Mecanism & Funcționare
- Modele de coordonare: Ierarhic (Supervisor / Worker), Secvențial (Pipeline de predare) sau P2P (Swarm / Consens).
- Fiecare agent lucrează într-o fereastră proprie de context, evitând saturarea memoriei globale.
Exemple practice și aplicabilitate
- Echipă de redactare: Agent Cercetător (caută surse web) -> Agent Redactor (scrie articolul) -> Agent Fact-Checker (verifică datele) -> Agent Editor (aprobă publicarea).
Capcane frecvente & bune practici
Costurile cresc proporțional cu numărul de agenți implicați; un sistem multi-agent trebuie folosit doar unde complexitatea justifică overhead-ul.
Noțiuni înrudite
agent-autonom: Noțiune asociată din acest modul.react-agent-loop: Noțiune asociată din acest modul.agent-memory: Noțiune asociată din acest modul.