Ukratko
- Višeagentni sustav sastoji se od više AI agenata koji surađuju, svaki s vlastitim zadacima, uputama i alatima. Njihovim radom najčešće upravlja koordinator.
- Anthropic navodi da je takav sustav u internoj evaluaciji istraživanja nadmašio jednog agenta za 90,2 posto, ali potrošio otprilike 15 puta više tokena nego razgovor. Tokeni su dijelovi teksta prema kojima AI usluge obračunavaju troškove.
- Drugi programeri upozoravaju da podagenti koji rade usporedno donose proturječne pretpostavke ako ne dijele kontekst.
- Osnovno pravilo: početi što jednostavnije, a više agenata koristiti samo za neovisne podzadatke, uz ograničena prava pristupa i ljudsko odobrenje.
Što je višeagentni sustav
AI agent sastoji se od jezičnog modela, uputa i alata. Anthropic razlikuje radne tokove u kojima se jezičnim modelima i alatima upravlja putem unaprijed definiranih programskih putanja od agenata koji sami određuju svoj tijek rada i odabir alata. Višeagentni sustav kombinira više takvih agenata. U praksi postoje tri osnovna obrasca:
| Obrazac | Kako radi | Primjer |
|---|---|---|
| Koordinator i specijalisti | Glavni agent dijeli zadatak, dodjeljuje dijelove podagentima i sažima rezultate | Istraživanje deset dobavljača, po jedan podagent za svakog dobavljača |
| Predaja | Jedan agent predaje razgovor drugome koji je nadležan za tu temu | Agent za prvi kontakt u korisničkoj podršci predaje slučaj agentu za povrate novca ili tehničku podršku |
| Izrađivač i provjeravatelj | Jedan agent izrađuje, drugi procjenjuje i daje povratne informacije dok rezultat ne bude odgovarajući | Nacrt teksta s provjerom kvalitete prema kontrolnom popisu |
Što pokazuje praksa
Anthropic u članku iz lipnja 2025. opisuje sustav za istraživanje prema obrascu s koordinatorom. U internoj evaluaciji ostvario je 90,2 posto bolji rezultat od jednog agenta. Istodobno su agenti trošili oko četiri puta, a višeagentni sustavi oko 15 puta više tokena nego razgovor. Anthropic navodi da su manje prikladni zadaci sa zajedničkim kontekstom i mnogim ovisnostima, primjerice programiranje, koje ima manje dijelova za usporedni rad nego istraživanje.
Cognition, tvrtka koja razvija asistenta za programiranje, istog mjeseca dolazi do opreznijeg zaključka: podagenti vide samo dijelove, donose različite pretpostavke i daju rezultate koji se ne uklapaju. Izvješća su manje proturječna nego što se čini: više agenata pomaže pri opsežnom radu koji se može podijeliti, ali zahtijeva znatno više računalnih resursa i više kontrole.
Kada je dovoljan jedan agent ili unaprijed zadan proces
Anthropic preporučuje traženje najjednostavnijeg mogućeg rješenja i povećavanje složenosti samo kada je potrebno. Za većinu zadataka u malim i srednjim poduzećima to znači:
- Proces je unaprijed određen: pročitati račun, provjeriti i knjižiti. Unaprijed zadan proces s AI koracima ovdje je brži, jeftiniji i lakše ga je provjeriti.
- Zadatak zahtijeva cjelovit kontekst: napisati ponudu za određenog klijenta ili odgovoriti na upit. Dovoljan je jedan agent s odgovarajućim alatima.
- Troškovi i brzina važni su: svaki dodatni agent troši vrijeme i računalne resurse, a svaka predaja izvor je mogućih pogrešaka.
Kada više agenata ima smisla
- Podzadaci su neovisni: istodobno provjeriti deset dobavljača ili dvadeset dokumenata, a zatim objediniti rezultate.
- Prava pristupa trebaju ostati odvojena: jedan agent čita e-poruke i ima samo pravo čitanja, a drugi upisuje u Vaš sustav za upravljanje robom, ali samo nakon odobrenja. Tako šteta ostaje ograničena ako manipulirani sadržaji navedu agenta na pogrešan postupak.
- Druga provjera je korisna: agent za provjeru uspoređuje rezultat s izvorima prije nego što ga čovjek vidi.
- Kontekst bi se prepunio: vrlo dugi zadaci mogu se podijeliti na odjeljke koje obrađuje po jedan podagent.
Rizici i kontrola
- Troškovi: postavite gornje granice po nalogu i mjerite potrošnju pojedinog izvršavanja.
- Lanci pogrešaka: sljedeći agent preuzima pogrešku prethodnoga. Međurezultate bilježite s izvorima i provjeravajte na uzorku.
- Prava pristupa: svaki agent dobiva samo ono što mu treba. OWASP navodi „Excessive Agency”, odnosno preširoke ovlasti, kao zaseban rizik aplikacija s jezičnim modelima. Radnje upisa provode se uz odobrenje.
- Sljedivost: zapisnik pokazuje koji je agent što učinio i zašto. Za osobne podatke vrijede pravila GDPR-a.
- Visoki rizik: ako agenti pripremaju odluke o ljudima, primjerice pri prijavama za posao ili procjeni kreditne sposobnosti, prema Prilogu III. Akta o umjetnoj inteligenciji vrijede stroga pravila. Više pod Kategorije rizika.
Kako postupiti
- Zapišite proces: korake, podatke, odluke i tko odobrava.
- Počnite jednostavno: unaprijed zadanim procesom ili jednim agentom i mjerite rezultate.
- Odredite usko grlo: gdje to nije dovoljno, u pogledu vremena, kvalitete ili prava pristupa?
- Podijelite samo taj dio: podagent s jasnim zadatkom, ulaznim i izlaznim podacima.
- Usporedite: troškove, trajanje i stopu pogrešaka s jednostavnim rješenjem.
- Uvedite odobravanje: čovjek potvrđuje prije nego što se nešto pošalje izvan tvrtke ili knjiži.
Izvori
- Anthropic: Kako smo izgradili svoj višeagentni sustav za istraživanje, 13. lipnja 2025.
- Anthropic: Izrada učinkovitih agenata, 19. prosinca 2024.
- Cognition: Nemojte graditi višeagentne sustave, 12. lipnja 2025.
- OpenAI: Agents SDK, predaje
- OWASP: 10 najvećih rizika za LLM aplikacije 2025.
- Uredba (EU) 2024/1689 o umjetnoj inteligenciji, Prilog III.: EUR-Lex