Röviden
- A multi-agent rendszer több, saját feladatokkal, utasításokkal és eszközökkel rendelkező AI‑ügynökből áll, amelyek együttműködnek, többnyire egy koordinátor irányításával.
- Az Anthropic beszámolója szerint egy ilyen rendszer egy belső, kutatási feladatokat értékelő mérésben 90,2 százalékkal felülmúlt egyetlen ügynököt, ugyanakkor körülbelül 15-ször több tokent használt, mint egy chat. A tokenek azok a szövegegységek, amelyek alapján az AI‑szolgáltatások díjat számítanak fel.
- Más fejlesztők arra figyelmeztetnek, hogy a párhuzamosan dolgozó részfeladat-ügynökök egymásnak ellentmondó feltételezésekből indulnak ki, ha nem osztják meg egymással a kontextust.
- Ökölszabály: a lehető legegyszerűbb megoldással kezdjen, és csak egymástól független részfeladatokhoz használjon több ügynököt, korlátozott jogosultságokkal és emberi jóváhagyással.
Mi az a multi-agent rendszer?
Egy AI‑ügynök nyelvi modellből, utasításokból és eszközökből áll. Az Anthropic megkülönbözteti a munkafolyamatokat, amelyekben a nyelvi modellek és eszközök működését előre meghatározott programútvonalak vezérlik, az ügynököktől, amelyek maguk határozzák meg a lépéseiket és az eszközválasztást. A multi-agent rendszer több ilyen ügynököt kapcsol össze. A gyakorlatban három alapminta fordul elő:
| Minta | Így működik | Példa |
|---|---|---|
| Koordinátor és szakértők | Egy főügynök részekre bontja a feladatot, kiosztja a részfeladatokat más ügynököknek, majd összefoglalja az eredményeket | Információgyűjtés tíz beszállítóról, beszállítónként egy részfeladat-ügynökkel |
| Átadás | Egy ügynök átadja a beszélgetést egy másiknak, amely az adott témáért felel | Az ügyfélszolgálati első kapcsolatfelvételt kezelő ügynök átadja az ügyet a visszatérítésekkel vagy technikai kérdésekkel foglalkozó ügynöknek |
| Készítő és ellenőrző | Az egyik ügynök elkészíti az eredményt, a másik értékeli és visszajelzést ad, amíg az eredmény megfelelő nem lesz | Szövegtervezet, amelynek minőségét ellenőrzőlista alapján vizsgálják |
Mit mutat a gyakorlat?
Az Anthropic egy 2025. júniusi bejegyzésében a koordinátormintát követő kutatási rendszert mutat be. A belső értékelésben ez 90,2 százalékkal jobb eredményt ért el, mint egyetlen ügynök. Ugyanakkor az ügynökök körülbelül négyszer, a multi-agent rendszerek pedig körülbelül 15-ször több tokent használtak, mint egy chat. Az Anthropic kevésbé alkalmasnak tartja a közös kontextust és sok függőséget igénylő feladatokat, például a programozást, amely kevesebb párhuzamosítható részt tartalmaz, mint a kutatás.
A Cognition, egy programozási asszisztens fejlesztője ugyanabban a hónapban óvatosabb következtetésre jut: a részfeladat-ügynökök csak részleteket látnak, eltérő feltételezésekből indulnak ki, és egymáshoz nem illeszkedő eredményeket adnak. A beszámolók kevésbé mondanak ellent egymásnak, mint elsőre tűnik: több ügynök segít a nagy kiterjedésű, felosztható munkában, de ehhez lényegesen több számítási teljesítmény és több ellenőrzés szükséges.
Mikor elég egy ügynök vagy egy előre meghatározott folyamat?
Az Anthropic azt ajánlja, hogy a lehető legegyszerűbb megoldást keressük, és csak szükség esetén növeljük az összetettséget. A kis- és középvállalkozások legtöbb feladatánál ez a következőt jelenti:
- A folyamat előre meghatározott: számla beolvasása, ellenőrzése, könyvelése. Egy AI‑lépéseket tartalmazó, előre meghatározott folyamat ilyenkor gyorsabb, olcsóbb és jobban ellenőrizhető.
- A feladathoz végig szükség van a teljes kontextusra: árajánlat írása egy adott ügyfélnek vagy egy megkeresés megválaszolása. Elég egy ügynök a megfelelő eszközökkel.
- Számít a költség és a sebesség: minden további ügynök időt és számítási teljesítményt igényel, minden átadás hibaforrás.
Mikor érdemes több ügynököt használni?
- A részfeladatok függetlenek egymástól: tíz beszállító vagy húsz dokumentum egyidejű ellenőrzése, majd az eredmények összesítése.
- A jogosultságokat külön szeretné kezelni: az egyik ügynök e-maileket olvas, és csak olvasási jogosultsága van, a másik adatokat ír az Ön árugazdálkodási rendszerébe, de csak jóváhagyás után. Így korlátozott marad a kár, ha egy ügynököt manipulált tartalmakkal félrevezetnek.
- Értékes az újabb ellenőrzés: egy ellenőrző ügynök összeveti az eredményt a forrásokkal, mielőtt azt egy ember meglátná.
- A kontextus túllépné a korlátot: a nagyon hosszú feladatok szakaszokra bonthatók, amelyek mindegyikét egy-egy részfeladat-ügynök dolgozza fel.
Kockázatok és ellenőrzés
- Költségek: határozzon meg felső korlátot megbízásonként, és mérje az egy futtatásra jutó felhasználást.
- Hibaláncok: az egyik ügynök hibáját a következő is átveszi. A köztes eredményeket a forrásokkal együtt rögzítse, és szúrópróbaszerűen ellenőrizze.
- Jogosultságok: minden ügynök csak azt kapja meg, amire szüksége van. Az OWASP az „Excessive Agency”, vagyis a túl széles körű jogosultságok problémáját a nyelvi modelleket használó alkalmazások önálló kockázataként tartja számon. Az írással járó műveletek jóváhagyáshoz kötöttek.
- Nyomon követhetőség: egy napló megmutatja, melyik ügynök mit tett és miért. Személyes adatok esetén a GDPR szabályai érvényesek.
- Magas kockázat: ha az ügynökök emberekről szóló döntéseket készítenek elő, például álláspályázatok vagy hitelképesség esetén, az AI‑rendelet III. melléklete alapján szigorú szabályok érvényesek. További információ a kockázati kategóriáknál.
Így haladjon lépésről lépésre
- A folyamat leírása: lépések, adatok, döntések és a jóváhagyó személye.
- Egyszerű kezdés: egy előre meghatározott folyamattal vagy egy ügynökkel, az eredmények mérésével.
- A szűk keresztmetszet meghatározása: hol nem elég ez a megoldás, az idő, a minőség vagy a jogosultságok terén?
- Csak ott ossza fel a munkát: egy részfeladat-ügynök, egyértelmű feladattal, bemenettel és kimenettel.
- Összehasonlítás: költségek, időtartam és hibaarány az egyszerű megoldáshoz képest.
- Jóváhagyás beépítése: egy ember hagyja jóvá, mielőtt bármit külső félnek továbbítanak vagy könyvelnek.
Források
- Anthropic: Így építettük fel többügynökös kutatási rendszerünket, 2025. június 13.
- Anthropic: Hatékony ügynökök fejlesztése, 2024. december 19.
- Cognition: Ne építsen többügynökös rendszereket, 2025. június 12.
- OpenAI: Agents SDK, feladatátadások
- OWASP: Az LLM-alkalmazások top 10-es listája, 2025
- A mesterséges intelligenciáról szóló (EU) 2024/1689 rendelet, III. melléklet: EUR-Lex