System wieloagentowy
System, w którym kilku agentów LLM o różnych rolach wspólnie rozwiązuje zadanie — na przykład planista, programista i recenzent, albo kilku debatujących ze sobą. Idea: podział pracy między specjalistów zamiast jednego wszechwiedzącego agenta.
Architektury: orkiestrator–wykonawcy (główny agent deleguje podzadania specjalistom i zbiera wyniki), oparta na rolach (badacz → autor → redaktor w potoku) oraz debata/współpraca (agenci krytykują nawzajem swoje odpowiedzi, by uzyskać lepszy wynik końcowy). Za: rozdzielenie odpowiedzialności, osobny prompt, narzędzia i kontekst dla każdego agenta, łatwiejsze rozumowanie o całości. Przeciw: większa złożoność, wyższy koszt (wiele wywołań), a czasem jeden dobrze wyposażony agent robi to równie dobrze — przed nadmierną inżynierią ostrzegają m.in. Anthropic i inni. Frameworki: CrewAI, AutoGen, LangGraph. Temat gorący i sporny: kiedy kilku agentów się opłaca, a kiedy wystarczy jeden dobry? Kluczowe pytanie projektowe w systemach agentowych.