- Multi-agent frameworks verdelen complexe taken over gespecialiseerde agents in plaats van één gigantische LLM .
- Agenten communiceren door middel van berichten, beheerd door routing logica en gedeelde workflow status.
- Voordelen zijn onder andere beter debuggen, herbruikbare logica, eenvoudiger schalen en betrouwbare foutafhandeling.
- Tools zoals Botpress, LangChain en CrewAI helpen ontwikkelaars om sneller gecoördineerde agentsystemen te bouwen.
De meeste ontwikkelaars die AI-agenten proberen te bouwen, beginnen met een enkele grote taalmodel-lus - een systeemprompt en misschien een of twee hulpmiddelen - en voor kleine taken is dat genoeg.
Maar zodra je structuur wilt, begint het systeem te rafelen. Uitvoer wordt onvoorspelbaar, workflows worden moeilijk te debuggen en je verbrandt tokens aan herhaling in plaats van vooruitgang.
Met multi-agent workflows kun je AI-agenten bouwen die zich meer gedragen als een team met duidelijke rollen en inzicht in hoe beslissingen worden genomen en naar hetzelfde doel toewerken.
Wat is een Multi-Agent Framework?
Een multi-agent framework is de infrastructuur die je gebruikt om meerdere gecoördineerde AI-agenten te bouwen, uit te voeren en te beheren.
Het is de infrastructuur die regelt hoe agenten communiceren en hoe taken tussen hen bewegen.
Als je met multi-agent systemen werkt, is het raamwerk wat ze operationeel maakt.
In de kern verandert het ruwe grote taalmodellenLLMs) in scoped agents, elk met een rol en een voorspelbare manier van werken.
In plaats van orkestratielogica vanaf nul te schrijven, geeft het framework je structuur, controle en herhaalbaarheid.
Multi-Agent Frameworks: Sleutelconcepten
Hoe werken multi-agent raamwerken?
Multi-agent raamwerken geven structuur aan hoe agenten worden geactiveerd, hoe ze gegevens doorgeven en hoe het systeem de voortgang bijhoudt.
Ze leveren de bouwstenen voor het coördineren van agenten op een manier die schaalt met de complexiteit en ze bruikbaar maakt in real-world implementaties.
Een voorbeeld is het gebruik van een multi-agent setup om een WhatsApp chatbot aan te sturen. In dit geval kunnen verschillende agents taken afhandelen zoals het boeken, het verwerken van terugbetalingen of verificatie, waarbij ze achter de schermen samenwerken zonder afhankelijk te zijn van één monolithische botopstelling.
.webp)
Agenten worden geregistreerd als oproepbare componenten in het systeem
Voordat een agent iets kan doen, moet het framework weten dat hij bestaat. Dit betekent dat je het systeem moet vertellen wat de naam van de agent is, waar hij verantwoordelijk voor is en welke tools of informatie hij kan gebruiken.
In de meeste frameworks gebeurt dit door middel van een configuratiebestand of wat code, waar je de rol van elke agent definieert en hoe deze te activeren. Je zou het systeem bijvoorbeeld kunnen vertellen:
"Dit is de planner. Het leest de invoer van de gebruiker en beslist wat er vervolgens moet gebeuren."
"Dit is de verificateur. Het neemt gebruikersinformatie en retourneert booking_id en gebruikersinformatie."
Eenmaal geregistreerd kan het framework deze agents bij naam "aanroepen", wat betekent dat het weet hoe ze moeten worden uitgevoerd als ze aan de beurt zijn in de workflow.
De routing agent beslist welke agent de volgende
Een planneragent of controllerfunctie zorgt voor de routering van AI-agenten. Het kijkt naar de laatste bot output, de huidige conversatie geschiedenis, en soms de oorspronkelijke gebruiker input om te beslissen wat er moet gebeuren.
Sommige planners zijn gebaseerd op prompts - ze ontvangen een systeembericht en geven de naam van de volgende agent die uitgevoerd moet worden.
Anderen gebruiken vast gecodeerde logica of stroomdiagrammen, afhankelijk van de AI-agent frameworks waarmee je werkt.
Het framework neemt die output en gebruikt die om de volgende agent op te roepen. De router beslist wie de taak moet uitvoeren in plaats van de taak uit te voeren.
Gegevens worden tussen agenten doorgegeven met behulp van berichten
Agenten delen het geheugen niet direct. Als een agent klaar is met draaien, wordt zijn uitvoer verpakt in een bericht - meestal een woordenboek of JSON object - en doorgegeven aan de volgende agent als invoer.
Het raamwerk handelt de overdracht af. Het slaat het bericht op in een gedeelde geheugenruimte of geeft het direct door aan de invoerinterface van de volgende agent, afhankelijk van hoe het systeem is opgebouwd.
Berichten bevatten vaak meer dan alleen de inhoud:
- Wie heeft het verzonden (agent of gebruiker)
- Waar kwam het vandaan in de workflow
- Hoe het gebruikt moet worden (bijv. trigger, input, beslissing)
- Optionele statistieken zoals token count of timestamps
Deze context helpt het systeem om taken netjes te routeren en houdt agenten ontkoppeld van elkaar.
Uitvoering wordt bijgehouden met behulp van workflowstatus en triggers
Het framework houdt bij wat er tot nu toe is gebeurd - welke agents draaiden, wat ze teruggaven en wat er nog moet gebeuren. Dit wordt opgeslagen in een statusobject, dat na elke stap wordt bijgewerkt.
Triggers bepalen wat er daarna komt. Ze gebruiken uitvoerwaarden of voorwaarden om de stroom te vertakken.
Dit laat het systeem vooruit gaan zonder hardcoding logica in elke agent. De status stuurt de workflow, niet de agents zelf.
Belangrijkste voordelen van het gebruik van multi-agent raamwerken
Logica schalen zonder een enkele agent te overbelasten
Een enkele AI-agent kan maar zoveel doen voordat het verandert in een warboel van aanwijzingen, hulpmiddelen en onduidelijke verantwoordelijkheden. Met multi-agent frameworks kun je die logica opsplitsen in gerichte agents die elk één duidelijke taak uitvoeren.
In plaats van een enkele agent uit te putten, kun je specifieke stappen - zoals ophalen, valideren of uitvoeren - toewijzen aan afzonderlijke agenten en het systeem stukje bij beetje laten groeien.
Debug agent samenwerking met volledige zichtbaarheid
Wanneer AI-agenten samenwerken, kunnen problemen moeilijk te traceren zijn. Frameworks laten zien wat elke agent kreeg, wat hij teruggaf en waar hij vastliep.
Je raadt niet wat er kapot is - je inspecteert de handoffs en lost het direct op. Dit soort zichtbaarheid maakt de samenwerking tussen AI-agenten beheersbaar.
Agenten hergebruiken in workflows
Als een agent werkt, hergebruik hem dan. Met frameworks kun je dezelfde agent in verschillende flows stoppen zonder hem te herschrijven. Dat houdt dingen consistent en maakt het testen sneller.
Een validatieagent die gebruikersinvoer of authenticatie controleert, kan bijvoorbeeld worden gebruikt in zowel chatbots voor klantenservice als chatbots voor boekingen, overal waar dezelfde logica van toepassing is.
Fouten en pogingen automatisch afhandelen
Als een agent faalt, kan het framework het opnieuw proberen, overslaan of doorgaan. Je hoeft die logica niet zelf te schrijven.
Ingebouwde fallback maakt workflows betrouwbaarder zonder extra werk, en dat soort betrouwbaarheid is wat echte systemen aandrijft.
Bouw agentstromen die gemakkelijk te veranderen zijn
Als je taken over agenten verdeelt, hoef je niet telkens het hele systeem opnieuw aan te passen als er iets verandert.
Je kunt een planner bijwerken zonder de uitvoering aan te raken, of veranderen hoe een agent reageert zonder de rest te herschrijven.
Die gemakkelijke toegang loont - Salesforce meldt dat teams die agentic AI gebruiken elke week 11 uur per medewerker besparen, deels dankzij het aanpassingsvermogen van de workflows.
Top 5 multi-agent raamwerken
Het kiezen van een raamwerk voor meerdere agents hangt af van wat je gaat bouwen en hoeveel controle je wilt hebben over de manier waarop agents zich gedragen, communiceren en herstellen van fouten.
De beste frameworks bieden verschillende afwegingen - sommige zijn geweldig voor gestructureerde workflows, andere geven je meer flexibiliteit ten koste van de duidelijkheid.
Je wilt iets dat past bij de behoeften van je team en bij hoe ver je van plan bent te gaan met het systeem.
1. Botpress
.webp)
Botpress is een visueel ontwikkelplatform voor het bouwen van AI-agenten die kunnen coördineren tussen stappen, rollen en kanalen.
In plaats van logica in code te bedraden, definieer je hoe agents zich gedragen met behulp van flows, geheugen, condities en tool calls.
Multi-agent gedrag is opgebouwd rond instructies, workflows en externe tools. Elk knooppunt in een Botpress flow gedraagt zich als een gerichte eenheid, met zijn eigen instructies en reikwijdte.
Je kunt redeneringen opsplitsen over meerdere autonome en statische knooppunten, validatielagen toevoegen of gebruikersinvoer routeren via toolgebaseerde beslissingslogica in plaats van alles in één stap af te handelen.
Geheugen wordt toegewezen aan elke flow, zodat agents alleen gebruiken wat ze nodig hebben. Inputs en outputs zijn duidelijk gedefinieerd en tool calls kunnen direct worden toegevoegd via ingebouwde integraties.
Belangrijkste kenmerken
- Visuele agent orkestratie met flows en nodes
- Scoped geheugen en variabele controle tussen knooppunten
- Geheugen voor meerdere beurten, terugvallogica en nieuwe pogingen
- Gebruik van tools via API-oproepen, webhooks en functie-invoer
2. LangChain

LangChain is een ontwikkelaar-eerst raamwerk voor het bouwen van LLM door ketens van aanwijzingen, hulpmiddelen en geheugen aan elkaar te koppelen.
Het begon als een manier om LLM te structureren met tools zoals zoekfuncties en calculators, maar groeide geleidelijk uit tot een wijdvertakt ecosysteem.
Eén release gaf prioriteit aan "agents", daarna aan "assistenten" en daarna aan "runnables". Het resultaat is een krachtige toolkit die bijna alles kan, maar het kost vaak tijd om er doorheen te navigeren.
Je kunt toolkits toewijzen en routinglogica bouwen voor agents. Waar het in uitblinkt is modulariteit - componenten zijn herbruikbaar, mix-en-match en goed geïntegreerd met externe API's.
Maar je zult meer lijmcode schrijven dan verwacht. En met de snel veranderende abstracties is het de moeite waard om te controleren of de methode die je gebruikt nog steeds de voorkeur heeft.
Belangrijkste kenmerken
- Modulaire keten van aanwijzingen, hulpmiddelen en geheugen
- Integreert met LLMs, vectoropslag en API's
- Optionele tracering en evaluaties met LangSmith
3. CrewAI

CrewAI maakt het eenvoudig om multi-agent workflows te bouwen waarbij elke agent een gedefinieerde rol en taak heeft. Je maakt een crew aan, wijst doelen toe en de agents coördineren via een gedeelde manager.
Het is een van de snelste manieren om de samenwerking tussen agenten te modelleren zonder de orkestratielogica helemaal opnieuw te schrijven.
Ideaal voor opstellingen zoals planner-uitvoerder paren, onderzoek-reviewer stromen, of elke team-gebaseerde taak waar verantwoordelijkheden duidelijk worden opgesplitst.
Maar zodra je complexiteit begint toe te voegen, wordt de abstractie krap. Er is minder flexibiliteit in hoe en wanneer agents draaien en het aanpassen van gedrag betekent vaak dat je buiten de standaardinstellingen van het framework moet stappen.
Belangrijkste kenmerken
- Rolgebaseerde agent setup met namen, doelen en geheugen
- Ondersteunt sequentiële en parallelle agentuitvoering
- Gedeeld bemanningsgeheugen voor samenwerking tussen agenten
- Eenvoudige integratie met tools, functies en aangepaste prompts
4. AutoGPT

AutoGPT was het eerste project dat liet zien hoe het eruitziet als je een GPT een doel geeft en hem zijn gang laat gaan - plannen, denken, onderzoeken en uitvoeren zonder constante menselijke input.
U definieert het doel en AutoGPT doorloopt de redeneringsstappen, maakt subdoelen aan, roept tools op en past onderweg de strategie aan.
Het was een enorme sprong voorwaarts in het autonoom en dynamisch maken van agentgedrag. Maar het is niet gebouwd voor precisie.
De task loop is broos en agents hebben de neiging om vast te blijven zitten in het herschrijven van hetzelfde plan of het najagen van irrelevante subtaken.
Je kunt geheugen, tools en API's inbouwen, maar alles aan elkaar koppelen leidt vaak tot onvoorspelbare stromen die moeilijk te debuggen of te sturen zijn.
Belangrijkste kenmerken
- Doelgerichte agent met zelfpromotie en taakplanning
- Automatisch genereren en uitvoeren van subtaken
- Ondersteunt het gebruik van tools via plugins en API-oproepen
- Uitbreidbaar met aangepaste scripts, functies en integraties
5. Autogen

Autogen is een open-source framework van Microsoft dat zich richt op multi-agent conversaties, waarbij agenten interacteren door middel van gestructureerde, beurtgebaseerde berichten.
Het is vooral goed als je controle wilt hebben over elke uitwisseling, zoals in plannings-uitvoeringslussen of mens-in-de-lus systemen.
Autogen blinkt uit in transparantie. Je kunt functies injecteren in het midden van een gesprek, beslissingen leiden via aangepaste logica en precies traceren wat elke agent zei en waarom.
Maar het kost werk om het te schalen. Berichtenorkestratie is flexibel, maar niet geabstraheerd - je beheert nog steeds zelf histories, agentconfiguraties en stappenlogica.
Voor onderzoeksopstellingen, gecontroleerde tests of reproduceerbaar gedrag van agenten is het een van de meest precieze frameworks die er zijn.
Belangrijkste kenmerken
- Turn-based multi-agent communicatie raamwerk
- Ondersteunt human-in-the-loop en functie-oproepende agenten
- Transparante tracering van berichten en injectie van aangepaste logica
Bouwen met een Multi-Agent Framework
De eenvoudigste manier om te beginnen is om één echte workflow te kiezen - iets dat al te complex is voor één agent - en deze op te splitsen in een paar eenvoudige onderdelen.
Denk aan een chatbot voor het genereren van leads, een boekingsflow of iets anders waarbij logica, verificatie en actie in de war raken.
Geef elke stap zijn agent en verbind ze dan met behulp van de routing- en berichtentools van het framework.
Stap 1: Identificeer waar uw logica van één enkele agent breekt
Ga op zoek naar een plek in uw bot of systeem waar dingen uitdijen - lange prompts of aaneengeschakelde toolaanroepen die aanvoelen als vastgeschroefd. Dat is uw startpunt. Hier zijn enkele veelvoorkomende voorbeelden die gemakkelijk te vinden zijn:
- Een restitutiestroom die invoer van de gebruiker verwerkt, controleert of de gebruiker in aanmerking komt, de restitutie uitvoert en een bevestiging stuurt - alles in één lus
- Een onboardingreeks die gegevens verzamelt, formulieren valideert, gebruikerstypes toewijst en e-mails activeert in één promptketen
In plaats van het hele systeem opnieuw te ontwerpen, isoleer je alleen de workflow die al scheurtjes vertoont.
Stap 2: Definieer rollen voordat je het framework aanraakt
Als je eenmaal de rommelige logica hebt gevonden, breek deze dan op in echte verantwoordelijkheden.
Als iets invoer valideert, is dat één agent. Als iets een externe actie afhandelt, is dat een andere.
Schrijf het op in gewone taal - net genoeg om duidelijk te maken waar de handoffs zitten.
En als je het allemaal voor je hebt, zie je wat echt gescheiden moet worden en wat kan worden samengevoegd. Het geeft je ook een gevoel voor wat voor soort raamwerk je nodig hebt.
Elke rol moet klinken als iets dat je op zichzelf zou kunnen testen.
Stap 3: Kies het kader
Kies een platform dat past bij jouw manier van werken.
- Visueel: Botpress, als je node-gebaseerde flows en scoped memory wilt.
- Code-first: LangChain of CrewAI als je logica kunt bedraden in Python.
Het raamwerk bepaalt hoe agenten worden geregistreerd, geactiveerd en verbonden.
Stap 4: Bouw de eerste workflow
Verander die rollen nu in agents. Definieer ze in je framework - geef ze allemaal een naam, hun taak en welke tool of API-toegang ze nodig hebben.
Als ze er eenmaal zijn, verbind ze dan. Gebruik de routing die het framework biedt om van de ene agent naar de volgende te gaan.
Het doel hier is om één complete workflow van begin tot eind te krijgen, met agents die op hun plek blijven.
Stap 5: Laat het systeem draaien en inspecteer elke handoff
Trigger de volledige workflow - van begin tot eind - en traceer wat er gebeurt. Je moet in de gaten houden wat elke agent ontvangt, wat hij terugstuurt en of de stroom netjes tussen de agents verloopt.
Als een agent verwarrende invoer krijgt, heb je de scoped waarschijnlijk verkeerd ingesteld. Als de logica onverwacht verspringt, moet je routering worden aangepast.
Zodra de handoffs schoon zijn, heb je een werkend systeem.
Beste praktijken voor het gebruik van multi-agent raamwerken
Het kiezen van een framework is slechts het beginpunt. Wat belangrijker is, is hoe je de workflows die je ermee bouwt ontwerpt, test en beheert.
Naarmate AI-systemen modulairder en autonomer worden, wordt traceerbaarheid moeilijker.
Kernlogica gecentraliseerd houden
Vermijd het verspreiden van kritieke beslissingen over meerdere agents. Het is eenvoudiger te onderhouden en te testen als belangrijke redeneringen op één plek plaatsvinden in plaats van verspreid over losjes verbonden stukken.
Definieer vooraf agentinputs en -outputs
Elke agent moet een duidelijk gedefinieerd contract hebben - wat hij opneemt, wat hij teruggeeft. Dit maakt het eenvoudiger om agents uit te wisselen of in te pluggen in nieuwe workflows zonder de flow-logica te doorbreken.
Log elk bericht dat wordt doorgegeven tussen agenten
Als je niet kunt zien wat agents tegen elkaar zeggen, kun je niets debuggen. Zorg ervoor dat elke invoer en uitvoer wordt gelogd met genoeg context om terug te kunnen gaan in de flow.
Gebruik gescoped geheugen om ruis en kosten te verminderen
Geef elke agent alleen de context die hij nodig heeft. Volledige geheugentoegang leidt tot opgeblazen prompts, hoger tokengebruik en onvoorspelbaar gedrag van agents die eigenlijk gefocust zouden moeten zijn.
Begin met het bouwen van AI die kan coördineren
De meeste systemen vallen uit elkaar zodra er echte coördinatie nodig is. Botpress geeft je controle over hoe agents taken overdragen - met gedefinieerde rollen en logica, die je kunt testen en begrijpen.
Ook kun je gegevens netjes doorgeven tussen flows. Je kunt elke stap traceren met logbestanden met meerdere beurten die laten zien welke tool werd aangeroepen, waarom deze werd uitgevoerd en hoe deze werd gebruikt in de workflow.
In plaats van prompt tuning en hallucinatie controle, richt je je op echte functionaliteit - het bouwen van agents die zich gedragen als software.
Begin vandaag nog met bouwen - het is gratis.
FAQs
Hoe weet ik of mijn AI-project een multi-agent framework nodig heeft, of dat een enkele agent voldoende is?
Uw AI-project heeft waarschijnlijk een multi-agent framework nodig als de prompts of workflows van uw enkele agent te lang zijn geworden of te moeilijk om te debuggen, vooral bij het afhandelen van meerdere verschillende taken, terwijl eenvoudigere use cases zoals basisvragen en antwoorden of bots met slechts één doel vaak prima werken met slechts één agent.
Is bouwen met een multi-agent framework alleen voor grote ondernemingsprojecten, of is het ook geschikt voor kleine startups?
Bouwen met een multi-agent framework is niet alleen voor grote bedrijven - kleine startups kunnen er ook van profiteren, omdat zelfs bescheiden projecten gemakkelijker te debuggen zijn als complexe taken worden verdeeld over gespecialiseerde agents in plaats van alles in één grote, moeilijk te beheren lus te stoppen.
Betekent het gebruik van een multi-agent systeem dat ik alles moet opsplitsen in aparte agents, of kan ik logica van één en meerdere agents door elkaar gebruiken?
Het gebruik van een multi-agent systeem betekent niet dat je alles moet opsplitsen in aparte agents; je kunt single-agent logica mixen voor eenvoudige taken terwijl je multi-agent orkestratie reserveert voor complexe workflows.
Hoe verschilt een multi-agent systeem van het simpelweg gebruiken van meerdere API's of microservices in mijn applicatie?
Een multi-agent systeem verschilt van het gebruik van meerdere API's of microservices omdat het gespecialiseerde AI-agenten coördineert met verschillende rollen en redeneermogelijkheden die gestructureerde berichten en status doorgeven, terwijl API's en microservices discrete functies afhandelen maar niet zelfstandig complexe workflows orkestreren.
Hoe verhouden de kosten van multi-agent systemen zich tot die van een enkele grote LLM?
De kosten van het draaien van multi-agent systemen kunnen lager zijn dan het draaien van een enkele grote LLM omdat kleinere, gespecialiseerde agents specifieke taken efficiënt kunnen afhandelen zonder tokens te verspillen aan lange prompts of herhaalde context, maar het introduceert ook extra overhead voor het beheren van orkestratie en inter-agent communicatie, dus de besparingen hangen af van de complexiteit van je use case.