Zbudowanie pojedynczego chatbota wydaje się być prawdziwym postępem - dopóki nie oczekuje się, że będzie on obsługiwał wszystko. W jednej chwili odpowiada na najczęściej zadawane pytania, a w następnej kwalifikuje potencjalnych klientów, rezerwuje prezentacje, eskaluje zgłoszenia i żongluje wewnętrznymi narzędziami. Pęknięcia zaczynają się szybko pojawiać.
W miarę jak chatboty korporacyjne przejmują coraz bardziej złożone obowiązki, obserwujemy zmianę w kierunku jaśniejszego definiowania ról, głębszej koordynacji i inteligentniejszego delegowania zadań między systemami.
W tym momencie nie chodzi już o to, jak inteligentny jest zbudowany chatbot. Chodzi o to, ile zadań wykonuje jednocześnie - i jak dobrze się między nimi przełącza. Problemem nie jest inteligencja. Jest nim koordynacja.
W tym miejscu pojawia się orkiestracja agentów AI. Jest to przejście od budowania jednego wszechwiedzącego bota do projektowania systemu mniejszych, wyspecjalizowanych agentów - każdy z wyraźną rolą, wszystkie działające w synchronizacji.
Jeśli dotarłeś do granic możliwości jednego chatbota, nie jesteś sam. W tym przewodniku omówimy, co oznacza orkiestracja agentów, jak działa pod maską i jak zacząć budować skoordynowane systemy sztucznej inteligencji - od dedykowanych frameworków po modułowe przepływy pracy.
Czym jest orkiestracja agentów AI?
Większość chatbotów zaczyna jako systemy jednoagentowe. Jeden bot zajmuje się wszystkim - odpowiadaniem na pytania, wywoływaniem API, przetwarzaniem formularzy, a może nawet nakłanianiem użytkowników do konwersji. Na początku wydaje się to wydajne.
Jednak w miarę rozszerzania się przypadków użycia ten model pojedynczego agenta zaczyna się rozpadać. Bot staje się specjalistą od wszystkiego, bez wyraźnej struktury. Żongluje rolami i kontekstem jednocześnie, a ty zaczynasz odczuwać obciążenie na kilka wyraźnych sposobów:
- Przepływy stają się trudniejsze do debugowania i utrzymania
- Propozycje stają się dłuższe i trudniejsze w zarządzaniu
- Nie jest jasne, która część bota jest odpowiedzialna za co
- Dodanie nowego przypadku użycia może zepsuć to, co już działa.
To nie jest tylko dług techniczny - to problem projektowy. Oczekujesz, że jeden agent wykona pracę wielu i to cię spowalnia.
Orkiestracja agentów AI rozwiązuje ten problem, dzieląc obowiązki między wielu wyspecjalizowanych agentów. Każdy agent koncentruje się na pojedynczym zadaniu - planowaniu, badaniu, pobieraniu danych, interakcji z użytkownikiem - a centralny kontroler decyduje, kto kiedy działa.
Różnica między tymi dwoma podejściami do obsługi interakcji ze sztuczną inteligencją, pojedynczym agentem a wieloma agentami, jest nie tylko architektoniczna. Jest strategiczna. Jedno skaluje się wraz ze złożonością, podczas gdy drugie decyduje się pod nią złamać.
Oto, jak oba systemy wypadają w bardziej krytycznych testach porównawczych:
.webp)
Różnica między tymi dwoma podejściami do obsługi interakcji ze sztuczną inteligencją, pojedynczym agentem a wieloma agentami, jest nie tylko architektoniczna. Jest strategiczna. Jedno skaluje się wraz ze złożonością, podczas gdy drugie decyduje się pod nią złamać.
Oto, jak oba systemy wypadają w bardziej krytycznych testach porównawczych:
How does agent orchestration work?
W zaaranżowanym systemie nie piszesz jednego dużego chatbota - projektujesz zestaw agentów, z których każdy zajmuje się jedną odpowiedzialnością. Pomyśl o tym jak o przekształceniu chatbota w zespół, w którym każdy agent działa jak specjalista.
W centrum tego systemu znajduje się kontroler, który decyduje, który agent powinien obsługiwać zadanie w danym momencie. Kontroler ten może być oparty na regułach, w pełni autonomiczny lub coś pomiędzy. Jego zadanie jest proste: przekierować zadanie, śledzić stan i upewnić się, że agenci nie wchodzą sobie w drogę.
Każdy agent został zaprojektowany tak, aby był wąski i niezależny. Może wygenerować podsumowanie, wywołać zewnętrzne narzędzie, zweryfikować dane wejściowe użytkownika lub zdecydować, co zrobić dalej. Niektóre są reaktywne (czekają na wywołanie), podczas gdy inne mogą wyzwalać działania następcze.
Kontroler porusza się między nimi, niczym dyrygent w orkiestrze.
Kontekst ma tutaj znaczenie. Cały system współdzieli pamięć - zwykle obiekt JSON lub stan sesji - która przepływa między agentami. Każdy agent odczytuje z tego kontekstu i zapisuje do niego z powrotem, gdy jego część zostanie wykonana. Kontroler używa tego zaktualizowanego kontekstu, aby zdecydować, co będzie dalej.
Na przykład w przypadku bota do planowania podróży:
- Agent użytkownika obsługuje konwersacje i zbiera preferencje.
- Agent wyszukuje opcje lotów i hoteli.
- Agent planujący tworzy plan podróży.
- Agent wykonawczy rezerwuje to, co jest potrzebne.
Żaden z tych agentów nie zna pełnego obrazu, ale nie musi. Agent routera dostosowuje ich krok po kroku. W ostatecznym rozrachunku, orkiestracja to sposób na skalowanie od chatbota, który odpowiada, do takiego, który współpracuje wewnętrznie, aby załatwić sprawę.
5 najlepszych narzędzi do orkiestracji agentów AI
Gdy zdasz sobie sprawę, że potrzebujesz wielu współpracujących ze sobą agentów, pojawia się pytanie: Co należy zbudować? Przestrzeń narzędziowa wokół orkiestracji agentów rozwija się szybko i nie wszystkie z nich są gotowe do produkcji.
Niektóre platformy zostały stworzone z myślą o szybkości i wizualnych przepływach pracy. Inne zapewniają kontrolę na niskim poziomie, ale pozostawiają orkiestrację całkowicie w gestii użytkownika. Kilka z nich stanowi inteligentne rozwiązanie pośrednie - oferując wystarczającą abstrakcję, aby poruszać się szybko bez utraty elastyczności.
Oto 5 najlepszych narzędzi, które uznaliśmy za najbardziej przydatne do tworzenia systemów agentowych:
1. Botpress
Botpress to w pełni agentowa platforma, która pozwala projektować modułowe agentowe przepływy pracy, przypisywać im określone role i organizować je za pośrednictwem centralnego routera. Każdy przepływ pracy zachowuje się jak samodzielny agent, a użytkownik (lub autonomiczny węzeł) decyduje, kiedy kontrola powinna się zmienić - w oparciu o kontekst, dane wejściowe użytkownika lub logikę biznesową.
.webp)
To, co go wyróżnia, to szybkość, z jaką można przejść od pomysłu do działającego systemu. Agenci mogą pisać i wykonywać kod w locie, korzystać z zewnętrznych interfejsów API, a nawet dynamicznie łączyć narzędzia - a wszystko to w oparciu o najwyższej klasy modele językowe. Nie budujesz tylko przepływów; budujesz logikę, która żyje wewnątrz agentów.
Został stworzony dla programistów, którzy chcą elastyczności bez przebudowywania infrastruktury. Jeśli wdrażasz agentów w dziale wsparcia, planowania, onboardingu lub wewnętrznych działach operacyjnych - usuwa się z drogi i pozwala na wysyłkę.
Kluczowe cechy:
- Modułowe przepływy pracy: Każdy agent jest zbudowany jako odizolowany potok wielokrotnego użytku
- Centralny Routing: Wizualny router organizuje przekazywanie agentów i logikę
- Dynamiczne wykorzystanie narzędzi: Wykonywanie kodu i wywoływanie zewnętrznych interfejsów API w czasie rzeczywistym
- LLM: Kompatybilny z najlepszymi modelami fundacji, takimi jak OpenAI i Claude
- API-First: Łatwe udostępnianie agentów lub łączenie się z CRM, webhookami i nie tylko.
Ceny:
- Plan darmowy: 0 USD/miesiąc z kreatorem wizualnym i sztuczną inteligencją opartą na użytkowaniu
- Plan Plus : 89 USD/miesiąc z analityką i usunięciem brandingu
- Team Plan: 495 USD/miesiąc z narzędziami do współpracy i dostępem opartym na rolach
2. CrewAI
CrewAI trafia w punkt, w którym chcesz orkiestracji, ale nie chcesz budować całego silnika orkiestracji. Został zaprojektowany wokół metafory zespołu: definiujesz role, przypisujesz cele i dajesz swoim agentom narzędzia i pamięć. Następnie pozwalasz im współpracować w celu wykonania zadania.
Najlepsze jest to, jak szybko można coś uruchomić. W ciągu kilku minut możesz uruchomić planistę, badacza i wykonawcę i sprawić, że będą ze sobą rozmawiać w ustrukturyzowanych krokach.
Nie jest idealny - niestandardowe przepływy pracy mogą nadal wymagać trochę hakowania - ale w większości przypadków użycia zapewnia szybkie działanie. Jeśli AutoGen jest jak programowanie protokołu, to CrewAI jest jak prowadzenie misji z oddziałem.
Kluczowe cechy:
- Architektura oparta na rolach: Każdy agent ma tytuł, cel, narzędzia i opcjonalną pamięć
- Łatwe delegowanie zadań: Wbudowany agent planowania decyduje o kolejności zadań w oparciu o cele
- Integracja narzędzi: Obsługuje wywoływanie funkcji, żądania API i narzędzia oparte na przeglądarce.
- Pamięć współdzielona: Agenci mogą odwoływać się do współdzielonego kontekstu i wnosić do niego swój wkład
Ceny:
- Plan darmowy: Open-source, bez kosztów licencji
- Enterprise: Nienotowany publicznie - płatne plany spodziewane w miarę dojrzewania hostowanego produktu
3. OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK, wcześniej określany jako OpenAI Swarm, jest pierwszym prawdziwym krokiem OpenAIw kierunku własnej infrastruktury agentów. Został zaprojektowany, aby umożliwić programistom tworzenie ustrukturyzowanych, wieloagentowych przepływów pracy przy użyciu modeli OpenAI , z handoffami, narzędziami i pamięcią wbudowanymi w strukturę.
.webp)
Każdy agent otrzymuje swoje instrukcje, narzędzia i bariery ochronne - a ty koordynujesz sposób, w jaki przekazują sobie nawzajem zadania. To wciąż wczesny etap, ale doświadczenie wydaje się dopracowane. Otrzymujesz wbudowane śledzenie, zarządzanie kontekstem i możliwość tworzenia asystentów gotowych do produkcji bez łączenia oddzielnych frameworków.
Jeśli pracujesz już z interfejsem API OpenAI i chcesz mieć ściśle zintegrowany, opiniotwórczy sposób tworzenia agentów AI, ten zestaw SDK zapewnia solidne podstawy.
Kluczowe cechy:
- Role agentów: Konfiguracja instrukcji, narzędzi i uprawnień dla każdego agenta.
- Przekazywanie: Przekazywanie kontroli między agentami przy użyciu wbudowanej logiki
- Śledzenie: Śledzenie i debugowanie wieloagentowych przepływów pracy za pomocą inspekcji wizualnej
- Zabezpieczenia: Egzekwowanie walidacji danych wejściowych i wyjściowych
Ceny:
- SDK: Darmowy i open-source na licencji MIT
- Koszty użytkowania: Opłata za użycie API OpenAI (np. GPT, wywołania narzędzi, przechowywanie wektorów).
- Przykłady narzędzi: Interpreter kodu: 0,03 USD/użycie, wyszukiwanie plików: 2,50 USD/1 tys. wywołań narzędzia
4. AutoGen
AutoGen jest przeznaczony dla osób, które wyrosły z podejścia "jeden agent z narzędziami" i potrzebują systemu, w którym wielu agentów rozmawia ze sobą, analizuje stan i kończy zadania jako zespół. Został zbudowany przez Microsoft i bardziej przypomina projektowanie przepływów pracy opartych na agentach jako ustrukturyzowanych konwersacji.
.webp)
Nie jest przyjazna dla początkujących - i nie stara się taka być. Musisz podłączyć każdą część: agentów, ich role, kto mówi, kiedy, jak przekazują wiadomości i kiedy się zatrzymać. Jeśli jednak pracujesz nad poważnymi, stanowymi systemami sztucznej inteligencji, które wymagają przejrzystości i pełnej kontroli, AutoGen zapewnia dokładnie te elementy, których potrzebujesz.
Najlepiej nadaje się dla zespołów badawczych, zaawansowanych konstruktorów lub każdego, kto próbuje modelować złożone rozumowanie wielu agentów AI. Nie "konfigurujesz chatbota" - projektujesz protokół inteligencji.
Kluczowe cechy:
- Konwersacyjny Graf Agenta: Agenci komunikują się za pośrednictwem ustrukturyzowanych przepływów wiadomości zamiast statycznych łańcuchów.
- Kontrola orkiestracji: Użytkownik definiuje tury, zakres pamięci i granice zadań
- Śledzenie i debugowanie: Wbudowane śledzenie pozwala sprawdzić wkład każdego agenta w wieloetapowe zadania.
- Korzystanie z narzędzi: Obsługuje niestandardowe narzędzia i wywoływanie funkcji między agentami.
Ceny:
- Wolne i otwarte oprogramowanie (licencja MIT)
- Działa z dowolnym punktem końcowym LLM OpenAI, Azure, modele lokalne).
5. LangChain
Agenty LangChain umożliwiają tworzenie przepływów pracy opartych na logice, w których agent wybiera narzędzie do użycia na każdym etapie. Definiujesz jego cel, podłączasz narzędzia takie jak wyszukiwanie, wykonywanie kodu lub interfejsy API i pozwalasz mu rozumować przez zadania.
.webp)
Jest to jedna z najbardziej elastycznych dostępnych konfiguracji, ale jest również bardzo zorientowana na kod. Sam zajmujesz się pamięcią, kontrolą przepływu i obsługą błędów. I chociaż wprowadzono kreator grafów do wizualnej orkiestracji, nie jest on jeszcze wystarczająco dojrzały, aby zapewnić pełne operacje agenta lub wyraźny wgląd w jego zachowanie.
LangChain jest idealny, jeśli chcesz pełnej personalizacji i nie masz nic przeciwko ręcznemu łączeniu rzeczy. Jest potężny, ale trzeba liczyć się z koniecznością wykonania ciężkiej pracy.
Kluczowe cechy:
- Dynamiczne wykorzystanie narzędzi: Agenci decydują, które narzędzia wywołać na podstawie danych wejściowych.
- Obsługa pamięci: Dodaj pamięć kontekstową dla dłuższych rozmów
- Integracja z LangSmith: Śledzenie, debugowanie i monitorowanie przebiegów wieloetapowych
- Duże możliwości rozbudowy: Zastępowanie komponentów lub podłączanie własnych narzędzi
Ceny:
- LangChain Framework: Darmowy i open-source
- LangSmith (opcjonalnie): Płatne narzędzie do debugowania i oceny
- Koszty użytkowania: Zależą od używanych modeli i narzędzi innych firm.
Wnioski wyciągnięte z tworzenia przepływów pracy agentów
Większość frameworków agentów sprawia wrażenie, że orkiestracja polega jedynie na połączeniu kilku przepływów i przekazaniu pamięci. Ale gdy masz więcej niż jednego agenta uruchamiającego logikę na żywo, rzeczy zaczynają się łamać w sposób, którego się nie spodziewałeś.
Przekazywanie staje się nieuporządkowane - kontekst wycieka. Agenci powtarzają się. A co najgorsze, nie masz pojęcia, gdzie system się zepsuł, dopóki nie jest za późno.
Oto wzorce, które działają - rzeczy, których można się nauczyć dopiero po wysłaniu kilku zepsutych systemów i prześledzeniu drogi powrotnej przez bałagan.
Struktura decyzji agenta
Pozwalanie agentom decydować, co robić dalej na podstawie wiadomości użytkownika, może wydawać się sprytnym skrótem, ale szybko prowadzi do zamieszania. Przepływy pracy uruchamiają się poza kolejnością, kroki są pomijane, a system staje się nieprzewidywalny.
To, co się dzieje, to pozwalanie modelowi na halucynowanie kolejnych działań. Nie ma on jasnej mapy systemu. Więc zgaduje - i zgaduje źle.
Zamiast tego traktuj swoich agentów jak funkcje. Poproś ich o wysłanie instrukcji kontrolnej, takiej jak "route to calendar_agent" lub "następnym krokiem będzie verify_info". Następnie orkiestrator wykorzystuje je do decydowania o tym, co dzieje się dalej. Logika powinna znajdować się poza modelem - tam, gdzie można jej zaufać.
Pamięć agenta zakresu
Gdy agenci współdzielą zbyt wiele kontekstu, wszystko zaczyna się psuć. Jeden agent kończy zadanie, a inny cofa je, działając na nieaktualnych lub nieistotnych danych. Im więcej przepływów pracy zostanie dodanych, tym większy będzie bałagan.
Dzieje się tak, gdy wszyscy agenci odczytują i zapisują w tym samym magazynie pamięci. Brak granic. Jeden agent zanieczyszcza kontekst dla innego i nagle wszystko się psuje w sposób trudny do wyśledzenia.
Daj każdemu agentowi jego własny kontekst. Przekazuj tylko to, czego potrzebuje - nic więcej. Pomyśl o tym, jakbyś dał każdemu agentowi skoncentrowany brief roboczy, a nie pełny dostęp do historii czatów grupowych systemu.
Zatrzymanie dryfu pętli
Kiedy używasz par planista-wykonawca, zazwyczaj tworzysz pętlę: planista decyduje, co powinno się wydarzyć, wykonawca to robi, a planista sprawdza wynik, aby zdecydować, co dalej.
Pętla przerywa się, ponieważ planista nie ma pamięci o tym, co już zostało zrobione. Nie ma historii zadań. Żadnej listy kontrolnej. Po prostu widzi bieżący stan i decyduje się spróbować ponownie.
Jeśli korzystasz z pętli agentów, musisz śledzić każdą turę zadania - kto ją wykonał, co zwrócił i czy się powiodła. W ten sposób powstrzymasz system przed gonieniem własnego ogona.
Zwraca ustrukturyzowane dane wyjściowe
Twój system może wyglądać na działający - odpowiedzi wracają, a agent brzmi inteligentnie - ale za kulisami nic się nie dzieje. Agent mówi coś w rodzaju "Oto twoje podsumowanie", ale orkiestrator nie ma pojęcia, co robić dalej.
Powód? Twoi agenci rozmawiają z użytkownikiem, a nie z systemem. Nie ma danych wyjściowych nadających się do odczytu maszynowego, więc warstwa logiczna nie ma na czym działać.
Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.
Śledzenie postępu zadań
Czasami system po prostu zapomina, co robi. Użytkownik wychodzi poza skrypt, wywołanie API kończy się niepowodzeniem, a bot nagle zaczyna od nowa - lub co gorsza, mówi, że skończył, podczas gdy w rzeczywistości nigdy nie ukończył zadania.
Dzieje się tak, ponieważ traktujesz pamięć jak postęp zadania. Ale pamięć to tylko historia - nie mówi ci, gdzie jesteś w przepływie pracy.
Potrzebujesz oddzielnego stanu zadania, który śledzi, co zostało zrobione, co jest w toku i jaki jest cel. W ten sposób, nawet jeśli coś się zepsuje, można odzyskać stan w połowie procesu i ukończyć zadanie.
Start building an agentic system
Botpress zapewnia wszystko, czego potrzebujesz do tworzenia i organizowania agentów opartych na rolach - modułowe przepływy pracy, pamięć w czasie rzeczywistym, korzystanie z narzędzi i autonomiczny kontroler, który łączy to wszystko razem. Ty definiujesz logikę. Agenci wykonują pracę.
Niezależnie od tego, czy tworzysz asystenta wsparcia, przepływ rezerwacji czy wewnętrznego bota operacyjnego, możesz zacząć od kilku przepływów pracy i skalować je w miarę, jak system staje się inteligentniejszy.
Zacznij budować już teraz - to nic nie kosztuje.
Spis treści
Udostępnij to na:
.svg)
