Keď začne fungovať prvý AI agent, rýchlo príde ďalší nápad: čo keby sme mali celý tím agentov? Výskumníka, autora, kontrolóra a manažéra, ktorý im rozdeľuje prácu. Frameworky ukazujú, že sa to dá ľahko nastaviť, a diagramy vyzerajú ako úhľadná organizačná štruktúra.
Niekedy rozdelenie práce medzi agentov naozaj pomôže. Častejšie však pridá náklady, spomalí prácu a vytvorí nové spôsoby, ako zlyhať. V tomto článku vysvetľujeme, čo sú multiagentové systémy, ktoré postupy sa v praxi osvedčili a ako zistiť, či taký systém potrebujete. Ak s agentmi začínate, prečítajte si najprv Čo je AI agent?
Čo znamená „multiagentový“
Multiagentový systém tvorí niekoľko AI agentov, ktorí si medzi sebou odovzdávajú prácu. Každý má vlastné inštrukcie, nástroje a pracovnú pamäť. V praxi sa najčastejšie stretnete s dvoma podobami:
- Orchestrátor so špecialistami. Hlavný agent prevezme úlohu, rozdelí ju na časti a každú odovzdá špecializovanému agentovi. Potom spojí, čo sa mu vráti.
- Reťaz (pipeline). Výstup jedného agenta je vstupom ďalšieho: jeden vyťahuje údaje, ďalší ich kontroluje a ďalší píše.
Orchestrátor a špecialisti
- Agent na prieskum
- Agent na dáta
- Agent na písanie
- Agent na kontrolu
„Špecialista“ je zvyčajne ten istý model s inými inštrukciami a inou sadou nástrojov. Nie je to iný druh AI. Rozdelenie je o tom, čo každý agent vidí a čo smie robiť.
Prečo to môže pomôcť
Každý agent vidí menej
Všetko, s čím model pracuje, sa musí zmestiť do jeho kontextového okna. To je text, ktorý vidí naraz: inštrukcie, konverzácia, dokumenty a všetky výsledky nástrojov. Pri veľkej úlohe sa okno zaplní a kvalita klesá, lebo model sa musí prehrabávať čoraz väčším množstvom textu. Pomocný agent môže prečítať 50 strán a hlavnému agentovi vrátiť zhrnutie na jeden odsek. Hlavný agent si tak zachová čistý prehľad.
Dobrým príkladom je stavebná firma, ktorá sa uchádza o verejnú zákazku. Jeden agent prejde 200-stranovú súťažnú dokumentáciu a vráti 15 požiadaviek, na ktorých záleží. Agent, ktorý pripravuje ponuku, vidí len tie.
Úzke roly robia menej chýb
Agent so 40 nástrojmi si vyberie zlý nástroj častejšie než agent s piatimi. Rozdelenie podľa rolí udrží zoznam nástrojov krátky a inštrukcie sústredené. Agent, ktorý len píše, nepotrebuje nástroje na databázu. Agent, ktorý len zisťuje stav skladu, nepotrebuje e-mail.
Oddelené oprávnenia
Agent, ktorý číta prichádzajúce e-maily, v ktorých môže byť čokoľvek, nepotrebuje nástroj na vracanie peňazí. Keď prácu rozdelíte, môžete každému agentovi dať len taký prístup, aký jeho úloha vyžaduje.
Paralelná práca
Pri širokom prieskume môže hľadať niekoľko pomocných agentov naraz. Celá úloha je tak rýchlejšia, aj keď nie lacnejšia. Preveriť cenníky desiatich konkurentov alebo verejné záznamy ôsmich možných partnerov trvá zhruba rovnako dlho ako preveriť jedného, ak všetky kontroly bežia súčasne.
Najpodrobnejšie verejné čísla zverejnil Anthropic, ktorý v roku 2025 opísal vlastný multiagentový systém na prieskum. Ukazujú prínos aj cenu.
Čo Anthropic nameral
- 90 % lepšie skóre multiagentového systému oproti jednému agentovi v internom hodnotení výskumných úloh
- 4× viac tokenov spotrebuje jeden agent v porovnaní s bežným chatom
- 15× viac tokenov spotrebuje multiagentový systém v porovnaní s bežným chatom
Tieto čísla treba čítať spolu. Lepšie skóre prišlo za cenu zhruba štvornásobnej spotreby oproti jednému agentovi. Podľa analýzy Anthropicu vysvetlilo väčšinu rozdielu vo výsledkoch to, koľko práce sa urobilo, merané v tokenoch. Veľká časť zlepšenia teda pochádzala z väčšieho množstva paralelnej práce, nie zo samotnej tímovej štruktúry. Anthropic sám uzatvára, že sa to oplatí len vtedy, keď je úloha dosť hodnotná na to, aby pokryla náklady.
Prečo to často nepotrebujete
Tieto výsledky pochádzajú zo širokých výskumných otázok, kde sa práca prirodzene delí na nezávislé vyhľadávania. Aj Anthropic v článku píše, že oblasti, v ktorých musia všetci agenti zdieľať ten istý kontext, sa na to dnes nehodia. A väčšina firemných úloh vyzerá skôr takto. Toto sa zvyčajne pokazí:
- Náklady a čas. Každý ďalší agent znamená ďalšie volania modelu a ďalšie čakanie. Ak úloha nemá takú hodnotu, aby obhájila niekoľkonásobnú spotrebu, čísla nevychádzajú.
- Stratený kontext. Keď hlavný agent odovzdáva úlohu, posiela krátke zadanie, nie všetko, čo vie. Pri každom odovzdaní sa stratia detaily, podobne ako medzi ľuďmi.
- Protichodné predpoklady. Pomocní agenti, ktorí pracujú paralelne, nevidia prácu ostatných. Firma Cognition, ktorá vyvíja agenta na programovanie, to v roku 2025 opísala na príklade hry. Jeden pomocný agent vytvorí pozadie v jednom štýle, druhý postavičku v úplne inom a posledný agent zostane s časťami, ktoré k sebe nepasujú.
- Ťažšie hľadanie chýb. Keď je odpoveď zlá, musíte najprv zistiť, ktorý agent sa pomýlil a prečo. Štúdia výskumníkov pod vedením UC Berkeley z roku 2025, „Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?“, rozdelila zlyhania populárnych frameworkov do troch skupín. Ide o zlý návrh systému, vzájomné nepochopenie agentov a slabú kontrolu výsledkov. Mnohé z nich so schopnosťami samotného modelu veľa nesúviseli.
- Úlohy, ktoré potrebujú jeden spoločný obraz. Jednu súvislú zmluvu, jeden softvér alebo jeden rozhovor so zákazníkom najlepšie zvládne jeden agent, ktorý vidí všetko.
Jeden agent, alebo viac?
| Jeden agent | Viac agentov | |
|---|---|---|
| Náklady na úlohu | Nižšie | Niekoľkonásobne vyššie |
| Rýchlosť pri širokom prieskume | Krok za krokom | Paralelne, teda rýchlejšie |
| Čo každý agent vidí | Celú úlohu | Svoju časť a krátke zadanie |
| Konzistentný výstup | Áno | Čiastočne |
| Ľahké hľadanie chýb | Áno | Nie |
| Oddelené oprávnenia pre roly | Čiastočne | Áno |
| Najlepšie na | Väčšinu firemných úloh | Široký prieskum, nezávislé časti, prísne pravidlá prístupu |
Na širšiu otázku, či úloha vôbec potrebuje agenta, odpovedá článok Kedy použiť AI agentov.
Tri postupy, ktoré sa osvedčili
Orchestrátor a pomocníci na široký prieskum
Použite ho, keď sa otázka dá rozdeliť na nezávislé časti. Predstavte si distribútora, ktorý zvažuje piatich nových dodávateľov. Hlavný agent pošle ku každému dodávateľovi jedného pomocného agenta. Ten preverí obchodný register, aktuálne správy, cenníky a dodacie podmienky. Každý vráti jednostranové zhrnutie v rovnakom formáte. Hlavný agent ich porovná a rozhodne nákupca.
Preverenie piatich nových dodávateľov
- Nákupca zadá úlohu Porovnaj týchto päť dodávateľov
- Hlavný agent plánuje Jedno zadanie na dodávateľa, rovnaký formát
- Pomocní agenti hľadajú Register, správy, ceny, podmienky, paralelne
- Hlavný agent porovná Jedna tabuľka s odkazmi na zdroje
- Nákupca rozhodne
Ak bude treba rozhodnutie neskôr obhájiť, uchovajte záznam. V regulovaných odvetviach je dôvod, prečo ste vybrali dodávateľa, rovnako dôležitý ako samotný výber. Platforma, ktorú sme postavili pre Dilly Labs, pomáha finančným inštitúciám vyberať technologických dodávateľov. Uchováva záznam o každom rozhodnutí aj jeho dôvodoch, aby tímy mohli neskôr odpovedať kolegom, vedeniu či regulátorom. Agentový systém, ktorý pomáha s rozhodnutiami, potrebuje to isté: zaznamenaný každý zdroj, každé zhrnutie a každý krok.
Autor a kontrolór
Jeden agent pripraví návrh. Druhý ho skontroluje podľa kontrolného zoznamu alebo zdrojových dokumentov a vráti ho s konkrétnymi opravami. Účtovnícka kancelária to môže použiť pri listoch klientom o daňových zmenách. Autor pripraví list a kontrolór porovná každé číslo a dátum so zdrojom a označí všetko, čo v ňom nenájde. Obmedzte to na dve až tri kolá a čo ani potom neprejde, pošlite človeku.
Personálna agentúra môže rovnako pracovať s inzerátmi. Jeden agent pripraví inzerát podľa zadania klienta. Kontrolór v ňom hľadá formulácie, ktoré by mohli diskriminovať uchádzačov, a sľuby, ktoré klient nikdy nedal.
Funguje to, lebo kontrolovať je ľahšie ako písať a kontrolór začína s čistou hlavou, bez predpokladov autora. Práve tento multiagentový postup väčšina firiem naozaj využije.
Reťaz, ktorá drží nedôveryhodný vstup ďalej od akcií
Zákaznícka podpora dostáva e-maily, v ktorých môže byť čokoľvek, aj text napísaný tak, aby zmanipuloval AI. Prvý agent prečíta e-mail a vyplní štruktúrovaný formulár: zákazník, číslo objednávky, typ požiadavky. Nemá žiadne nástroje, ktoré by niečo menili. Druhý agent pracuje len s týmto formulárom a má nástroje na konanie. Skrytý pokyn v e-maile sa tak nikdy nedostane k agentovi, ktorý môže vracať peniaze. Túto a ďalšie obrany opisujeme v článku o bezpečnosti AI agentov.
Začnite jedným agentom a dobrými nástrojmi
Odporúčame takéto poradie:
- Postavte jedného agenta s krátkym zoznamom úzkych nástrojov. Ako ich navrhnúť, vysvetľuje článok Ako AI agenti používajú nástroje.
- Otestujte ho na skutočných starších prípadoch a pozrite sa, kde zlyháva.
- Odstráňte príčinu. Väčšina zlyhaní pochádza z nejasných inštrukcií, mätúceho nástroja alebo chýbajúcich dát. Opravte najprv tie, sú lacnejšie než druhý agent.
- Rozdeľte prácu len z konkrétneho dôvodu: kontext pretéka, práca môže naozaj bežať paralelne alebo jedna časť potrebuje iné oprávnenia. Pretekajúci kontext má typické príznaky. Pri dlhých úlohách agent zabúda pravidlá z inštrukcií alebo si pletie detaily z rôznych dokumentov.
- Znova zmerajte. Ak rozdelenie nezlepšilo výsledky natoľko, aby sa zaplatilo, vráťte ho späť.
Agenti z rôznych firiem
O multiagentových systémoch sa hovorí aj vtedy, keď spolu komunikujú agenti z rôznych organizácií. Napríklad váš nákupný agent sa pýta obchodného agenta dodávateľa na ceny a termíny dodania. Existujú na to štandardy, napríklad protokol Agent2Agent (A2A), ktorý Google predstavil v roku 2025 a dnes ho spravuje Linux Foundation. Pre väčšinu firiem je to zatiaľ len začiatok. Platia tie isté pravidlá ako vo vnútri firmy: jasne určte, čo smie každá strana, zaznamenávajte každú výmenu a pri každom rozhodnutí o peniazoch nechajte človeka.
Čo ďalej
Skôr než schválite návrh multiagentového systému od dodávateľa alebo vlastného tímu, položte tieto otázky:
Otázky k návrhu multiagentového systému
- Aký problém rieši každý ďalší agent?
- Čo robila zle verzia s jedným agentom?
- Koľko stojí jedna úloha? V porovnaní s jedným agentom, ktorý robí to isté
- Ako dlho trvá jedna úloha? Od začiatku do konca, vrátane čakania na pomocných agentov
- Čo sa odovzdáva pri každom kroku? Krátke zadanie, alebo všetko, čo vedel predošlý agent?
- Uvidíme úplný záznam krokov každého agenta?
- Kto výsledok skontroluje, skôr než sa použije?
Ak zvažujete návrh s agentmi alebo si nie ste istí, či váš prípad agentov vôbec potrebuje, dohodnite si 30-minútový hovor. Úprimne vám povieme, či stačí jeden agent alebo obyčajný workflow.
