Balinder WaliaMulti-agent AI-systemen bouwen: autonome teams die nadenken
Afzonderlijke AI-agenten zijn krachtig, maar ze hebben grenzen. Eén enkele agent die probeert te plannen, coderen, beoordelen, testen en implementeren, is hetzelfde als één persoon vragen om elke taak in een bedrijf uit te voeren. Het resultaat is op zijn best middelmatig. Multi-agent AI-systemen lossen dit op door gespecialiseerde rollen toe te wijzen aan individuele agenten en hen te laten samenwerken – net als een goed georganiseerd menselijk team.
In dit artikel onderzoeken we wat multi-agentsystemen zijn, hoe agentrollen kunnen worden gedefinieerd, welke raamwerken beschikbaar zijn om deze te bouwen, en hoe om te gaan met geheugen en orkestratie. We sluiten af met een praktisch voorbeeld: een AI-ontwikkelteam dat functies plant, code schrijft en autonoom pull-aanvragen beoordeelt.
Wat zijn AI-systemen met meerdere agenten?
Een multi-agentsysteem (MAS) is een architectuur waarin meerdere AI-agenten opereren binnen een gedeelde omgeving, elk met een gedefinieerde rol, set tools en doelstellingen. In tegenstelling tot een monolithische agent die alles afhandelt, splitst een MAS complexe taken op in subtaken en wijst deze toe aan gespecialiseerde agenten.
De belangrijkste eigenschappen van een goed ontworpen multi-agentsysteem zijn onder meer:
- Specialisatie: Elke agent concentreert zich op een beperkt aantal verantwoordelijkheden, wat leidt tot output van hogere kwaliteit.
- Autonomie: Agenten kunnen binnen hun domein beslissingen nemen en acties ondernemen zonder voortdurend menselijk toezicht.
- Mededeling: Agenten wisselen informatie uit via gestructureerde berichten, gedeelde status of een centrale orkestrator.
- Coördinatie: Een gedefinieerde workflow zorgt ervoor dat agenten in de juiste volgorde handelen en afhankelijkheden correct afhandelen.
Agentrollen definiëren
De eerste stap bij het bouwen van een multi-agentsysteem is het definiëren van duidelijke rollen. Laten we, op basis van softwareontwikkeling als analogie, deze algemene agent-archetypen eens bekijken:
- Planner-agent: Analyseert het doel op hoog niveau, verdeelt het in taken, definieert acceptatiecriteria en creëert een gestructureerd plan. Deze agent schrijft geen code, hij denkt strategisch.
- Ontwikkelaarsagent: Neemt een taakspecificatie en produceert code. Het heeft toegang tot bestandssysteemtools, code zoeken en documentatie. Het volgt het plan, maar neemt tactische beslissingen over de uitvoering.
- Recensentagent: Onderzoekt de uitvoer van de ontwikkelaar op bugs, beveiligingsproblemen, stijlschendingen en logische fouten. Het biedt gestructureerde feedback waar de ontwikkelaar actie op kan ondernemen.
- Testagent: Genereert testcases, voert deze uit en rapporteert de resultaten. Het richt zich op randgevallen en regressietesten.
- Implementatieagent: Verzorgt de uitvoering van de CI/CD-pijplijn, het inrichten van de infrastructuur en het instellen van de monitoring.
Elke rol moet een duidelijke systeemprompt hebben waarin de persoonlijkheid, beperkingen en beschikbare hulpmiddelen worden gedefinieerd. Hoe specifieker de roldefinitie, hoe beter de agent presteert.
Kaders voor systemen met meerdere agenten
Er zijn verschillende raamwerken ontstaan om de constructie van multi-agentsystemen te vereenvoudigen. Hier zijn drie van de meest capabele opties die momenteel beschikbaar zijn:
BemanningAI
CrewAI biedt een abstractie op hoog niveau voor het definiëren van agenten, taken en ploegen (teams van agenten). Het legt de nadruk op rolgebaseerd ontwerp en sequentiële of parallelle taakuitvoering. CrewAI is uitstekend geschikt voor teams die snel aan de slag willen zonder de orkestratielogica helemaal opnieuw op te bouwen. Dankzij de declaratieve syntaxis kunnen agentrollen eenvoudig worden gedefinieerd en met elkaar worden verbonden.
AutoGen (Microsoft)
AutoGen richt zich op conversatieworkflows met meerdere agenten. Agenten communiceren via een chatachtige interface, waardoor het vanzelfsprekend wordt om debat-, beoordelings- en iteratiepatronen te implementeren. AutoGen ondersteunt zowel volledig autonome uitvoering als human-in-the-loop-modi, wat waardevol is voor productiesystemen waarbij u toezicht wilt op cruciale beslissingspunten.
Claude Agent-SDK
De Claude Agent SDK biedt een raamwerk voor het bouwen van agenten, mogelijk gemaakt door de Claude-modellen van Anthropic. Het biedt out-of-the-box gebruik van tools, gestructureerde resultaten en gespreksbeheer. De kracht ervan ligt in de kwaliteit van het onderliggende model en het vermogen om precieze toolschema's te definiëren die agenten kunnen aanroepen. Voor teams die Claude al in hun stack gebruiken, biedt de Agent SDK een natuurlijk pad naar multi-agent-architecturen.
Geheugen- en staatsbeheer
Een van de grootste uitdagingen bij multi-agentsystemen is het geheugen. Agenten moeten onthouden wat er is gedaan, wat er aan de hand is en hoe de huidige context eruit ziet. Er zijn verschillende manieren om dit op te lossen:
- Kortetermijngeheugen: De gespreksgeschiedenis is doorgegeven in het contextvenster. Eenvoudig maar beperkt door tokenbeperkingen.
- Langetermijngeheugen via vectordatabases: Agenten slaan informatie op en halen deze op uit vectorwinkels zoals Pinecone, Weaviate of ChromaDB. Hierdoor kunnen agenten relevante eerdere interacties, codefragmenten of documentatie oproepen zonder het contextvenster te vullen.
- Gedeelde staatswinkels: Een centrale sleutel/waarde-opslag (Redis, een database of zelfs een gedeeld JSON-bestand) waar agenten de gestructureerde status lezen en schrijven. Dit is handig voor het bijhouden van de taakstatus, afhankelijkheden en artefacten.
- Artefact doorgeven: Agenten produceren output (bestanden, plannen, beoordelingen) die als input worden doorgegeven aan de volgende agent in de pijplijn. Dit is de eenvoudigste vorm van geheugen en werkt goed voor lineaire workflows.
Orkestatiepatronen
Hoe agenten hun werk coördineren, is net zo belangrijk als wat elke agent doet. De drie meest voorkomende orkestratiepatronen zijn:
- Sequentiële pijplijn: Agenten worden in een vaste volgorde uitgevoerd. De planner is eerst aan de slag, dan de ontwikkelaar en dan de recensent. Eenvoudig en voorspelbaar, maar langzaam voor parallelliseerbaar werk.
- Hiërarchische delegatie: Een manageragent ontvangt het doel op het hoogste niveau en delegeert subtaken aan werkagenten. De manager bewaakt de voortgang en herverdeelt indien nodig werkzaamheden. Dit weerspiegelt hoe menselijke organisaties opereren.
- Samenwerkingslus: Agenten werken in iteratieve cycli. De ontwikkelaar schrijft code, de recensent geeft feedback en de ontwikkelaar herziet. Deze lus gaat door totdat de revisor het goedkeurt of totdat het maximale aantal iteraties is bereikt.
Echt voorbeeld: een AI-ontwikkelingsteam
Laten we dit allemaal samenvatten met een concreet voorbeeld. Stel je voor dat je een AI-team wilt dat een GitHub-probleem kan aanpakken en een werkend pull-verzoek kan produceren:
- Stap 1: De Planner-agent leest het GitHub-probleem, analyseert de codebase-structuur en produceert een taakplan met specifieke bestanden om aan te passen en acceptatiecriteria.
- Stap 2: De Ontwikkelaaragent ontvangt het plan en voert de wijzigingen door. Het maakt gebruik van tools voor het lezen/schrijven van bestanden, het zoeken naar code en kan lokaal tests uitvoeren.
- Stap 3: De Recensentagent onderzoekt de verschillen, controleert op bugs, beveiligingsproblemen en naleving van het plan. Het produceert een gestructureerde beoordeling met goedkeuren/afwijzen en opmerkingen.
- Stap 4: Indien afgewezen, ontvangt de Developer Agent de feedback en herhaalt deze. Deze lus loopt maximaal drie keer.
- Stap 5: Eenmaal goedgekeurd, wordt de Implementatieagent maakt de pull-aanvraag, voert CI uit en rapporteert het resultaat.
Deze hele workflow kan autonoom verlopen, met menselijk toezicht alleen in de laatste PR-beoordelingsfase. De sleutel om het te laten werken zijn duidelijke roldefinities, goed gestructureerde toegang tot tools en een gedeeld begrip van de codebase via vectorgeïndexeerde documentatie.
Conclusie
Multi-agent AI-systemen vertegenwoordigen de volgende evolutie in de manier waarop we grote taalmodellen gebruiken. Door complexe taken op te delen in gespecialiseerde rollen, agenten te voorzien van de juiste tools en geheugen, en hun samenwerking te orkestreren via goed gedefinieerde patronen, kunnen we autonome teams bouwen die problemen aanpakken die geen enkele agent alleen zou kunnen oplossen. Begin klein – definieer twee of drie agenten met duidelijke rollen – en ga van daaruit verder. De raamwerken zijn volwassen genoeg om productiegebruik te ondersteunen, en de resultaten zijn vaak verrassend capabel.