Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Area fokus 2: Desain untuk komposisi dan kolaborasi

Job to be done: “Biarkan saya membangun agen seperti saya membangun layanan - modular dan dapat diuji, sehingga mereka dapat disusun dan diatur sesuai kebutuhan.”

Banyak upaya AI dimulai sebagai pilot monolitik, model-sentris. Mereka berguna, tetapi sulit untuk diskalakan di seluruh domain atau beradaptasi dengan masalah yang kompleks. Nilai senyawa ketika agen ini dirancang untuk saling beroperasi. Dalam teknologi, composability adalah tindakan menggabungkan komponen modular untuk menciptakan solusi yang fleksibel dan terukur yang dapat beradaptasi dengan perubahan. Tanpa komposabilitas, kecerdasan menjadi terkunci dalam alur kerja tertentu. Selain itu, kolaborasi agen memperkenalkan kompleksitas orkestrasi, manajemen negara, dan negosiasi protokol yang mungkin tidak dapat ditangani oleh tim otomatisasi tradisional.

Strategi

Merangkul paradigma multi-agen. Agen model seperti departemen organisasi: modular, khusus, dan interoperable. Tentukan antarmuka yang jelas, format konteks bersama, dan protokol komunikasi standar, seperti Model Context Protocol (MCP) atau Agent2Agent (A2A). Mengadopsi pola orkestrasi multi-agen, seperti kawanan, grafik, atau koordinasi hierarkis. Pola-pola ini membantu agen menemukan kemampuan dan meminta layanan dari satu sama lain secara dinamis, baik dalam alur kerja paralel, sekuensial, atau berdasarkan konsensus, tergantung pada struktur tugas dan tingkat kepercayaan.

Untuk mempromosikan kolaborasi yang terukur dan diatur, gunakan agen arbiter. Agen semacam ini adalah otoritas netral yang memfasilitasi pendelegasian tugas berdasarkan kemampuan yang diketahui dan strategi mundur. Meskipun bukan pengontrol terpusat, agen arbiter memainkan peran penting dalam kepercayaan dan kepatuhan. Ini memastikan bahwa tugas sensitif atau diatur hanya diarahkan ke agen yang memenuhi persyaratan identitas dan kebijakan. Ini bertindak sebagai penjaga gerbang untuk alur kerja terikat kebijakan. Ini memberlakukan isolasi dan memungkinkan delegasi yang dapat dijelaskan. Yang terpenting, agen arbiter bukanlah hambatan; ia hidup berdampingan dengan agen koordinasi diri yang beroperasi secara horizontal. peer-to-peer Agen ini mendelegasikan sub-tugas, berbagi konteks, dan menyelesaikan dependensi secara langsung.

Model hibrida ini mendukung penugasan deterministik (melalui agen arbiter) dan kolaborasi yang muncul. Ini memadukan struktur dengan fleksibilitas. Dalam arsitektur ini, agen dapat diklasifikasikan ke dalam peran khusus berikut:

Untuk berkoordinasi secara efektif, sistem multi-agen harus mendukung protokol interaksi yang kuat untuk manajemen negara, pemulihan kegagalan, dan resolusi konflik. Hal ini mendorong stabilitas dan akuntabilitas bahkan ketika agen beroperasi secara independen.

Tetapkan aturan yang jelas untuk penskalaan, seperti instantiasi agen berbasis beban, alokasi sumber daya yang sadar konteks, serta penemuan dan pendaftaran kemampuan otomatis. Langkah-langkah ini membantu sistem untuk tumbuh secara dinamis dalam menanggapi permintaan atau kompleksitas.

Agen desain untuk menjadi ready-to-use modul dalam substrat pesan terdistribusi. Misalnya, Anda dapat menggunakan Amazon EventBridge dengan A2A atau MCP daripada layanan siloed. Mengadopsi pembuatan versi, CI/CD saluran pipa, dan templat agen untuk mendukung stabilitas sistem sekaligus mempercepat adopsi internal dan evolusi siklus hidup. Dorong penggunaan kembali kode dan standardisasi untuk mengurangi gesekan integrasi dan mempromosikan ekosistem yang tangguh.

Kolaborasi adalah pengganda kekuatan. Ini membuka skala, spesialisasi, dan ketahanan di seluruh lingkungan multi-agen. Untuk mendukung kolaborasi dinamis ini, organisasi harus merancang bidang kontrol ringan untuk koordinasi agen. Bidang kontrol ini mencakup yang berikut:

Pesawat kontrol memastikan bahwa sistem multi-agen tetap dapat diperluas, selaras dengan kebijakan, dan toleran terhadap kesalahan, tanpa memusatkan otoritas atau memperlambat operasi.

Namun, lingkungan multi-agen juga membawa tantangan operasional. Mempertahankan konteks di seluruh interaksi agen, mengelola status bersama, dan mengoordinasikan tindakan dapat mendorong kompleksitas dan biaya. Biaya dapat meningkat jika Anda menggunakan token LLMs tersebut selama komunikasi antar agen. Biaya-biaya ini harus ditimbang terhadap manfaat bisnis gabungan dari otonomi cerdas dalam skala besar.

Untuk mengatasi tantangan ini, pertimbangkan platform agen yang mengabstraksikan masalah utama, seperti berikut ini:

Untuk tim yang mengadopsi strategi multi-agen, pendekatan terbaik adalah memulai dari yang kecil dan merancang untuk skala. Mulailah dengan solusi agen tunggal yang ditargetkan yang memecahkan masalah nyata. Kemudian, secara progresif menyusun agen-agen ini ke dalam sistem kooperatif di mana masing-masing dapat menemukan, mengoordinasikan, dan mendelegasikan berdasarkan tujuan bersama dan konteks seluruh sistem.

Yang penting, penanganan kesalahan yang kuat dan degradasi yang anggun harus menjadi prinsip desain utama. Sistem multi-agen harus mampu melanjutkan alur kerja sebagian atau memulai logika cadangan ketika agen tidak tersedia atau gagal. Ini meningkatkan keandalan tanpa kopling kaku.

Layanan AWS menawarkan fitur yang kuat untuk mendukung arsitektur ini dalam skala besar. Amazon EventBridge dan EventBridge Pipes menyediakan backbone terstruktur yang digerakkan oleh peristiwa untuk pengiriman pesan multi-agen. Untuk mengelola perilaku modular, AWS AppConfigaktifkan pengalihan konfigurasi dinamis yang aman di seluruh instance agen. Untuk mendukung konteks bersama dan manajemen memori, gunakan Amazon DynamoDB untuk persistensi status yang ringan dan sadar penyewa serta pengambilan konteks cepat di seluruh agen. Anda dapat menggunakan Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) untuk menyimpan histori prompt terstruktur, artefak bersama, atau output yang dihasilkan agen. Untuk alur kerja yang lebih kompleks yang memerlukan koordinasi stateful, AWS Step Functionsdapat mengatur proses yang berjalan lama dengan pos pemeriksaan dan logika pemulihan kesalahan. Bersama-sama, layanan ini membantu Anda membuat sistem multi-agen yang dapat dikomposisi, tangguh, dan terhubung secara semantik yang disesuaikan dengan permintaan perusahaan.

Nilai bisnis sistem multi-agen

Sementara banyak organisasi memulai perjalanan AI mereka dengan solusi agen tunggal, potensi penuh AI agen dibuka melalui sistem multi-agen yang dapat diskalakan. Sistem ini adalah kunci untuk memecahkan masalah yang kompleks dan terdistribusi dan menciptakan ekosistem AI yang kuat dan fleksibel yang berkembang dengan kebutuhan bisnis.

Manfaat bisnis inti dari sistem multi-agen meliputi:

Sementara sistem multi-agen membutuhkan perencanaan yang lebih awal, mereka memberikan kelincahan jangka panjang, kecepatan, dan kapasitas inovasi. Perusahaan yang berinvestasi dalam arsitektur kolaborasi agen fleksibel diposisikan untuk menerapkan kemampuan AI baru dengan cepat, beradaptasi dengan permintaan yang berubah, dan memimpin dalam lanskap kompetitif yang semakin didorong oleh agen.