Verder dan AI met één model: hoe architectonisch ontwerp betrouwbare multi-agent-orchestratie stimuleert

We zien AI zich razendsnel ontwikkelen. Het gaat niet langer alleen om het bouwen van één superslim model. De echte kracht, en de spannende uitdaging, ligt in het laten samenwerken van meerdere gespecialiseerde AI-agenten . Zie ze als een team van deskundige collega's, elk met hun eigen vaardigheden: de een analyseert data, de ander communiceert met klanten, een derde beheert de logistiek, enzovoort. De magie ontstaat wanneer dit team naadloos samenwerkt, zoals beoogd door diverse discussies in de sector en mogelijk gemaakt door moderne platforms.

Maar laten we eerlijk zijn: het coördineren van een groep onafhankelijke, soms eigenzinnige AI-agents is lastig . Het gaat niet alleen om het bouwen van coole individuele agents; het is het rommelige middenstuk – de orkestratie – dat het systeem kan maken of breken. Wanneer je agents hebt die afhankelijk zijn van elkaar, asynchroon werken en mogelijk onafhankelijk van elkaar falen, bouw je niet alleen software; je dirigeert een complex orkest. Dit is waar solide architectuurblauwdrukken van pas komen. We hebben patronen nodig die vanaf het begin ontworpen zijn voor betrouwbaarheid en schaalbaarheid.

Waarom is het orkestreren van multi-agentsystemen zo'n uitdaging? Om te beginnen:

1. Ze zijn onafhankelijk: in tegenstelling tot functies die in een programma worden aangeroepen, hebben agents vaak hun eigen interne lussen, doelen en statussen. Ze wachten niet zomaar geduldig op instructies.
2. Communicatie wordt ingewikkeld: Agent A praat niet alleen met Agent B. Agent A kan ook informatie doorgeven die Agent C en D belangrijk vinden, terwijl Agent B wacht op een signaal van E voordat hij iets aan F vertelt.
3. Ze moeten een gedeelde geest hebben (staat): hoe komen ze allemaal tot overeenstemming over de "waarheid" van wat er gebeurt? Als agent A een dossier bijwerkt, hoe weet agent B dat dan betrouwbaar en snel ? Verouderde of tegenstrijdige informatie is dodelijk.
4. Falen is onvermijdelijk: een agent crasht. Een bericht raakt verloren. Een externe serviceaanvraag verloopt. Wanneer een onderdeel van het systeem uitvalt, wil je niet dat het hele systeem vastloopt of, erger nog, de verkeerde dingen doet.
5. Consistentie kan lastig zijn: hoe zorg je ervoor dat een complex, meerstaps proces met meerdere agents daadwerkelijk een geldige eindstatus bereikt? Dit is niet eenvoudig wanneer de processen gedistribueerd en asynchroon zijn.

Simpel gezegd, de combinatorische complexiteit explodeert naarmate je meer agents en interacties toevoegt. Zonder een solide plan wordt debuggen een nachtmerrie en voelt het systeem kwetsbaar aan.

Hoe u beslist hoe agenten hun werk coördineren, is misschien wel de meest fundamentele architectuurkeuze. Hier zijn een paar frameworks:

• De dirigent (hiërarchisch): Dit is vergelijkbaar met een traditioneel symfonieorkest. Je hebt een hoofdorkestrator (de dirigent) die de flow dicteert, specifieke spelers (muzikanten) vertelt wanneer ze hun stuk moeten uitvoeren en alles samenbrengt.
  • Dit zorgt voor: heldere workflows, een uitvoering die gemakkelijk te volgen is, een eenvoudige aansturing en is eenvoudiger voor kleinere of minder dynamische systemen.
  • Let op: de dirigent kan een knelpunt of een single point of failure worden. Dit scenario is minder flexibel als u wilt dat agenten dynamisch reageren of zonder constant toezicht werken.
• Het jazzensemble (gefedereerd/gedecentraliseerd): Hierbij coördineren agenten directer met elkaar op basis van gedeelde signalen of regels, net zoals muzikanten in een jazzband improviseren op basis van elkaars signalen en een gemeenschappelijk thema. Er zijn misschien gedeelde bronnen of eventstreams, maar geen centrale baas die elke noot micromanagt.
  • Dit zorgt voor: veerkracht (als één muzikant stopt, kunnen de anderen vaak doorgaan), schaalbaarheid, aanpassingsvermogen aan veranderende omstandigheden en meer opkomende gedragingen.
  • Waar u rekening mee moet houden: het kan lastig zijn om de algehele stroom te begrijpen, foutopsporing is lastig ("Waarom deed die agent dat dan ?") en het garanderen van wereldwijde consistentie vereist een zorgvuldig ontwerp.

Veel multi-agentsystemen (MAS) in de praktijk blijken hybride te zijn. Een hooggeplaatste orkestrator zorgt wellicht voor de organisatie, waarna groepen agenten binnen die structuur decentraal coördineren.

Om effectief samen te werken, hebben agenten vaak een gedeeld wereldbeeld nodig, of in ieder geval de onderdelen die relevant zijn voor hun taak. Dit kan de huidige status van een klantorder zijn, een gedeelde kennisbank met productinformatie of de gezamenlijke voortgang naar een doel. Het is lastig om dit 'collectieve brein' consistent en toegankelijk te houden voor alle agenten die zich op verschillende locaties bevinden.

Architectonische patronen waarop wij vertrouwen:

• De centrale bibliotheek (gecentraliseerde kennisbank): Eén centrale, gezaghebbende plek (zoals een database of een speciale kennisdienst) waar alle gedeelde informatie zich bevindt. Agenten lenen boeken uit (lezen) en brengen ze terug (schrijven).
  • Voor: Eén bron van waarheid, waardoor consistentie eenvoudiger kan worden gehandhaafd.
  • Nadeel: Kan overspoeld worden met verzoeken, wat de boel kan vertragen of een knelpunt kan worden. Moet zeer robuust en schaalbaar zijn.
• Gedistribueerde notities (gedistribueerde cache): Agenten bewaren lokale kopieën van veelgebruikte informatie voor snelheid, ondersteund door de centrale bibliotheek.
  • Voordelen: sneller lezen.
  • Nadeel: Hoe weet je of je kopie up-to-date is? Cache-invalidatie en consistentie worden belangrijke architecturale puzzels.
• Updates doorsturen (berichten doorgeven): In plaats van dat medewerkers de bibliotheek constant om updates vragen, roept de bibliotheek (of andere medewerkers) via berichten: "Hé, deze informatie is gewijzigd!". Medewerkers luisteren naar updates die ze belangrijk vinden en werken hun eigen notities bij.
  • Voordeel: Agenten zijn ontkoppeld, wat handig is voor gebeurtenisgestuurde patronen.
  • Nadeel: Ervoor zorgen dat iedereen de boodschap ontvangt en er correct mee omgaat, voegt complexiteit toe. Wat als een boodschap verloren gaat?

De juiste keuze hangt af van hoe belangrijk consistentie tot op de seconde is en hoeveel prestaties u nodig hebt.

Het gaat er niet om of een agent faalt, maar wanneer. Uw architectuur moet hierop anticiperen.

Denk eens aan:

• Watchdogs (supervisie): Dit betekent dat er componenten zijn die simpelweg andere agents in de gaten houden. Als een agent stil wordt of zich vreemd gedraagt, kan de watchdog proberen hem opnieuw op te starten of het systeem te waarschuwen.
• Probeer het opnieuw, maar wees slim (herhalingen en idempotent): Als een actie van een agent mislukt, moet hij het vaak gewoon opnieuw proberen. Dit werkt echter alleen als de actie idempotent is. Dat betekent dat vijf keer herhalen exact hetzelfde resultaat heeft als één keer herhalen (zoals een waarde instellen, niet verhogen). Als acties niet idempotent zijn, kunnen herhalingen chaos veroorzaken.
• Rommel opruimen (compensatie): Als Agent A iets succesvol heeft gedaan, maar Agent B (een latere stap in het proces) faalde, moet u het werk van Agent A mogelijk ongedaan maken. Patronen zoals Sagas helpen bij de coördinatie van deze meerstaps, compenseerbare workflows.
• Weten waar je was (workflowstatus): Het bijhouden van een permanent logboek van het gehele proces helpt. Als het systeem halverwege de workflow uitvalt, kan het de draad weer oppakken vanaf de laatste bekende goede stap in plaats van opnieuw te beginnen.
• Firewalls bouwen (stroomonderbrekers en schotten): Deze patronen voorkomen dat een storing in één agent of service andere agents of services overbelast of laat crashen, waardoor de schade beperkt blijft.

Zelfs als de betrouwbaarheid van individuele agenten afhangt, moet u erop kunnen vertrouwen dat de volledige samenwerkingstaak correct wordt voltooid.

Overwegen:

• Atomaire bewerkingen: Hoewel echte ACID-transacties lastig zijn met gedistribueerde agents, kunt u workflows zo ontwerpen dat ze zich zo atomair mogelijk gedragen met behulp van patronen als Sagas.
• Het onveranderlijke logboek (event sourcing): Registreer elke belangrijke actie en statuswijziging als een gebeurtenis in een onveranderlijk logboek. Dit geeft u een perfecte geschiedenis, maakt statusreconstructie eenvoudig en is ideaal voor auditing en debuggen.
• Overeenstemming over de realiteit (consensus): Voor cruciale beslissingen is het mogelijk dat agenten het met elkaar eens moeten zijn voordat ze verdergaan. Dit kan eenvoudige stemmechanismen of complexere gedistribueerde consensusalgoritmen vereisen als vertrouwen of coördinatie bijzonder uitdagend is.
• Het werk controleren (validatie): Bouw stappen in je workflow in om de output of status te valideren nadat een agent zijn taak heeft voltooid . Als er iets niet klopt, activeer dan een reconciliatie- of correctieproces.

Voor de beste architectuur is het juiste fundament nodig.

• Het postkantoor (berichtenwachtrijen/brokers zoals Kafka of RabbitMQ): Dit is absoluut essentieel voor het ontkoppelen van agenten. Zij sturen berichten naar de wachtrij; agenten die geïnteresseerd zijn in die berichten, pikken ze op. Dit maakt asynchrone communicatie mogelijk, verwerkt pieken in het dataverkeer en is essentieel voor veerkrachtige gedistribueerde systemen.
• De gedeelde archiefkast (kennisopslag/databases): Hier bevindt zich uw gedeelde status. Kies het juiste type (relationeel, NoSQL, grafiek) op basis van uw datastructuur en toegangspatronen. Dit moet performant en zeer beschikbaar zijn.
• De röntgenmachine (observatieplatforms): Logs, statistieken, tracering – je hebt ze nodig. Het debuggen van gedistribueerde systemen is notoir lastig. Precies kunnen zien wat elke agent deed, wanneer en hoe ze interactie hadden, is onontkoombaar.
• De directory (agentenregister): Hoe vinden agenten elkaar of welke services ze nodig hebben? Een centraal register helpt deze complexiteit te beheersen.
• De speeltuin (containerisatie en orkestratie zoals Kubernetes): Dit is de manier waarop u al die afzonderlijke agentinstanties op betrouwbare wijze implementeert, beheert en schaalt.

De manier waarop agenten praten heeft invloed op alles, van prestaties tot hoe nauw ze met elkaar verbonden zijn.

• Uw standaard telefoongesprek (REST/HTTP): Dit is eenvoudig, werkt overal en is geschikt voor eenvoudige verzoeken/reacties. Maar het kan wat omslachtig aanvoelen en minder efficiënt zijn bij grote volumes of complexe datastructuren.
• De gestructureerde conference call (gRPC): Deze maakt gebruik van efficiënte dataformaten, ondersteunt verschillende gesprekstypen, waaronder streaming, en is typeveilig. Het is uitstekend voor prestaties, maar vereist het definiëren van servicecontracten.
• Het bulletinboard (berichtenwachtrijen — protocollen zoals AMQP, MQTT): Agenten plaatsen berichten op onderwerpen; andere agenten abonneren zich op onderwerpen die hen interesseren. Dit is asynchroon, zeer schaalbaar en ontkoppelt verzenders volledig van ontvangers.
• Directe lijn (RPC — minder gebruikelijk): Agenten roepen functies rechtstreeks aan bij andere agenten. Dit is snel, maar zorgt voor een zeer nauwe koppeling: agenten moeten precies weten wie ze bellen en waar ze zijn.

Kies het protocol dat past bij het interactiepatroon. Is het een direct verzoek? Een broadcast-gebeurtenis? Een datastroom?

Het bouwen van betrouwbare, schaalbare multi-agent systemen draait niet om het vinden van een wondermiddel; het gaat om het maken van slimme architectuurkeuzes op basis van uw specifieke behoeften. Gaat u meer hiërarchisch te werk voor controle of federatief voor veerkracht? Hoe beheert u die cruciale gedeelde status? Wat is uw plan voor wanneer (niet als) een agent uitvalt? Welke infrastructuuronderdelen zijn niet onderhandelbaar?

Het is complex, dat klopt, maar door je te richten op deze architecturale blauwdrukken — het orkestreren van interacties, het beheren van gedeelde kennis, het voorbereiden op fouten, het waarborgen van consistentie en het bouwen op een solide infrastructuurfundament — kun je de complexiteit temmen en de robuuste, intelligente systemen bouwen die de volgende golf van zakelijke AI aansturen.

Nikhil Gupta is hoofd AI-productmanagement/productmanager bij Atlassian .