TL;DR: Multi-agent sistem dijeli kompleksan zadatak na specijalizovane agente s provjerom na svakoj tački. Rezultat je veća tačnost i mogućnost automatizacije procesa koje jedan prompt ne može.
Problem s jednim modelom
Kada od jednog AI modela tražite da pročita dokument, donese odluku, formatira podatke i upiše ih u sistem — sve u jednom koraku — greške se gomilaju. Nema mjesta gdje se rezultat može provjeriti prije nego pređe dalje.
Kako radi multi-agent pristup
Kompleksan proces razbijemo na lanac agenata, gdje svaki ima jednu odgovornost:
- Agent za ekstrakciju izvlači strukturirane podatke iz ulaza (dokument, email, web stranica).
- Agent za validaciju provjerava da li podaci imaju smisla i označava ono što je nesigurno.
- Agent za odluku primjenjuje poslovna pravila i bira sljedeći korak.
- Agent za izvršenje upisuje rezultat u ciljni sistem ili pokreće sljedeću akciju.
Između svakog koraka postoji provjera. Ako pouzdanost padne ispod praga, zadatak ide u red za ljudski pregled umjesto da tiho prođe s greškom.
Zašto je to važno za posao
- Stopa greške pada jer se svaki korak verifikuje zasebno
- Sistem je lakše održavati — mijenjate jednog agenta, ne cijeli monolit
- Human-in-the-loop kontrola ostaje samo tamo gdje je zaista potrebna
Česta pitanja
Je li ovo skuplje od jednog modela?
Više agenata znači više poziva, ali ušteda dolazi iz tačnosti — greška u finansijskom ili logističkom procesu košta znatno više od nekoliko dodatnih poziva modela.
Koji procesi su najbolji kandidati?
Svaki proces s više koraka i jasnim pravilima: usaglašavanje, obrada dokumenata, kvalifikacija upita, rutinsko donošenje odluka.