Orkestrasi Ejen AI: Cara Menyelaraskan Pelbagai Ejen AI

Membina satu chatbot memang terasa seperti kemajuan sebenar — sehinggalah ia dijangka mengendalikan segalanya. Sekejap ia menjawab soalan lazim, kemudian menapis prospek, menempah demo, menaikkan tiket, dan menguruskan alat dalaman. Kelemahan mula kelihatan dengan cepat.

Apabila ejen AI mengambil alih tanggungjawab yang lebih kompleks, kita melihat peralihan ke arah definisi peranan yang lebih jelas, koordinasi yang lebih mendalam, dan penugasan tugas yang lebih bijak merentasi sistem — satu evolusi penting untuk pasukan yang ingin membina ejen AI.

Pada ketika itu, ia bukan lagi tentang betapa bijaknya chatbot yang anda bina. Ia tentang berapa banyak tugas yang dijalankan serentak — dan sejauh mana ia boleh bertukar antara tugas-tugas itu. Masalahnya bukan kecerdasan. Ia adalah koordinasi.

Di sinilah orkestrasi ejen AI memainkan peranan. Ia adalah peralihan daripada membina satu bot serba tahu kepada mereka bentuk sistem ejen kecil yang khusus — setiap satu dengan peranan yang jelas, semuanya bekerjasama secara selaras.

Jika anda sudah mencapai had keupayaan satu chatbot, anda tidak keseorangan. Dalam panduan ini, kami akan terangkan maksud orkestrasi ejen, cara ia berfungsi di belakang tabir, dan bagaimana untuk mula membina sistem AI yang terkoordinasi — daripada rangka kerja khusus hingga aliran kerja modular.

Apa itu orkestrasi ejen AI?

Orkestrasi ejen AI ialah amalan menyelaraskan pelbagai ejen AI khusus — setiap satu dengan peranan tersendiri — untuk bekerjasama mencapai matlamat bersama. Daripada bergantung pada satu chatbot untuk mengendalikan segalanya, orkestrasi memecahkan sistem kepada komponen kecil yang fokus dan bekerjasama dengan lebih cekap.

Kebanyakan chatbot bermula sebagai sistem ejen tunggal. Satu bot mengendalikan semuanya — menjawab soalan, memanggil API, memproses borang, dan mungkin juga menggalakkan pengguna untuk bertindak. Pada mulanya ia nampak efisien.

Tetapi apabila kes penggunaan berkembang, model ejen tunggal itu mula berkecai. Bot menjadi serba boleh tanpa struktur yang jelas. Ia mengendalikan pelbagai peranan dan konteks serentak, dan anda mula merasai tekanannya dalam beberapa cara yang jelas:

• Aliran menjadi sukar untuk dikesan ralat dan diselenggara
• Arahan menjadi semakin panjang dan sukar diurus
• Tidak jelas bahagian mana dalam bot yang bertanggungjawab untuk sesuatu tugas
• Menambah kes penggunaan baru berisiko merosakkan fungsi sedia ada

Ini bukan sekadar hutang teknikal — ini adalah masalah reka bentuk. Anda mengharapkan satu ejen melakukan kerja ramai, dan ia memperlahankan anda.

Orkestrasi ejen AI menyelesaikan masalah ini dengan membahagikan tanggungjawab kepada beberapa ejen khusus. Setiap ejen fokus pada satu tugas — perancangan, penyelidikan, pengambilan data, interaksi pengguna — dan pengawal pusat menentukan siapa yang bertindak pada masa tertentu.

Perbezaan antara dua pendekatan ini — ejen tunggal vs berbilang ejen — bukan sekadar seni bina. Ia adalah strategi. Satu berskala mengikut kerumitan, manakala satu lagi gagal apabila berdepan kerumitan.

Berikut adalah perbandingan kedua-dua sistem berdasarkan penanda aras yang lebih kritikal:

Bagaimana orkestrasi ejen berfungsi?

Orkestrasi ejen berfungsi dengan menggunakan pengawal pusat untuk mengurus bila dan bagaimana setiap ejen AI melaksanakan tugas. Setiap ejen bertanggungjawab untuk fungsi tertentu, dan pengawal menyelaras tindakan mereka berdasarkan konteks sistem, input pengguna, atau logik perniagaan.

Dalam sistem orkestrasi, anda tidak menulis satu chatbot besar — anda mereka satu set ejen yang setiap satunya mengendalikan satu tanggungjawab. Anggaplah ia sebagai menjadikan chatbot anda satu pasukan, dengan setiap ejen bertindak sebagai pakar.

Di tengah-tengahnya ialah pengawal yang menentukan ejen mana patut mengendalikan sesuatu tugas pada bila-bila masa. Pengawal ini boleh berasaskan peraturan, sepenuhnya autonomi, atau di antara kedua-duanya. Tugasnya: mengagihkan tugas, menjejak status, dan memastikan ejen tidak bertindih tugas.

Setiap ejen fokus dan berdikari. Ia mungkin menjana ringkasan, memanggil alat luaran, mengesahkan input pengguna, atau menentukan langkah seterusnya. Ada yang reaktif, ada juga yang boleh mencetuskan tindakan susulan. Pengawal bergerak antara mereka seperti konduktor mengarahkan alat muzik dalam orkestra.

Perkongsian Konteks dalam Sistem Berbilang Ejen

Sistem berbilang ejen berkongsi memori bersama — selalunya objek JSON atau status sesi — yang bergerak antara ejen. Setiap ejen membaca dan menulis ke konteks ini, dan pengawal menggunakan kemas kini tersebut untuk menentukan langkah seterusnya.

Sebagai contoh, dalam bot perancangan perjalanan:

• Ejen pengguna: Mengendalikan perbualan dan mengumpul keutamaan
• Ejen penyelidikan: Mencari pilihan penerbangan dan hotel
• Ejen perancang: Menyusun jadual perjalanan
• Ejen pelaksana: Membuat tempahan yang diperlukan

Tiada satu pun ejen ini tahu keseluruhan gambaran — dan mereka tidak perlu tahu. Ejen penghala memastikan mereka selaras, langkah demi langkah.

Orkestrasi ialah cara anda mengembangkan chatbot daripada sekadar bertindak balas kepada berkolaborasi secara dalaman untuk menyelesaikan tugasan.

5 Alat Terbaik untuk Orkestrasi Ejen AI

Sebaik sahaja anda sedar anda perlukan beberapa ejen bekerjasama, persoalannya: Platform apa yang patut digunakan? Ruang alat untuk orkestrasi ejen berkembang pesat, dan tidak semuanya sedia untuk produksi.

Sesetengah platform dibina untuk kelajuan dan aliran kerja visual. Ada yang memberi kawalan terperinci tetapi menyerahkan orkestrasi sepenuhnya kepada anda. Dan ada juga yang berada di tengah-tengah — menawarkan cukup abstraksi untuk bergerak pantas tanpa kehilangan fleksibiliti.

Berikut adalah 5 alat paling berguna yang kami temui untuk membina sistem ejen hari ini:

1. Botpress

Botpress ialah platform ejen penuh yang membolehkan anda mereka bentuk aliran kerja ejen modular, menetapkan peranan khusus, dan mengorkestrasi mereka melalui penghala pusat. Setiap aliran kerja bertindak seperti ejen tersendiri, dan anda (atau nod autonomi) menentukan bila kawalan perlu dipindahkan — berdasarkan konteks, input pengguna, atau logik perniagaan.

Keistimewaannya ialah betapa pantas anda boleh bergerak dari idea ke sistem berfungsi. Ejen boleh menulis dan melaksanakan kod secara langsung, menggunakan API luaran, dan juga menghubungkan penggunaan alat secara dinamik — semuanya dikuasakan oleh model bahasa terkemuka. Anda bukan sekadar membina aliran; anda membina logik yang hidup dalam ejen dan dikongsi antara ejen menegak.

Ia dibina untuk pembangun yang mahukan fleksibiliti tanpa perlu membina semula infrastruktur. Jika anda menggunakan ejen untuk sokongan, tempahan, penjadualan, onboarding, atau operasi dalaman — ia tidak menghalang anda dan membolehkan anda melancarkan dengan mudah.

Ciri Utama:

• Aliran Kerja Modular: Setiap ejen dibina sebagai saluran berasingan yang boleh diguna semula
• Penghalaan Pusat: Penghala visual mengorkestrasi penyerahan ejen dan logik
• Penggunaan Alat Dinamik: Laksanakan kod dan panggil API luaran secara masa nyata
• Dikuasakan LLM: Serasi dengan model asas terkemuka seperti OpenAI dan Claude
• API-First: Mudah untuk dedahkan ejen atau sambung dengan CRM, webhook, dan banyak lagi
  
  

Harga:

• Pelan Percuma: $0/bulan dengan pembina visual dan AI berdasarkan penggunaan
• Pelan Plus: $89/bulan dengan analitik dan penyingkiran penjenamaan
• Pelan Team: $495/bulan dengan alat kolaborasi dan akses berasaskan peranan

2. CrewAI

CrewAI dibina untuk pasukan yang mahukan orkestrasi tanpa perlu membangunkan infrastruktur sendiri. Ia berasaskan metafora pasukan — anda tetapkan peranan, sasaran, dan sambungkan setiap ejen dengan alat serta memori. Kemudian mereka bekerjasama untuk menyiapkan tugasan.

Bahagian terbaik ialah betapa cepat anda boleh dapatkan sesuatu yang berfungsi. Dalam beberapa minit, anda boleh wujudkan perancang, penyelidik, dan pelaksana dan mereka boleh berkomunikasi dalam langkah berstruktur.

Ia tidak sempurna — aliran kerja tersuai kadang-kadang perlukan sedikit pengubahsuaian — tetapi untuk kebanyakan kes penggunaan, ia sangat pantas. Jika AutoGen terasa seperti memprogram protokol, CrewAI terasa seperti mengendalikan misi bersama pasukan.

Ciri Utama:

• Seni Bina Berasaskan Peranan: Setiap ejen ada gelaran, sasaran, alat, dan memori pilihan
• Delegasi Mudah: Ejen perancang terbina dalam menentukan urutan tugas berdasarkan sasaran
• Integrasi Alat: Menyokong pemanggilan fungsi, permintaan API, dan alat berasaskan pelayar
• Memori Dikongsi: Ejen boleh merujuk dan menyumbang kepada konteks bersama

Harga:

• Pelan Percuma: Sumber terbuka, tiada kos lesen
• Enterprise: Tidak disenaraikan secara umum — pelan berbayar dijangka apabila produk hos matang

3. OpenAI Agents SDK

Sebelum ini dikenali sebagai OpenAI Swarm, OpenAI Agents SDK ialah langkah pertama OpenAI ke dalam infrastruktur ejen rasmi. Ia direka untuk membolehkan pembangun membina aliran kerja multi-ejen berstruktur menggunakan model GPT OpenAI, dengan penyerahan, alat, dan memori terbina dalam rangka kerja.

Setiap ejen menerima arahan, alat, dan kawalan keselamatan — dan anda mengorkestrasi bagaimana mereka menyerahkan tugas antara satu sama lain. Ia masih di peringkat awal, tetapi pengalamannya kemas. Anda dapat penjejakan terbina dalam, pengurusan konteks, dan keupayaan untuk mencipta pembantu sedia produksi tanpa perlu gabungkan rangka kerja berasingan.

Jika anda sudah menggunakan API OpenAI dan mahukan cara integrasi rapat, berpendapat sendiri untuk membina ejen AI, SDK ini memberi asas yang kukuh.

Ciri Utama:

• Peranan Ejen: Tetapkan arahan, alat, dan kebenaran untuk setiap ejen
• Penyerahan: Pindahkan kawalan antara ejen menggunakan logik terbina dalam
• Penjejakan: Jejak dan nyahpepijat aliran kerja multi-ejen dengan pemeriksaan visual
• Kawalan Keselamatan: Laksanakan pengesahan pada input dan output
  
  

Harga:

• SDK: Percuma dan sumber terbuka di bawah lesen MIT
• Kos Penggunaan: Bayar mengikut penggunaan API OpenAI (cth, GPT-4o, panggilan alat, storan vektor)
• Contoh Alat: Pentafsir kod: $0.03/setiap penggunaan, carian fail: $2.50/1k panggilan alat

4. AutoGen

AutoGen sesuai apabila anda melepasi pendekatan “ejen tunggal dengan alat” dan perlukan sistem di mana beberapa ejen boleh berkomunikasi, menilai keadaan, dan menyiapkan tugas secara berkumpulan. Ia dibangunkan oleh Microsoft dan lebih kepada mereka bentuk aliran kerja berasaskan ejen sebagai perbualan berstruktur.

Ia bukan untuk pemula — dan memang tidak bertujuan begitu. Anda perlu sambungkan setiap bahagian: ejen, peranan mereka, siapa bercakap bila, bagaimana mereka menghantar mesej, dan bila untuk berhenti. Tetapi jika anda membina sistem AI serius yang berkeadaan dan perlukan ketelusan serta kawalan penuh, AutoGen menyediakan blok binaan yang tepat.

Paling sesuai untuk pasukan penyelidikan, pembangun berpengalaman, atau sesiapa yang ingin memodelkan penalaran kompleks merentasi pelbagai ejen AI. Anda bukan sekadar “menyediakan chatbot” — anda mereka bentuk protokol kecerdasan.

Ciri Utama:

• Graf Ejen Perbualan: Ejen berkomunikasi melalui aliran mesej berstruktur, bukan rantai statik
• Kawalan Orkestrasi: Anda tentukan giliran, skop memori, dan sempadan tugas
• Penjejakan & Nyahpepijat: Penjejakan terbina dalam membolehkan anda periksa sumbangan setiap ejen dalam tugas berbilang langkah
• Penggunaan Alat: Menyokong alat tersuai dan pemanggilan fungsi antara ejen
  
  

Harga:

• Percuma dan sumber terbuka (lesen MIT)
• Berfungsi dengan mana-mana endpoint LLM (OpenAI, Azure, model tempatan)

5. LangChain

LangChain Agents membolehkan anda membina aliran kerja berasaskan logik di mana ejen memilih alat yang hendak digunakan pada setiap langkah. Anda tetapkan matlamatnya, sambungkan alat seperti carian, pelaksanaan kod, atau API, dan biarkan ia menilai sendiri untuk menyiapkan tugas.

Ia antara penyedia paling fleksibel, tetapi juga sangat berorientasikan kod. Anda perlu urus memori, kawalan aliran, dan pengendalian ralat sendiri. Dan walaupun mereka telah memperkenalkan pembina graf untuk orkestrasi visual, ia masih belum cukup matang untuk operasi ejen penuh atau pemantauan tingkah laku ejen yang jelas.

LangChain sesuai jika anda mahukan penyesuaian penuh dan tidak kisah untuk menyambung sendiri secara manual. Ia berkuasa, tetapi anda perlu lakukan banyak kerja sendiri.

Ciri Utama:

• Penggunaan Alat Dinamik: Ejen tentukan alat mana yang hendak digunakan berdasarkan input
• Sokongan Memori: Tambah memori kontekstual untuk perbualan lebih panjang
• Integrasi LangSmith: Jejak, nyahpepijat, dan pantau pelaksanaan berbilang langkah
• Sangat Boleh Diperluas: Gantikan komponen atau sambungkan alat anda sendiri
  
  

Harga:

• Rangka Kerja LangChain: Percuma dan sumber terbuka
• LangSmith (Pilihan): Alat nyahpepijat dan penilaian berbayar
• Kos Penggunaan: Bergantung pada model dan alat pihak ketiga yang digunakan

Amalan Terbaik untuk Melaksanakan Orkestrasi Ejen AI

Kebanyakan rangka kerja ejen membuatkan orkestrasi kelihatan seperti hanya menghubungkan beberapa aliran dan memindahkan memori. Tetapi apabila anda ada lebih daripada satu ejen yang menjalankan logik secara langsung, masalah mula timbul dengan cara yang tidak dijangka.

Penyerahan menjadi rumit — konteks bocor. Ejen mengulang diri. Dan paling teruk, anda tidak tahu di mana sistem gagal sehingga sudah terlambat.

Ini ialah corak yang berkesan — perkara yang anda hanya pelajari selepas melancarkan beberapa sistem yang gagal dan menjejak semula puncanya.

Strukturkan keputusan ejen

Membiarkan ejen tentukan apa yang perlu dilakukan seterusnya berdasarkan mesej pengguna mungkin nampak seperti jalan pintas bijak, tetapi ia cepat membawa kepada kekeliruan, langkah terlepas, dan tingkah laku tidak dijangka.

Apa yang berlaku ialah anda membiarkan model mereka-reka tindakan seterusnya. Ia tiada peta jelas sistem anda. Jadi ia meneka — dan sering tersilap.

Sebaliknya, anggap ejen anda seperti fungsi. Minta mereka keluarkan arahan kawalan seperti "route to calendar_agent" atau "next step would be verify_info". Kemudian orkestrator anda gunakan itu untuk tentukan langkah seterusnya. Simpan logik di luar model — di mana anda boleh percayai.

Skop memori ejen

Apabila ejen berkongsi terlalu banyak konteks, sistem mula bermasalah. Seorang ejen menyiapkan tugasan, dan ejen lain membatalkannya dengan bertindak berdasarkan data yang sudah lapuk atau tidak berkaitan.

Ini berlaku apabila semua ejen anda membaca dan menulis ke stor memori global yang sama. Tiada sempadan. Seorang ejen mengganggu konteks untuk ejen lain.

Berikan setiap ejen konteks terhad sendiri. Hanya berikan apa yang diperlukan — tidak lebih. Anggap seperti memberi setiap ejen ringkasan tugasan yang fokus, bukan akses penuh kepada sejarah perbualan kumpulan sistem.

Hentikan hanyutan gelung

Apabila anda menggunakan pasangan perancang–pelaksana, anda biasanya mencipta satu gelung: perancang menentukan apa yang perlu dilakukan, pelaksana melaksanakannya, dan perancang menyemak hasil untuk menentukan langkah seterusnya.

Gelung ini gagal kerana perancang tidak ingat apa yang telah dilakukan. Tiada sejarah tugasan. Tiada senarai semak. Ia hanya melihat keadaan semasa dan memutuskan untuk mencuba lagi.

Jika anda menggunakan gelung ejen, anda perlu jejak setiap giliran tugasan — siapa yang menjalankan apa, apa yang mereka pulangkan, dan sama ada ia berjaya. Inilah cara anda mengelakkan sistem daripada berputar tanpa hala tuju.

Pulangkan output berstruktur

Sistem anda mungkin nampak berfungsi — respons diterima, dan ejen kelihatan bijak — tetapi tiada apa-apa berlaku di belakang tabir.

Ejen berkata sesuatu seperti, “Ini ringkasan anda,” tetapi pengatur anda tidak tahu apa yang perlu dilakukan seterusnya.

Sebabnya? Ejen anda bercakap dengan pengguna, bukan dengan sistem. Tiada output yang boleh dibaca mesin, jadi lapisan logik anda tiada tindakan untuk diambil.

Pastikan ejen memulangkan output berstruktur — seperti { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. Ini memberikan pengatur anda sesuatu untuk diuruskan. Protokol ejen moden seperti Model Context Protocol cuba menstandardkan perkara ini di pelbagai platform, tetapi anda boleh bermula secara ringkas.

Jejak kemajuan tugasan

Kadang-kadang sistem anda terlupa apa yang sedang dilakukan. Pengguna keluar dari skrip, panggilan API gagal, dan tiba-tiba bot bermula semula — atau lebih teruk, mengatakan tugasan selesai walaupun sebenarnya belum.

Ini berlaku kerana anda menganggap memori sebagai kemajuan tugasan. Tetapi memori hanyalah sejarah — ia tidak memberitahu anda di mana anda berada dalam aliran kerja.

Anda perlukan status tugasan berasingan yang menjejak:

• apa yang telah diselesaikan
• apa yang masih belum selesai
• apa matlamatnya

Dengan cara ini, walaupun sesuatu tergendala, anda boleh pulihkan proses di pertengahan dan selesaikan tugasan dengan baik.

Mula Bina Sistem Ejen

Botpress menyediakan semua yang anda perlukan untuk membina dan mengatur ejen berasaskan peranan — aliran kerja modular, memori masa nyata, penggunaan alat, dan pengawal autonomi yang menyatukan semuanya. Anda tentukan logik. Ejen melaksanakan kerja.

Sama ada anda membina pembantu sokongan, aliran tempahan, atau bot operasi dalaman, anda boleh bermula dengan beberapa aliran kerja dan berkembang seiring sistem anda menjadi lebih pintar.

Mula bina sekarang — percuma.

Soalan Lazim

Apa itu orkestrasi ejen AI?

Orkestrasi ejen AI ialah penyelarasan beberapa ejen AI khusus yang bekerjasama untuk menyiapkan tugasan kompleks sebagai satu sistem.

Bagaimana orkestrasi ejen berbeza daripada chatbot tradisional?

Daripada satu bot melakukan segalanya, setiap ejen fokus pada satu peranan, diselaraskan oleh pengawal pusat.

Bolehkah ejen bertindak secara autonomi?

Ya, sesetengah ejen boleh mencetuskan tindakan susulan, tetapi orkestrasi memastikan mereka kekal selaras.