Tworzenie przepływów pracy AI z wykorzystaniem frameworków multi-agentowych

Większość deweloperów zaczynających budowę agentów AI zaczyna od pojedynczej pętli dużego modelu językowego — systemowego promptu i ewentualnie jednego lub dwóch narzędzi — i do małych zadań to wystarcza.

Ale gdy tylko potrzebujesz struktury, system zaczyna się rozpadać. Wyniki stają się nieprzewidywalne, przepływy trudne do debugowania, a tokeny są marnowane na powtarzanie zamiast postępu.

Przepływy pracy z wieloma agentami pozwalają budować agentów AI, którzy działają jak zespół z jasno określonymi rolami i przejrzystością podejmowania decyzji, dążąc do wspólnego celu.

Czym jest wieloagentowy framework?

Wieloagentowa platforma to infrastruktura, której używasz do budowania, uruchamiania i zarządzania wieloma agentami AI we współpracy.

To infrastruktura, która zarządza komunikacją agentów i przepływem zadań między nimi.

Jeśli pracujesz z wieloma agentami, to właśnie framework sprawia, że wszystko działa.

W swojej istocie zamienia surowe duże modele językowe (LLM) w agentów o określonych rolach i przewidywalnym sposobie działania.

Zamiast pisać logikę orkiestracji od zera, framework zapewnia strukturę, kontrolę i powtarzalność.

Wieloagentowe frameworki: Kluczowe koncepcje

Jak działają wieloagentowe frameworki?

Frameworki multi-agentowe nadają strukturę temu, jak agenci są wywoływani, jak przekazują dane i jak system śledzi postęp.

Stanowią one fundament do koordynowania agentów w sposób, który rośnie wraz ze złożonością i umożliwia ich wykorzystanie w rzeczywistych wdrożeniach.

Przykładem może być wykorzystanie konfiguracji wieloagentowej do obsługi chatbota WhatsApp. W takim przypadku różni agenci mogą zajmować się zadaniami takimi jak rezerwacje, obsługa zwrotów czy weryfikacja, współpracując ze sobą w tle bez konieczności korzystania z jednego, monolitycznego bota.

Agenci są rejestrowani jako wywoływalne komponenty w systemie

Zanim agent będzie mógł cokolwiek zrobić, system musi wiedzieć o jego istnieniu. Oznacza to podanie nazwy agenta, jego zakresu odpowiedzialności oraz narzędzi lub informacji, do których ma dostęp.

W większości frameworków konfiguracja ta odbywa się poprzez plik konfiguracyjny lub kod, w którym definiujesz rolę każdego agenta i sposób jego aktywacji. Na przykład możesz powiedzieć systemowi:

„To jest planer. Odczytuje dane od użytkownika i decyduje, co zrobić dalej.”
„To jest weryfikator. Pobiera informacje o użytkowniku i zwraca booking_id oraz dane użytkownika.”

Po zarejestrowaniu framework może „wywoływać” tych agentów po nazwie, co oznacza, że wie, jak uruchomić każdego z nich, gdy przyjdzie ich kolej w procesie.

Agent routingu decyduje, który agent zostanie uruchomiony jako następny

Agent planujący lub funkcja kontrolera obsługuje trasowanie agentów AI. Analizuje najnowszą odpowiedź bota, bieżącą historię rozmowy, a czasem także oryginalne zapytanie użytkownika, aby zdecydować, co powinno się wydarzyć dalej.

Niektóre planery opierają się na promptach — przyjmują komunikat systemowy i zwracają nazwę kolejnego agenta do uruchomienia.

Inne korzystają z twardo zakodowanej logiki lub wykresów przepływu, w zależności od frameworków agentów AI, z których korzystasz.

Framework pobiera ten wynik i wykorzystuje go do wywołania kolejnego agenta. Router decyduje, kto wykona zadanie, zamiast wykonywać je samodzielnie.

Dane są przekazywane między agentami za pomocą wiadomości

Agenci nie dzielą się pamięcią bezpośrednio. Gdy jeden zakończy działanie, jego wynik jest pakowany w wiadomość — zwykle słownik lub obiekt JSON — i przekazywany kolejnemu agentowi jako dane wejściowe.

Framework zarządza przekazaniem. Przechowuje wiadomość we wspólnej pamięci lub przekazuje ją bezpośrednio do wejścia kolejnego agenta, w zależności od struktury systemu.

Wiadomości często zawierają więcej niż tylko treść:

• Kto wysłał (agent lub użytkownik)
• Skąd to się wzięło w przepływie pracy
• Jak powinno być używane (np. wyzwalacz, wejście, decyzja)
• Opcjonalne metryki, takie jak liczba tokenów lub znaczniki czasu

Ten kontekst pomaga systemowi sprawnie przekierowywać zadania i utrzymuje agentów niezależnych od siebie.

Wykonanie jest śledzone za pomocą stanu workflow i wyzwalaczy

Framework śledzi, co się wydarzyło do tej pory — które agenty działały, co zwróciły i co jeszcze musi się wydarzyć. Wszystko to jest przechowywane w obiekcie stanu, który aktualizuje się po każdym kroku.

Wyzwalacze decydują, co będzie dalej. Wykorzystują wartości wyjściowe lub warunki do rozgałęziania przepływu.

Pozwala to systemowi działać bez twardego kodowania logiki w każdym agencie. To stan steruje przepływem pracy, a nie sami agenci.

Główne zalety korzystania z wieloagentowych frameworków

Skaluj logikę bez przeciążania jednego agenta

Jeden agent AI może zrobić tylko tyle, zanim wszystko zamieni się w chaos promptów, narzędzi i niejasnych obowiązków. Frameworki multi-agentowe pozwalają podzielić tę logikę na wyspecjalizowanych agentów, z których każdy odpowiada za jedno jasno określone zadanie.

Zamiast przeciążać jednego agenta, możesz przypisać konkretne kroki — takie jak pobieranie, weryfikacja czy wykonanie — do osobnych agentów i rozwijać system stopniowo.

Debugowanie współpracy agentów z pełną widocznością

Gdy agenci AI współpracują, trudniej znaleźć źródło problemu. Frameworki pokazują, co otrzymał każdy agent, co zwrócił i gdzie się zatrzymał.

Nie zgadujesz, co nie działa — sprawdzasz przekazania i naprawiasz problem bezpośrednio. Taka przejrzystość sprawia, że współpraca agentów AI jest możliwa do opanowania.

Wykorzystuj agentów w różnych workflow

Jeśli agent działa, wykorzystaj go ponownie. Frameworki pozwalają podłączyć tego samego agenta do różnych przepływów bez konieczności jego przepisywania. Dzięki temu wszystko jest spójne, a testowanie szybsze.

Na przykład agent walidujący, który sprawdza dane użytkownika lub uwierzytelnia, może być używany zarówno w chatbotach obsługi klienta, jak i chatbotach rezerwacyjnych, wszędzie tam, gdzie obowiązuje ta sama logika.

Automatyczna obsługa błędów i ponownych prób

Gdy agent zawiedzie, framework może ponowić próbę, pominąć go lub przejść dalej. Nie musisz samodzielnie pisać tej logiki.

Wbudowany fallback sprawia, że przepływy pracy są bardziej niezawodne bez dodatkowego wysiłku, a taka niezawodność jest kluczowa w rzeczywistych systemach.

Twórz przepływy agenta, które łatwo zmieniać

Gdy podzielisz zadania między agentów, nie musisz przebudowywać całego systemu za każdym razem, gdy coś się zmienia.

Możesz zaktualizować planistę bez ingerencji w wykonanie lub zmienić reakcję jednego agenta bez przepisywania reszty.

Ta łatwość dostępu przynosi efekty — Salesforce podaje, że zespoły korzystające z agentowego AI oszczędzają 11 godzin na pracownika tygodniowo, częściowo dzięki elastyczności przepływów pracy.

Top 5 wieloagentowych frameworków

Wybór frameworka multi-agentowego zależy od tego, co budujesz i jak dużą kontrolę chcesz mieć nad zachowaniem agentów, ich komunikacją i sposobem radzenia sobie z błędami.

Najlepsze frameworki oferują różne kompromisy — niektóre świetnie sprawdzają się przy uporządkowanych procesach, inne dają większą elastyczność kosztem przejrzystości.

Warto wybrać rozwiązanie dopasowane do potrzeb zespołu i planowanego rozwoju systemu.

1. Botpress

Botpress to wizualna platforma do tworzenia agentów AI, którzy mogą koordynować działania w ramach kroków, ról i kanałów.

Zamiast programować logikę w kodzie, definiujesz zachowanie agentów za pomocą przepływów, pamięci, warunków i wywołań narzędzi.

Zachowanie wielu agentów opiera się na instrukcjach, przepływach pracy i narzędziach zewnętrznych. Każdy węzeł w przepływie Botpress działa jako samodzielna jednostka z własnymi instrukcjami i zakresem.

Możesz rozdzielić rozumowanie na wiele autonomicznych i statycznych węzłów, dodać warstwy walidacji lub przekierować dane użytkownika przez logikę decyzyjną opartą na narzędziach, zamiast obsługiwać wszystko w jednym kroku.

Pamięć jest przypisana do każdego flow, więc agenci korzystają tylko z tego, czego potrzebują. Wejścia i wyjścia są jasno określone, a wywołania narzędzi można dodawać bezpośrednio przez wbudowane integracje.

Najważniejsze funkcje

• Wizualna orkiestracja agentów za pomocą przepływów i węzłów
• Zakres pamięci i kontrola zmiennych między węzłami
• Pamięć wieloetapowa, logika awaryjna i ponowne próby
• Korzystanie z narzędzi przez wywołania API, webhooki i wejścia funkcji

2. LangChain

LangChain to framework dla deweloperów do budowania aplikacji opartych na LLM poprzez łączenie łańcuchów promptów, narzędzi i pamięci.

Zaczęło się od sposobu na uporządkowanie wywołań LLM z narzędziami takimi jak wyszukiwarka czy kalkulator, ale stopniowo rozrosło się w rozbudowany ekosystem.

Jedno wydanie stawiało na „agentów”, potem na „asystentów”, potem na „runnables”. Efektem jest potężny zestaw narzędzi, który potrafi niemal wszystko, ale często wymaga czasu na opanowanie.

Możesz przypisywać zestawy narzędzi i budować logikę routingu między agentami. Największą zaletą jest modułowość — komponenty są wielokrotnego użytku, można je dowolnie łączyć i są dobrze zintegrowane z zewnętrznymi API.

Jednak napiszesz więcej kodu łączącego, niż się spodziewasz. Ponieważ abstrakcje szybko się zmieniają, warto sprawdzić, czy metoda, której używasz, nadal jest zalecana.

Najważniejsze funkcje

• Modułowe łączenie promptów, narzędzi i pamięci
• Integruje się z LLM-ami, bazami wektorowymi i interfejsami API
• Opcjonalne śledzenie i ewaluacje z LangSmith

3. CrewAI

CrewAI ułatwia budowanie przepływów pracy z wieloma agentami, gdzie każdy agent ma określoną rolę i zadanie. Tworzysz zespół, przypisujesz cele, a agenci koordynują działania przez wspólnego menedżera.

To jeden z najszybszych sposobów na modelowanie współpracy agentów bez konieczności pisania logiki orkiestracji od podstaw.

Idealne do konfiguracji takich jak para planista–wykonawca, przepływy badacz–recenzent lub każdy zespół, gdzie zadania są wyraźnie podzielone.

Jednak wraz ze wzrostem złożoności, poziom abstrakcji staje się sztywny. Jest mniej elastyczności w tym, jak i kiedy agenci działają, a zmiana zachowania często wymaga wyjścia poza domyślne ustawienia frameworka.

Najważniejsze funkcje

• Konfiguracja agentów według ról z nazwami, celami i pamięcią
• Obsługa sekwencyjnego i równoległego wykonywania agentów
• Wspólna pamięć zespołu do współpracy agentów
• Łatwa integracja z narzędziami, funkcjami i własnymi promptami

4. AutoGPT

AutoGPT był pierwszym projektem, który pokazał, jak wygląda nadanie chatbotowi GPT celu i pozwolenie mu na samodzielne działanie — planowanie, myślenie, badanie i realizację bez ciągłego udziału człowieka.

Ty określasz cel, a AutoGPT przechodzi przez kolejne etapy rozumowania, tworzy podcele, wywołuje narzędzia i na bieżąco dostosowuje strategię.

To był ogromny krok w sprawieniu, by zachowanie agentów wydawało się autonomiczne i dynamiczne. Ale nie jest to rozwiązanie precyzyjne.

Pętla zadań jest podatna na błędy, a agenci często utkną na przepisywaniu tego samego planu lub ściganiu nieistotnych podzadań.

Możesz podłączyć pamięć, narzędzia i API — ale łączenie wszystkiego razem często prowadzi do nieprzewidywalnych przepływów, które trudno debugować lub kontrolować.

Najważniejsze funkcje

• Agent nastawiony na cel z samodzielnym promptowaniem i planowaniem zadań
• Automatyczne generowanie podzadań i pętla ich realizacji
• Obsługuje korzystanie z narzędzi przez wtyczki i wywołania API
• Możliwość rozbudowy o własne skrypty, funkcje i integracje

5. Autogen

Autogen to otwartoźródłowy framework Microsoftu skupiający się na rozmowach wieloagentowych, w których agenci komunikują się za pomocą ustrukturyzowanych, turowych wiadomości.

To szczególnie dobre rozwiązanie, gdy chcesz mieć kontrolę nad każdą wymianą, na przykład w pętlach planowania i realizacji lub w systemach human-in-the-loop.

Autogen wyróżnia się przejrzystością. Możesz wstrzykiwać funkcje w trakcie rozmowy, kierować decyzje przez własną logikę i dokładnie śledzić, co i dlaczego powiedział każdy agent.

Jednak skalowanie tego wymaga pracy. Orkiestracja wiadomości jest elastyczna, ale nie jest abstrakcyjna — nadal sam zarządzasz historią, konfiguracją agentów i logiką kroków.

Do badań, testów kontrolowanych lub powtarzalnych zachowań agentów to jedno z najdokładniejszych dostępnych rozwiązań.

Najważniejsze funkcje

• Komunikacja wieloagentowa w trybie turowym
• Obsługuje agentów z człowiekiem w pętli oraz wywoływanie funkcji
• Przejrzyste śledzenie wiadomości i wstrzykiwanie własnej logiki

Jak budować z wykorzystaniem wieloagentowego frameworka

Najprościej zacząć od wybrania jednego rzeczywistego procesu — takiego, który już teraz jest zbyt złożony dla jednego agenta — i podzielić go na kilka prostych etapów.

Pomyśl o chatbocie do generowania leadów, procesie rezerwacji lub dowolnej sytuacji, gdzie logika, weryfikacja i działania zaczynają się komplikować.

Przypisz każdemu krokowi agenta, a następnie połącz je za pomocą narzędzi do routingu i obsługi wiadomości frameworka.

Krok 1: Zidentyfikuj, gdzie logika jednego agenta przestaje wystarczać

Znajdź miejsce w swoim bocie lub systemie, gdzie wszystko zaczyna się rozrastać – długie prompty lub łańcuchy narzędzi, które wyglądają na doczepione na siłę. To Twój punkt wyjścia. Oto kilka typowych przykładów, które łatwo zauważyć:

1. Proces zwrotu, który analizuje dane użytkownika, sprawdza uprawnienia, realizuje zwrot i wysyła potwierdzenie — wszystko w jednym cyklu
2. Sekwencja wdrożeniowa, która zbiera dane, weryfikuje formularze, przypisuje typy użytkowników i wywołuje e-maile w jednym łańcuchu komunikatów

Zamiast przeprojektowywać cały system, izolujesz tylko ten przepływ pracy, który już sprawia problemy.

Krok 2: Określ role zanim zaczniesz pracę z frameworkiem

Gdy znajdziesz nieuporządkowaną logikę, rozdziel ją na konkretne zadania.

Jeśli coś sprawdza poprawność danych wejściowych, to jeden agent. Jeśli coś obsługuje akcję zewnętrzną, to inny agent.

Opisz to prostym językiem — tyle, by wskazać, gdzie następują przekazania zadań.

Gdy wszystko masz przed sobą, zobaczysz, co faktycznie trzeba rozdzielić, a co można połączyć. Pozwoli Ci to też wyczuć, jakiego frameworka potrzebujesz.

Każda rola powinna brzmieć tak, by można ją było przetestować osobno.

Krok 3: Wybierz framework

Wybierz platformę, która pasuje do Twojego stylu pracy.

• Wizualnie: Botpress, jeśli zależy Ci na przepływach opartych na węzłach i pamięci z zakresem.
• Code-first: LangChain lub CrewAI, jeśli czujesz się swobodnie z logiką w Pythonie.

Framework decyduje, jak agenci są rejestrowani, uruchamiani i łączeni.

Krok 4: Zbuduj pierwszy przepływ pracy

Teraz zamień te role w agentów. Zdefiniuj je w swoim frameworku — nadaj każdemu nazwę, określ jego zadanie oraz dostęp do potrzebnych narzędzi lub API.

Gdy już je skonfigurujesz, połącz je ze sobą. Skorzystaj z mechanizmów przekierowań dostępnych w frameworku, aby przechodzić od jednego agenta do drugiego.

Celem jest uruchomienie kompletnego procesu od początku do końca, z agentami działającymi w swoich zakresach.

Krok 5: Uruchom system i sprawdź każde przekazanie rozmowy

Uruchom cały przepływ — od początku do końca — i śledź, co się dzieje. Obserwuj, co otrzymuje każdy agent, co zwraca i czy przepływ płynnie przechodzi między nimi.

Jeśli agent otrzymuje niezrozumiałe dane wejściowe, prawdopodobnie źle określiłeś zakres. Jeśli logika przeskakuje niespodziewanie, musisz poprawić trasowanie.

Gdy przekazania są poprawne, masz działający system.

Najlepsze praktyki korzystania z wieloagentowych frameworków

Wybór frameworka to dopiero początek. Ważniejsze jest to, jak zaprojektujesz, przetestujesz i będziesz zarządzać przepływami pracy, które na nim zbudujesz.

Wraz z coraz większą modułowością i autonomią systemów AI, śledzenie ich działania staje się trudniejsze.

Centralizuj kluczową logikę

Unikaj rozpraszania kluczowych decyzji na wielu agentów. Łatwiej zarządzać i testować, gdy główne rozumowanie odbywa się w jednym miejscu, zamiast być rozdzielone na luźno powiązane elementy.

Zdefiniuj wejścia i wyjścia agenta z góry

Każdy agent powinien mieć jasno określony kontrakt — co przyjmuje, co zwraca. Dzięki temu łatwiej wymieniać agentów lub podłączać ich do nowych przepływów bez naruszania logiki.

Rejestruj każdą wiadomość wymienianą między agentami

Jeśli nie widzisz, co agenci mówią do siebie, nie możesz niczego debugować. Upewnij się, że każde wejście i wyjście jest logowane z wystarczającym kontekstem, by móc prześledzić cały przebieg rozmowy.

Użyj pamięci z zakresem (scoped memory), aby ograniczyć szum i koszty

Daj każdemu agentowi tylko taki kontekst, jakiego potrzebuje. Pełny dostęp do pamięci prowadzi do rozbudowanych promptów, większego zużycia tokenów i nieprzewidywalnych zachowań agentów, którzy mieli być skupieni na konkretnym zadaniu.

Zacznij budować AI, które potrafi koordynować działania

Większość systemów zawodzi, gdy potrzebna jest prawdziwa koordynacja. Botpress daje Ci kontrolę nad przekazywaniem zadań między agentami — dzięki określonym rolom i logice możesz testować i rozumieć cały proces.

Pozwala to także na czyste przekazywanie danych między przepływami. Możesz śledzić każdy krok dzięki wieloetapowym logom pokazującym, które narzędzie zostało wywołane, dlaczego i jak zostało użyte w przepływie pracy.

Zamiast dostrajania promptów i kontroli halucynacji skupiasz się na prawdziwej funkcjonalności — budowaniu agentów zachowujących się jak oprogramowanie.

Zacznij budować już dziś — to nic nie kosztuje.

Najczęstsze pytania

Jak sprawdzić, czy mój projekt AI naprawdę potrzebuje frameworka multi-agentowego, czy wystarczy jeden agent?

Twój projekt AI prawdopodobnie potrzebuje wieloagentowej architektury, jeśli prompt lub przepływy pojedynczego agenta stają się zbyt długie lub trudne do debugowania, zwłaszcza przy obsłudze wielu różnych zadań. Prostsze przypadki, takie jak podstawowe Q&A czy boty do jednego celu, często dobrze działają z jednym agentem.

Czy budowanie w oparciu o framework multi-agentowy jest tylko dla dużych firm, czy nadaje się także dla małych startupów?

Budowanie w oparciu o framework multi-agentowy nie jest zarezerwowane tylko dla dużych firm — małe startupy również mogą na tym skorzystać, bo nawet niewielkie projekty łatwiej debugować, gdy złożone zadania są rozdzielone między wyspecjalizowanych agentów, zamiast upychać wszystko w jednym trudnym do zarządzania procesie.

Czy korzystanie z systemu multi-agentowego oznacza, że muszę wszystko rozdzielać na osobnych agentów, czy mogę łączyć logikę pojedynczych i wielu agentów?

Korzystanie z systemu wieloagentowego nie oznacza, że musisz wszystko rozdzielać na osobnych agentów; możesz łączyć logikę pojedynczego agenta do prostych zadań, a orkiestrację wieloagentową zostawić dla bardziej złożonych procesów.

Czym różni się system multi-agentowy od po prostu używania wielu API lub mikroserwisów w mojej aplikacji?

System wieloagentowy różni się od korzystania z wielu API lub mikrousług tym, że koordynuje wyspecjalizowane agenty AI o różnych rolach i możliwościach rozumowania, które przekazują sobie uporządkowane komunikaty i stan, podczas gdy API i mikrousługi realizują pojedyncze funkcje, ale nie zarządzają samodzielnie złożonymi procesami.

Jak koszty prowadzenia systemów multi-agentowych wypadają w porównaniu do uruchamiania pojedynczego dużego LLM?

Koszt uruchomienia systemów wieloagentowych może być niższy niż pojedynczego dużego LLM, ponieważ mniejsze, wyspecjalizowane agenty efektywnie obsługują konkretne zadania bez marnowania tokenów na długie promptowanie czy powtarzający się kontekst, ale wprowadza to dodatkowe koszty zarządzania orkiestracją i komunikacją między agentami, więc oszczędności zależą od złożoności Twojego przypadku użycia.