Orkestrasyon ng AI Agent: Paano Magtulungan ang Maraming AI Agent

Pakiramdam mo ay tunay na pag-unlad ang makagawa ng isang chatbot — hanggang sa asahan na nitong gawin ang lahat. Isang saglit ay sumasagot siya ng FAQs, sumunod ay nagku-qualify ng leads, nagbu-book ng demo, nag-e-escalate ng ticket, at humahawak ng mga panloob na kasangkapan. Mabilis na lumalabas ang mga problema.

Habang mas kumplikado ang mga tungkulin ng AI agents, lumilipat tayo sa mas malinaw na paghahati ng papel, mas malalim na koordinasyon, at mas matalinong pagtalaga ng gawain sa mga sistema — mahalaga ito para sa mga team na gustong bumuo ng AI agents.

Sa puntong iyon, hindi na tungkol sa kung gaano katalino ang chatbot na ginawa mo. Ang mahalaga ay kung ilang gawain ang sabay-sabay nitong ginagawa — at kung gaano ito kahusay magpalit-palit ng tungkulin. Hindi katalinuhan ang problema. Koordinasyon ang isyu.

Diyan pumapasok ang orkestrasyon ng AI agent. Ito ang paglipat mula sa paggawa ng isang all-knowing bot patungo sa pagdisenyo ng sistema ng mas maliliit at espesyalisadong agent — bawat isa ay may malinaw na papel at nagtutulungan nang sabay-sabay.

Kung naramdaman mo na ang limitasyon ng isang chatbot, hindi ka nag-iisa. Sa gabay na ito, tatalakayin natin kung ano ang ibig sabihin ng agent orchestration, paano ito gumagana, at paano magsimula sa paggawa ng magkakaugnay na mga AI system — mula sa mga dedikadong framework hanggang sa modular na mga workflow.

Ano ang orkestrasyon ng AI agent?

Ang orkestrasyon ng AI agent ay ang pagsasaayos ng maraming espesyalisadong AI agent — bawat isa ay may natatanging papel — para magtulungan tungo sa iisang layunin. Sa halip na iasa sa isang chatbot ang lahat, hinahati ng orkestrasyon ang sistema sa maliliit at nakatutok na bahagi na mas mahusay magtulungan.

Karamihan ng mga chatbot ay nagsisimula bilang single-agent system. Isang bot ang gumagawa ng lahat — sumasagot ng mga tanong, tumatawag ng API, nagpoproseso ng mga form, at minsan ay nagtutulak pa ng user conversion. Sa simula, tila mabilis at episyente.

Pero habang dumarami ang gamit, nagsisimula nang magkaproblema ang single-agent model. Nagiging jack-of-all-trades na walang malinaw na istraktura ang bot. Sabay-sabay nitong hinahawakan ang iba’t ibang papel at konteksto, at mararamdaman mo ang hirap sa ilang paraan:

• Mas nagiging mahirap i-debug at i-maintain ang mga daloy.
• Humahaba at mas mahirap pamahalaan ang mga prompt
• Hindi malinaw kung aling bahagi ng bot ang may responsibilidad sa ano
• Ang pagdagdag ng bagong gamit ay maaaring makasira sa gumaganang bahagi

Hindi lang ito teknikal na utang — isa itong problema sa disenyo. Inaasahan mong gawin ng isang agent ang gawain ng marami, at pinapabagal ka nito.

Inaayos ng orkestrasyon ng AI agent ito sa pamamagitan ng paghahati ng mga gawain sa maraming espesyalisadong agent. Bawat agent ay nakatutok sa isang gawain — pagpaplano, pananaliksik, pagkuha ng datos, pakikipag-ugnayan sa user — at isang sentral na controller ang nagdedesisyon kung sino ang kikilos at kailan.

Ang pagkakaiba ng dalawang approach — single-agent vs multi-agent — ay hindi lang arkitektural. Ito ay estratehiya. Ang isa ay sumasabay sa paglaki ng komplikasyon, habang ang isa naman ay bumibigay kapag lumalala.

Narito kung paano nagkakatunggali ang dalawang sistema sa mas mahahalagang pamantayan:

Paano gumagana ang agent orchestration?

Gumagana ang agent orchestration sa pamamagitan ng isang sentral na controller na namamahala kung kailan at paano gagampanan ng bawat AI agent ang kanilang gawain. Bawat agent ay may tiyak na tungkulin, at ang controller ang nagkokordina ng kanilang mga kilos batay sa konteksto ng sistema, input ng user, o lohika ng negosyo.

Sa isang orkestradong sistema, hindi ka gumagawa ng isang malaking chatbot — nagdidisenyo ka ng hanay ng mga agent na bawat isa ay may sariling responsibilidad. Isipin mo itong ginagawang isang team ang chatbot mo, kung saan ang bawat agent ay parang espesyalisadong miyembro.

Sa gitna ay may controller na nagdedesisyon kung aling agent ang hahawak ng gawain sa bawat sandali. Maaaring rules-based, ganap na awtonomo, o kombinasyon ang controller na ito. Ang tungkulin nito: i-route ang gawain, subaybayan ang estado, at tiyaking hindi nagkakabanggaan ang mga agent.

Ang bawat agent ay makitid ang saklaw at hiwalay. Maaaring gumawa ito ng buod, tumawag ng panlabas na tool, mag-validate ng input ng user, o magdesisyon ng susunod na hakbang. Ang ilan ay reaktibo, ang iba ay kayang mag-trigger ng kasunod na aksyon. Ang controller ang nag-uugnay sa kanila na parang konduktor ng orkestra.

Pagbabahagi ng Konteksto sa Multi-Agent System

Ang multi-agent system ay may pinagsasaluhang memorya — kadalasan ay JSON object o session state — na dumadaloy sa mga agent. Bawat isa ay nagbabasa at nagsusulat sa kontekstong ito, at ginagamit ng controller ang mga update para magdesisyon ng susunod na hakbang.

Halimbawa, sa isang travel planning bot:

• User agent: Nakikipag-usap at kumukuha ng mga kagustuhan
• Research agent: Naghahanap ng opsyon sa flight at hotel
• Planner agent: Binubuo ang itinerary
• Execution agent: Nagbu-book ng mga kailangan

Wala sa mga agent na ito ang may buong larawan — at hindi naman kailangan. Ang router agent ang nag-aayos sa kanila, hakbang-hakbang.

Ang orkestrasyon ang paraan para mapalago ang chatbot mula sa simpleng pagsagot tungo sa pakikipagtulungan sa loob upang matapos ang gawain.

Nangungunang 5 Tool para sa Orkestrasyon ng AI Agent

Kapag nakita mong kailangan mo ng maraming agent na nagtutulungan, ang tanong ay: Ano ang dapat mong gamitin? Mabilis ang galaw ng mga tool para sa orkestrasyon ng agent, at hindi lahat ay handa para sa production.

May mga platform na mabilis gamitin at may visual na workflow. Ang iba naman ay nagbibigay ng malalim na kontrol pero ikaw ang bahala sa orkestrasyon. May ilan ding balanse — sapat ang abstraction para mabilis makakilos nang hindi nawawala ang flexibility.

Narito ang 5 pinakamahalagang tool na nakita naming pinaka-kapaki-pakinabang sa paggawa ng agentic na mga sistema ngayon:

1. Botpress

Ang Botpress ay isang kumpletong agent platform na nagbibigay-daan sa iyong magdisenyo ng modular na agentic na mga workflow, magtalaga ng partikular na mga tungkulin, at mag-orchestrate ng mga ito sa pamamagitan ng sentral na router. Bawat workflow ay parang sariling agent, at ikaw (o ang isang autonomous node) ang magpapasya kung kailan lilipat ang kontrol — batay sa konteksto, input ng user, o lohika ng negosyo.

Ang nagpapatingkad dito ay ang bilis mong makalipat mula sa ideya hanggang gumaganang sistema. Kayang magsulat at magpatakbo ng kodigo ng mga agent agad-agad, gumamit ng external na API, at magkadugtong-dugtong ng paggamit ng tool nang dinamiko — lahat ay pinapagana ng pinakamahusay na language models. Hindi ka lang basta gumagawa ng flows; gumagawa ka ng lohika na nabubuhay sa loob ng mga agent at naibabahagi sa mga vertical agent.

Ginawa ito para sa mga developer na gusto ng kalayaan nang hindi na kailangang bumuo ng sariling imprastraktura. Kung magde-deploy ka ng mga agent para sa support, booking, scheduling, onboarding, o internal ops — hindi ito sagabal at hinahayaan kang maglunsad agad.

Pangunahing Katangian:

• Modular na mga Workflow: Bawat agent ay hiwalay at reusable na pipeline
• Sentral na Routing: Isang visual na router ang nag-o-orchestrate ng pagpapasa ng agent at lohika
• Dinamikong Paggamit ng Tool: Magpatakbo ng kodigo at tumawag ng external na API nang real time
• Pinapagana ng LLM: Tugma sa mga nangungunang foundation model tulad ng OpenAI at Claude
• API-First: Madaling i-expose ang mga agent o ikonekta sa CRM, webhook, at iba pa
  
  

Pagpepresyo:

• Libreng Plano: ₱0/buwan na may visual builder at AI na batay sa paggamit
• Plus Plan: ₱89/buwan na may analytics at pagtanggal ng branding
• Team Plan: ₱495/buwan na may kasamang collaboration tools at role-based na access

2. CrewAI

Ang CrewAI ay ginawa para sa mga team na gusto ng orchestration nang hindi na kailangang magtayo ng sariling imprastraktura. Naka-base ito sa metapora ng team — ikaw ang magtatakda ng mga tungkulin, layunin, at magkokonekta ng bawat agent sa mga tool at memorya. Pagkatapos, magtutulungan silang tapusin ang mga gawain.

Ang pinakamaganda rito ay kung gaano kabilis kang makapagpagana ng isang bagay. Sa loob ng ilang minuto, makakagawa ka ng planner, researcher, at executor at mapapagsalita mo sila sa isa’t isa sa istrukturadong mga hakbang.

Hindi ito perpekto — kailangan pa rin ng kaunting pag-aayos para sa custom na workflow — pero para sa karamihan ng gamit, mabilis itong maghatid. Kung ang AutoGen ay parang pagpo-programa ng protocol, ang CrewAI ay parang pamumuno ng misyon kasama ang grupo.

Pangunahing Katangian:

• Arkitekturang Batay sa Tungkulin: Bawat agent ay may titulo, layunin, mga tool, at opsyonal na memorya
• Madaling Delegasyon: May built-in na planner agent na nagdedesisyon ng pagkakasunod ng gawain batay sa layunin
• Integrasyon ng Tool: Sumusuporta sa function calling, API request, at mga tool na browser-based
• Pinagsasaluhang Memorya: Maaaring sumangguni at mag-ambag ang mga agent sa iisang konteksto

Pagpepresyo:

• Libreng Plano: Open-source, walang bayad sa lisensya
• Enterprise: Hindi pampubliko ang presyo — inaasahan ang bayad na plano habang nagkakaroon ng ganap na bersyon ang hosted na produkto

3. OpenAI Agents SDK

Dating tinawag na OpenAI Swarm, ang OpenAI Agents SDK ay unang hakbang ng OpenAI sa first-party na agent infrastructure. Dinisenyo ito para sa mga developer na gustong gumawa ng istrukturadong multi-agent na workflow gamit ang GPT models ng OpenAI, na may handoff, mga tool, at memorya na nakapaloob na sa framework.

Bawat agent ay may sariling instruksyon, mga tool, at guardrail — at ikaw ang mag-o-orchestrate kung paano nila ipapasa ang mga gawain sa isa’t isa. Maaga pa ito, pero makinis ang karanasan. May built-in tracing, pamamahala ng konteksto, at kakayahang gumawa ng production-ready na assistant nang hindi kailangang pagdugtung-dugtungin ang iba’t ibang framework.

Kung gumagamit ka na ng OpenAI API at gusto mo ng mahigpit na integrasyon, may sariling pananaw na paraan ng paggawa ng AI agent, matibay na pundasyon ang SDK na ito.

Pangunahing Katangian:

• Tungkulin ng Agent: Isaayos ang instruksyon, mga tool, at permiso para sa bawat agent
• Pagpapasa: Ibigay ang kontrol sa pagitan ng mga agent gamit ang built-in na lohika
• Tracing: Subaybayan at i-debug ang multi-agent na workflow gamit ang visual na inspeksyon
• Mga Guardrail: Magpatupad ng validation sa input at output
  
  

Pagpepresyo:

• SDK: Libre at open-source sa ilalim ng MIT license
• Gastos sa Paggamit: Magbabayad kada paggamit ng OpenAI API (hal. GPT-4o, tawag ng tool, vector storage)
• Halimbawa ng Tool: Code interpreter: $0.03/bawat gamit, file search: $2.50/1k na tawag ng tool

4. AutoGen

Ang AutoGen ay para kapag lumampas ka na sa “single-agent na may tool” na paraan at kailangan mo ng sistema kung saan maraming agent ang nag-uusap, nagrereason sa estado, at nagtutulungan tapusin ang mga gawain bilang isang koponan. Gawa ito ng Microsoft at parang nagdidisenyo ka ng agent-based na workflow bilang istrukturadong usapan.

Hindi ito para sa baguhan — at hindi rin ito nagkukunwaring ganoon. Ikaw ang magkokonekta ng bawat bahagi: mga agent, tungkulin nila, sino ang magsasalita at kailan, paano ipapasa ang mga mensahe, at kailan titigil. Pero kung seryoso ka sa paggawa ng AI system na may estado, kailangang malinaw at may buong kontrol, AutoGen ang magbibigay ng eksaktong mga bloke na kailangan mo.

Pinakamainam ito para sa mga research team, mga bihasang tagabuo, o sinumang gustong magmodelo ng komplikadong pag-iisip sa maraming AI agent. Hindi ka lang “nagsasaayos ng chatbot” — nagdidisenyo ka ng protocol ng katalinuhan.

Pangunahing Katangian:

• Graph ng Conversational Agent: Nag-uusap ang mga agent sa pamamagitan ng istrukturadong messaging flow imbes na static na chain
• Kontrol sa Orchestration: Ikaw ang magtatakda ng palitan ng turno, saklaw ng memorya, at hangganan ng gawain
• Tracing at Debugging: May built-in na tracing para makita ang ambag ng bawat agent sa multi-step na gawain
• Paggamit ng Tool: Sumusuporta sa custom na tool at function calling sa pagitan ng mga agent
  
  

Pagpepresyo:

• Libre at open-source (MIT license)
• Gumagana sa anumang LLM endpoint (OpenAI, Azure, mga lokal na modelo)

5. LangChain

Pinapayagan ng LangChain Agents na bumuo ka ng workflow na nakabatay sa lohika kung saan ang agent ang pumipili ng gagamiting tool sa bawat hakbang. Ikaw ang magtatakda ng layunin, ikakabit ang mga tool tulad ng search, pagpapatakbo ng kodigo, o API, at hayaan mo itong magdesisyon sa proseso ng gawain.

Isa ito sa pinaka-flexible na setup, pero talagang nakatuon sa kodigo. Ikaw ang bahala sa memorya, kontrol ng daloy, at paghawak ng error. At kahit may graph builder na silang ipinakilala para sa visual na orchestration, hindi pa ito sapat para sa buong operasyon ng agent o malinaw na pagsubaybay sa kilos ng agent.

Mainam ang LangChain kung gusto mo ng buong customization at ayos lang sa iyong ikaw mismo ang magdugtong-dugtong ng mga bahagi. Malakas ito, pero asahan mong ikaw ang gagawa ng karamihan ng trabaho.

Pangunahing Katangian:

• Dinamikong Paggamit ng Tool: Ang agent ang magpapasya kung anong tool ang gagamitin batay sa input
• Suporta sa Memorya: Magdagdag ng contextual na memorya para sa mas mahahabang usapan
• LangSmith Integration: Subaybayan, i-debug, at imonitor ang multi-step na run
• Lubos na Napapalawak: Maaaring i-override ang mga bahagi o ikabit ang sarili mong tool
  
  

Pagpepresyo:

• LangChain Framework: Libre at open-source
• LangSmith (Opsyonal): Bayad na tool para sa debugging at evaluation
• Gastos sa Paggamit: Depende sa mga modelo at third-party na tool na ginagamit

Mga Pinakamabisang Paraan sa Pagpapatupad ng AI Agent Orchestration

Karamihan sa mga agent framework ay nagpapadama na parang simpleng pagdugtong lang ng ilang flow at pagpapasa ng memorya ang orchestration. Pero kapag dalawa o higit pang agent na ang gumaganang may sariling lohika, nagsisimula nang magkaproblema sa paraang di mo inaasahan.

Nagkakagulo ang handoff — lumalabas ang konteksto. Paulit-ulit ang mga agent. At ang pinakamasama, wala kang ideya kung saan nasira ang sistema hanggang huli na.

Narito ang mga pattern na gumagana — mga bagay na natutunan mo lang matapos maglunsad ng ilang sirang sistema at balikan ang pinagmulan ng gulo.

Istruktura ang desisyon ng agent

Ang pagpapasya sa agent kung ano ang susunod na gagawin batay sa mensahe ng user ay mukhang matalinong shortcut, pero mabilis itong hahantong sa kalituhan, nalaktawang mga hakbang, at hindi inaasahang kilos.

Ang nangyayari, hinahayaan mong magpalabong-isip ang modelo sa susunod na aksyon. Wala itong malinaw na mapa ng sistema mo. Kaya huhulaan lang nito — at madalas, mali ang hula.

Sa halip, ituring ang iyong mga agent na parang mga function. Hilingin sa kanila na maglabas ng kontrol na tagubilin tulad ng "ruta sa calendar_agent" o "ang susunod na hakbang ay verify_info". Pagkatapos, ang iyong orchestrator ang gagamit nito para magpasya kung ano ang susunod na mangyayari. Panatilihin ang lohika sa labas ng modelo — doon mo ito mapagkakatiwalaan.

Saklawin ang memorya ng agent

Kapag sobra ang ibinabahaging konteksto ng mga agent, nagkakaproblema ang sistema. Natatapos ng isang agent ang gawain, tapos binabaligtad ito ng isa pa dahil sa luma o hindi kaugnay na datos.

Nangyayari ito kapag lahat ng agent mo ay nagbabasa at sumusulat sa iisang global memory store. Walang hangganan. Napupuno ng isa ang konteksto ng iba.

Bigyan ang bawat agent ng sarili nitong nakasaklaw na konteksto. Ibigay lang ang kailangan nito — walang labis. Isipin mo itong parang pagbibigay ng tukoy na work brief sa bawat agent, hindi buong access sa group chat history ng sistema.

Pigilan ang loop drift

Kapag gumagamit ka ng planner–executor na pares, karaniwan kang gumagawa ng loop: ang planner ang nagdedesisyon kung ano ang dapat mangyari, ang executor ang gumagawa, at tinitingnan ng planner ang resulta para magpasya sa susunod na hakbang.

Nasira ang loop dahil walang alaala ang planner sa mga nagawa na. Walang kasaysayan ng gawain. Walang checklist. Tinitingnan lang nito ang kasalukuyang estado at inuulit ang proseso.

Kung gumagamit ka ng agent loops, kailangan mong subaybayan ang bawat yugto ng gawain — sino ang gumawa, ano ang ibinalik, at kung nagtagumpay ba. Ganito mo mapipigilan ang sistema na paikot-ikot lang.

Magbalik ng estrukturadong output

Maaaring mukhang gumagana ang sistema mo — may mga tugon, matalino ang agent — pero walang nangyayari sa likod ng eksena.

Sinasabi ng agent na, “Narito ang buod mo,” pero walang ideya ang orchestrator mo kung ano ang susunod na gagawin.

Bakit? Dahil ang mga agent mo ay nakikipag-usap sa user, hindi sa sistema. Walang output na nababasa ng makina, kaya walang magagawa ang logic layer mo.

Ipaibalik sa mga agent ang estrukturadong output — gaya ng { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. Bibigyan nito ng direksyon ang orchestrator mo. Ang mga makabagong protocol tulad ng Model Context Protocol ay sinusubukang gawing pamantayan ito sa iba’t ibang platform, pero puwede kang magsimula sa simple.

Subaybayan ang progreso ng gawain

Minsan nakakalimutan ng sistema mo kung ano ang ginagawa nito. Lumilihis ang user, pumapalya ang API call, at biglang nag-uumpisa ulit ang bot — o mas malala, sinasabing tapos na kahit hindi naman natapos ang gawain.

Nangyayari ito dahil itinuturing mong memorya na parang progreso ng gawain. Pero ang memorya ay kasaysayan lang — hindi nito sinasabi kung nasaan ka na sa daloy.

Kailangan mo ng hiwalay na estado ng gawain na sumusubaybay sa:

• ano na ang nagawa
• ano pa ang natitira
• ano ang layunin

Sa ganitong paraan, kahit may magkaaberya, puwede kang makabawi sa gitna ng proseso at matapos nang maayos ang gawain.

Simulan ang Pagbuo ng Agentic System

Ibinibigay ng Botpress ang lahat ng kailangan mo para bumuo at mag-orchestrate ng mga agent na may tiyak na papel — modular na workflow, real-time na memorya, paggamit ng mga tool, at isang autonomous na controller na nag-uugnay sa lahat. Ikaw ang nagtatakda ng lohika. Ang mga agent ang gumagawa.

Kung gumagawa ka man ng support assistant, booking flow, o internal ops bot, puwede kang magsimula sa ilang workflow at palawakin habang mas nagiging matalino ang sistema mo.

Simulan na ang paggawa — libre ito.

Mga Madalas Itanong

Ano ang orkestrasyon ng AI agent?

Ang AI agent orchestration ay ang pagsasaayos ng maraming espesyalisadong AI agent na nagtutulungan para tapusin ang masalimuot na gawain bilang isang sistema.

Paano naiiba ang agent orchestration sa tradisyonal na chatbot?

Sa halip na isang bot ang gumagawa ng lahat, bawat agent ay nakatuon sa isang papel, at pinamumunuan ng sentrong controller.

Puwede bang kumilos nang mag-isa ang mga agent?

Oo, may mga agent na puwedeng magsimula ng susunod na aksyon, pero tinitiyak ng orchestration na magkakaugnay pa rin sila.