Wat zijn Multi-Agent Systems? - Uitleg & Betekenis

Definitie

Multi-agent systemen zijn AI-architecturen waarin meerdere gespecialiseerde agents samenwerken om complexe taken op te lossen. Elk agent heeft een rol, toegang tot tools, en communiceert met andere agents via een orchestrator of direct.

Technische uitleg

Patronen: hierarchy (manager delegeert naar workers), sequential (agent A → B → C), en collaborative (agents discussiëren/onderhandelen). Frameworks: CrewAI (role-based teams), AutoGen (conversational agents), LangGraph (state machines), en MetaGPT. Uitdagingen: coördinatie-overhead, kosten (veel LLM calls), en inconsistentie. Voordelen: specialisatie, parallel werk, en complexere taken dan één agent aankan.

Hoe AVARC Solutions dit toepast

AVARC Solutions bouwt multi-agent systemen voor complexe workflows: research (earcher + writer + reviewer), document processing (extractor + validator + summarizer), en support (triage + specialist + escalator). We gebruiken LangGraph of CrewAI afhankelijk van de use case.

Praktische voorbeelden

• Een research-pipeline met een researcher agent die bronnen zoekt, een writer die een draft maakt en een critic die feedback geeft.
• Een support-systeem waar een triage-agent classifyert, een specialist antwoordt en een escalator complexe cases oppakt.
• Een code-review workflow met een reviewer, een fixer en een validator agent die itereren tot alle issues zijn opgelost.

Gerelateerde begrippen