Bygning af Multi-Agent AI-Systemer med Strands

Introduktion

Landskabet for kunstig intelligens har grundlæggende ændret sig med fremkomsten af sofistikerede multi-agent systemer, der kan samarbejde om at løse komplekse forretningsproblemer. I stedet for at stole på en enkelt monolitisk AI-model til at håndtere alle opgaver, opdager organisationer nu styrken ved specialiserede agenter, der arbejder sammen, hvor hver især bidrager med unikke evner og ekspertiser. Denne tilgang repræsenterer et paradigmeskifte i måden, vi tænker AI-automatisering på — fra simple spørgsmål-svar-systemer til koordinerede teams af intelligente agenter, der kan undersøge, analysere, syntetisere og anbefale løsninger med bemærkelsesværdig sofistikation. I denne omfattende guide udforsker vi, hvordan du bygger produktionsklare multi-agent systemer med Strands, et open source-rammeværk fra Amazon Web Services, der gør agentudvikling tilgængelig, fleksibel og stærk. Uanset om du ønsker at automatisere business intelligence-rapportering, strømline operationelle arbejdsgange eller skabe intelligente forskningssystemer, bliver forståelsen af, hvordan du orkestrerer flere specialiserede agenter, essentiel viden for moderne udviklingsteams.

Hvad er Multi-Agent AI-Systemer, og hvorfor er de vigtige

Multi-agent AI-systemer repræsenterer et grundlæggende opgør med traditionelle enkeltmodel-AI-tilgange. I stedet for at bede én AI-model om at håndtere alle aspekter af en kompleks opgave, opdeler multi-agent systemer problemer i specialiserede domæner, hvor hver agent bliver ekspert på sit felt. Denne arkitektoniske tilgang spejler, hvordan menneskelige teams arbejder i organisationer — et marketingteam, et forskningsteam, et økonomiteam og et operationsteam bringer alle specialviden og værktøjer til bordet for at løse forskellige aspekter af en større forretningsudfordring. I AI-sammenhæng betyder det, at du kunne have en agent specialiseret i at indsamle og behandle realtidsinformation fra nyhedskilder, en anden fokuseret på sentimentanalyse og trends på sociale medier, en tredje dedikeret til konkurrentanalyse og markedsundersøgelser, og endnu en ansvarlig for at syntetisere al denne information til handlingsrettede strategiske anbefalinger. Styrken i denne tilgang ligger i dens evne til at håndtere kompleksitet gennem specialisering, forbedre nøjagtigheden gennem forskellige perspektiver, muliggøre parallel behandling af forskellige opgaver og skabe mere vedligeholdelige og skalerbare systemer. Når de implementeres korrekt, kan multi-agent systemer klare på få minutter, hvad menneskelige teams skulle bruge timer eller dage på, mens de bevarer den nuancering og kontekst, der gør business intelligence virkelig værdifuld.

Forstå udviklingen af AI-agentrammeværk

Rejsen mod moderne agentrammeværk som Strands afspejler de dramatiske forbedringer i store sprogmodellers evner over de seneste år. I de tidlige dage med AI-agenter, omkring 2023, da ReAct (Reasoning and Acting)-artiklen blev udgivet, måtte udviklere bygge utroligt kompleks orkestreringslogik for at få sprogmodeller til pålideligt at bruge værktøjer og ræsonnere sig gennem problemer. Modellerne var ikke trænet til at agere som agenter — de var primært designet til samtale. Det betød, at udviklere skulle skrive omfattende promptinstruktioner, bygge specialparseringsværktøjer til at udtrække værktøjskald fra modeloutput og implementere sofistikeret orkestreringslogik bare for at få basal agentfunktionalitet til at virke. Selv da var det en stor udfordring at få en model til at producere syntaktisk korrekt JSON eller konsekvent følge et bestemt format. Teams brugte måneder på at finjustere og tilpasse deres agentimplementeringer for at gøre dem produktionsklare, og enhver ændring af den underliggende model krævede ofte en væsentlig omlægning af hele systemet. Men landskabet har ændret sig radikalt. Moderne store sprogmodeller som Claude, GPT-4 og andre har nu native værktøjs- og ræsonnementsevner bygget direkte ind i deres træning. De forstår, hvordan de kalder funktioner, ræsonnerer om, hvilke værktøjer der skal bruges, og håndterer komplekse, flertrinsopgaver med minimal vejledning. Denne udvikling betyder, at de komplekse orkestreringsrammeværk, der var nødvendige i 2023, nu er unødvendigt overhead. Strands blev bygget med denne erkendelse i centrum — hvorfor bygge komplekse workflows, når moderne modeller kan håndtere ræsonnement og planlægning selv? Dette skifte fra kompleks orkestrering til modeldrevet enkelhed er det, der gør Strands så stærk, og hvorfor det repræsenterer fremtiden for agentudvikling.

Strands: Open Source-rammeværket, der revolutionerer agentudvikling

Strands Agents er et open source SDK udviklet af AWS, der tager en grundlæggende anderledes tilgang til at bygge AI-agenter. I stedet for at kræve, at udviklere definerer komplekse arbejdsgange, statemachines eller orkestreringslogik, omfavner Strands de moderne sprogmodellers evner til selvstændigt at håndtere planlægning, ræsonnement og værktøjsvalg. Rammeværket bygger på et simpelt, men stærkt princip: en agent er kombinationen af tre kernekomponenter — en model, et sæt værktøjer og en prompt. Det er det. Du definerer, hvilken model du vil bruge (uanset om det er Claude, GPT-4, Llama eller en anden egnet model), du specificerer, hvilke værktøjer agenten har adgang til (hvad enten det er indbyggede værktøjer, brugerdefinerede Python-funktioner eller MCP-servere), og du skriver en klar prompt, der beskriver, hvad du vil have agenten til at gøre. Modellen bruger derefter sine ræsonnementsevner til at finde ud af resten. Det, der gør Strands særligt revolutionerende, er dets komplette model- og udbyderagnosticisme. Du er ikke låst til AWS Bedrock — selvom det bestemt er en fremragende mulighed. Du kan bruge OpenAI’s modeller, Anthropics Claude via deres API, Metas Llama-modeller, lokale modeller gennem Ollama, eller stort set enhver anden LLM-udbyder via LiteLLM. Denne fleksibilitet betyder, at du kan starte udvikling med en lokal model for hurtig iteration, skifte til en mere kraftfuld model til produktion eller endda skifte udbyder helt uden at skulle omskrive din agentkode. Rammeværket integrerer også problemfrit med andre populære agentrammeværk som CrewAI og LangGraph og har native understøttelse af Model Context Protocol (MCP)-servere, hvilket betyder, at du kan udnytte et helt økosystem af forudbyggede værktøjer og integrationer. Derudover inkluderer Strands indbygget understøttelse af samtalehukommelse og session management, hvilket gør det velegnet til både simple engangsopgaver og komplekse multi-turn-interaktioner.

Opsætning af dit første Strands-projekt: En trin-for-trin guide

At komme i gang med Strands er bemærkelsesværdigt ligetil, hvilket er en af dets største styrker. Opsætningsprocessen kræver kun få grundlæggende trin, som enhver Python-udvikler kan gennemføre på få minutter. Først opretter du et nyt projektbibliotek og sætter dit Python-miljø op. Opret en requirements.txt-fil, hvor du specificerer dine afhængigheder — som minimum skal du bruge strands-pakken og strands-agents-pakken, men du kan også tilføje andre pakker, afhængigt af hvilke værktøjer du vil bruge. Dernæst opretter du en .env-fil, hvor du gemmer dine miljøvariabler, vigtigst dine legitimationsoplysninger for den LLM-udbyder, du bruger. Hvis du bruger AWS Bedrock, skal du opsætte IAM-tilladelser i din AWS-konto. Gå til IAM-konsollen, vælg din bruger, tilføj Bedrock-politikken for at give tilladelser, og opret derefter adgangsnøgler til programmatisk adgang. Gem disse nøgler sikkert i din .env-fil som AWS_ACCESS_KEY_ID og AWS_SECRET_ACCESS_KEY. Bruger du en anden udbyder som OpenAI, gemmer du i stedet din API-nøgle. Opret derefter din primære Python-fil — lad os kalde den strands_demo.py. I denne fil importerer du de nødvendige komponenter fra Strands, instantiere en agent med din valgte model og værktøjer og giver den en opgave at løse. Skønheden ved Strands er, at hele denne opsætning, fra projektoprettelse til kørsel af din første agent, kan gennemføres på under fem minutter. Rammeværket håndterer al kompleksiteten med at styre agentløkken, parsing af modeloutput, kald af værktøjer og håndtering af kontekst. Du skal blot definere, hvad du ønsker, og lade modellen stå for ræsonnementet.

Oprettelse af din første agent: Lommeregner-eksemplet

For at forstå, hvordan Strands fungerer i praksis, lad os gennemgå det enkleste mulige eksempel — oprettelse af en agent med et lommeregner-værktøj. Dette eksempel demonstrerer de centrale koncepter, du vil bruge i mere komplekse systemer. Du starter med at importere Agent-klassen fra Strands-biblioteket og lommeregner-værktøjet fra Strands tools-biblioteket. Derefter instantiere du et Agent-objekt og giver det lommeregner-værktøjet. Du laver en simpel prompt, der beder agenten om at udregne kvadratroden af 1764. Du tildeler resultatet til en variabel og printer det. Det er fire linjer kode. Når du kører scriptet, modtager agenten din prompt, ræsonnerer, at den skal bruge lommeregner-værktøjet til at finde kvadratroden, kalder lommeregneren med det relevante input, modtager resultatet (42) og returnerer det til dig. Bag kulisserne foregår der noget ret sofistikeret — modellen fortolker din naturlige sproganmodning, bestemmer hvilket værktøj der er passende, formatterer værktøjskaldet korrekt, udfører det, og syntetiserer derefter resultatet tilbage til naturligt sprog. Men fra dit perspektiv som udvikler er det bare fire linjer kode. Denne enkelhed er den centrale indsigt bag Strands’ designfilosofi. Rammeværket håndterer al orkestrering, parsing og management, så du kan fokusere på at definere, hvad dine agenter skal gøre, i stedet for hvordan de skal gøre det.

Bygning af brugerdefinerede værktøjer: Udvid agenternes kapaciteter

Selvom Strands leveres med indbyggede værktøjer som lommeregneren, opstår den virkelige styrke, når du opretter brugerdefinerede værktøjer tilpasset dine specifikke behov. At oprette et brugerdefineret værktøj i Strands er elegant simpelt. Du skriver en Python-funktion, der gør det, du ønsker, dekorerer den med @tool-dekorationen og tilføjer en docstring, der beskriver, hvad funktionen gør. Denne docstring er afgørende — det er den, agenten læser for at forstå, hvad værktøjet gør, og hvornår det skal bruges. Hvis du for eksempel vil oprette et værktøj, der lægger to tal sammen, skriver du en funktion kaldet add_numbers med en docstring, der forklarer “Læg to tal sammen”, og implementerer derefter additionslogikken. Agenten vil læse den docstring, forstå at dette værktøj lægger tal sammen, og bruge det, når det har brug for at udføre addition. Du kan oprette værktøjer til stort set alt, du kan skrive Python-kode til — hente data fra API’er, forespørge databaser, behandle filer, kalde eksterne services eller udføre komplekse beregninger. @tool-dekorationen håndterer al registrering og integration med agentrammeværket. Du kan også bruge MCP (Model Context Protocol)-servere som værktøjer, hvilket åbner for et helt økosystem af forudbyggede integrationer. Strands inkluderer et repository af indbyggede værktøjer, der dækker alt fra hukommelsesstyring til filoperationer til AWS-serviceinteraktioner. Denne kombination af brugerdefinerede værktøjer og forudbyggede integrationer betyder, at du hurtigt kan samle stærke agentkapaciteter uden at opfinde hjulet forfra.

Multi-agent orkestrering: Skab specialiserede agentteams

Den sande styrke i Strands kommer til udtryk, når du går videre fra enkeltagenter til at skabe teams af specialiserede agenter, der arbejder sammen. Her kan du bygge sofistikerede systemer, der tackler komplekse forretningsproblemer. Tilgangen er ligetil: Du opretter flere agenter, hver med deres specifikke rolle, værktøjer og ekspertise. En agent kan være specialiseret i at indsamle information fra nyhedskilder, en anden i at analysere sentiment fra sociale medier, en tredje i at undersøge konkurrencebilledet, og en fjerde i at syntetisere al denne information til strategiske anbefalinger. Hver agent har adgang til forskellige værktøjer, der passer til dens rolle. Nyhedsindsamlingsagenten har værktøjer til scraping og parsing af nyhedssites. Sentimentanalyse-agenten har værktøjer til tekstbehandling og vurdering af følelsesmæssig tone. Forskningsagenten har værktøjer til databaseforespørgsler og informationskompilering. Synteseagenten har værktøjer til formatering og organisering af information i rapporter. Du orkestrerer disse agenter ved at sende opgaver mellem dem, hvor hver agent bidrager med sin specialiserede ekspertise til det overordnede mål. Skønheden ved denne tilgang er, at den spejler, hvordan menneskelige teams arbejder — du ville ikke bede hele dit team om at gøre alt; i stedet lader du specialister håndtere deres ekspertiseområder og samler derefter deres arbejde. Med Strands kan du implementere dette mønster i kode og skabe intelligente systemer, der er mere kapable, mere vedligeholdelige og mere skalerbare end monolitiske enkeltagentsystemer.

Opbygning af et Business Intelligence-system med Strands

For at illustrere styrken ved multi-agent systemer i praksis, lad os se på et konkret eksempel: opbygning af et automatiseret business intelligence-system, der genererer omfattende rapporter om ethvert emne. Dette system demonstrerer, hvordan flere specialiserede agenter kan samarbejde om at levere sofistikeret analyse. Systemet inkluderer en indholdsagent, der er ansvarlig for at indsamle og behandle live-nyheder fra kilder som TechCrunch, udtrække relevante artikler og opsummere deres hovedpunkter. En social media-analytikeragent simulerer realistisk online-samtaleanalyse, identificerer sentimenttrends og centrale emner. En forskningsspecialist-agent samler baggrundsintelligens, undersøger nøgleaktører i feltet og laver tidslinjer over vigtige begivenheder. En strategisk ekspert-agent analyserer markedstendenser, konkurrencesituationer og identificerer muligheder. En sentimentanalytiker-agent vurderer den følelsesmæssige tone i forskellige kilder og giver psykologisk indsigt i interessenternes holdninger. En anbefalingsagent skaber handlingsrettede strategiske råd med specifikke implementeringstrin. Endelig kombinerer en executive synthesizer-agent alle indsigterne fra de andre agenter til en færdig, præsentationsklar rapport. Hver agent har en specifik rolle, passende værktøjer og klare instruktioner om, hvad den skal fokusere på. Når du stiller systemet et spørgsmål som “Hvad sker der med OpenAI lige nu?”, går systemet i aktion. Indholdsagenten henter de seneste artikler om OpenAI fra TechCrunch. Forskningsagenten samler baggrundsinformation om virksomheden og vigtige udviklinger. Sentimentagenten analyserer tonen i dækningen. Den strategiske agent identificerer markedsimplikationer. Synthesizer-agenten samler det hele til en sammenhængende rapport. Hele processen tager få minutter og producerer analyser, som et menneskeligt team skulle bruge timer på at sammensætte. Dette er styrken ved velorkestrerede multi-agent systemer.

Implementering af brugerdefinerede værktøjer til indsamling af realtidsdata

En af de mest praktiske aspekter ved at bygge multi-agent systemer er at skabe brugerdefinerede værktøjer, der forbinder dine agenter med virkelige datakilder. Lad os se på, hvordan man bygger et værktøj, der henter AI-nyhedsoverskrifter fra TechCrunch, som bruges af indholdsagenten i vores business intelligence-system. Værktøjet starter med en klar docstring, der præcist beskriver, hvad det gør: “Hent AI-nyhedsoverskrifter fra TechCrunch.” Denne beskrivelse er afgørende, fordi agenten læser den for at forstå, hvornår og hvordan værktøjet skal bruges. Værktøjet specificerer derefter sine argumenter — i dette tilfælde kan det tage en søgeforespørgsel eller et emne som input. Det beskriver også, hvad det returnerer — en pipe-separeret streng med nyhedsoverskrifter. Selve implementeringen indebærer at definere URL’en, der skal scrapes, opsætte passende HTTP-headere for at undgå blokering, sende forespørgslen til websitet, tjekke for succesfulde svar, parse HTML’en for at udtrække overskrifter og returnere resultaterne i det angivne format. Fejlhåndtering er vigtig her — du vil håndtere netværksfejl, parsefejl eller andre problemer, der kan opstå, når du henter eksterne data. Værktøjet kan inkludere logningsudsagn, så du kan fejlfinde og forstå, hvad der sker, når agenten bruger det. Når dette værktøj er oprettet og dekoreret med @tool, kan agenten bruge det, når den skal indsamle nyhedsoplysninger. Agenten behøver ikke vide, hvordan man scrapper websites eller parser HTML — den ved bare, at værktøjet findes, hvad det gør, og hvornår det skal bruges. Denne ansvarsadskillelse gør systemet nemmere at vedligeholde og gør det muligt at opdatere datakilder uden at ændre agentlogikken.

Modelvalg og udbyderkonfiguration

En af Strands’ største styrker er dens fleksibilitet i forhold til modelvalg og udbyderkonfiguration. Du er ikke låst til en bestemt model eller udbyder, hvilket betyder, at du kan vælge det bedste værktøj til dit specifikke brugsscenarie og budget. Som standard leder Strands efter AWS-legitimationsoplysninger og bruger Amazon Bedrock, som giver adgang til flere modeller, herunder Claude, Llama og andre. Hvis du foretrækker at bruge OpenAI’s modeller, er processen enkel. Du importerer OpenAI-modelklassen fra Strands, instantiere den med dit valgte model-ID (f.eks. “gpt-3.5-turbo” eller “gpt-4”) og videregiver den til din agent. Agentkoden forbliver identisk — kun modelkonfigurationen ændres. Denne fleksibilitet gælder også for andre udbydere. Du kan bruge Anthropics Claude-modeller direkte via deres API, Metas Llama-modeller via Llama API, lokale modeller via Ollama til udvikling og test eller stort set enhver anden udbyder via LiteLLM. Det betyder, at du kan starte udvikling med en hurtig, billig lokal model for hurtig iteration og derefter skifte til en mere kraftfuld model til produktion uden at ændre din agentkode. Du kan også eksperimentere med forskellige modeller for at se, hvilken der fungerer bedst til dit brug. Nogle modeller er bedre til ræsonnement, andre til at følge instruktioner præcist, og andre igen til at håndtere bestemte domæner. Muligheden for at skifte modeller uden at omskrive kode er en væsentlig fordel, Strands har over mere stive rammeværk.

Avancerede mønstre: Agent-til-agent-kommunikation og handoffs

Når dine multi-agent systemer bliver mere sofistikerede, vil du gerne implementere avancerede mønstre som agent-til-agent-kommunikation og handoffs. Disse mønstre lader agenter delegere opgaver til andre agenter og skaber hierarkiske eller netværksbaserede agentsystemer. I et handoff-mønster erkender én agent, at en opgave ligger uden for dens ekspertise, og sender den videre til en anden agent, der er bedre egnet. For eksempel kan indholdsagenten i vores business intelligence-system indsamle rå nyhedsartikler og derefter sende opgaven med at analysere sentiment videre til sentimentanalyse-agenten. Sentimentagenten behandler artiklerne og returnerer sin analyse, som indholdsagenten så kan bruge i sin rapport. Dette mønster spejler, hvordan menneskelige teams arbejder — når nogen støder på et problem uden for deres ekspertise, sender de det videre til en specialist. Strands understøtter disse mønstre gennem sin agent-som-værktøj-funktion, hvor én agent kan bruges som værktøj af en anden. Det skaber stærke hierarkiske systemer, hvor højniveauagenter kan koordinere lavniveau-specialiserede agenter. Du kan også implementere sværm-mønstre, hvor flere agenter arbejder parallelt på forskellige aspekter af et problem, og deres resultater derefter samles. Disse avancerede mønstre gør det muligt at bygge systemer af vilkårlig kompleksitet — fra simple to-agent-handoffs til avancerede netværk af dusinvis af specialiserede agenter, der alle arbejder sammen om et fælles mål.

Integration med AWS-tjenester og eksterne API’er

Strands’ integration med AWS-tjenester er særligt stærk for organisationer, der allerede har investeret i AWS-økosystemet. Du kan oprette værktøjer, der interagerer med AWS-tjenester som S3 til filopbevaring, DynamoDB til databaser, Lambda til serverless computing og mange flere. Det betyder, at dine agenter ikke blot kan indsamle og analysere information, men også udføre handlinger i din AWS-infrastruktur. For eksempel kan en agent generere en rapport og automatisk gemme den i S3, eller den kan forespørge data fra DynamoDB og bruge disse oplysninger i sin analyse. Udover AWS understøtter Strands integration med stort set enhver ekstern API gennem brugerdefinerede værktøjer. Du kan oprette værktøjer, der kalder REST API’er, interagerer med webhooks, forespørger tredjepartsservices eller integrerer med ethvert eksternt system, din virksomhed bruger. Denne udvidelsesmulighed betyder, at Strands kan blive det centrale nervesystem i din automatiseringsinfrastruktur og koordinere aktiviteter på tværs af hele din teknologistak. Kombinationen af AWS-integration og ekstern API-understøttelse gør Strands velegnet til at bygge virksomhedssystemer, der skal interagere med komplekse, heterogene teknologimiljøer.

Overvejelser ved produktion og udrulning

Selvom Strands gør udviklingen nem, kræver udrulning af agenter i produktion omhyggelig overvejelse af flere faktorer. Først skal du tænke over, hvor dine agenter skal køre. Strands kan køre overalt, hvor Python kører — på din lokale maskine til udvikling, på EC2-instanser til traditionel serverdrift, på Lambda til serverless eksekvering, på EKS til Kubernetes-baseret udrulning eller på enhver anden compute-platform. Hver udrulningsmulighed har forskellige overvejelser om skalering, omkostninger og management. Du skal også tænke over, hvordan dine agenter udløses. Skal de køre på et skema? Skal de udløses af API-kald? Skal de reagere på events? Strands integreres godt med forskellige udløsningsmekanismer, men du skal designe dette omhyggeligt ud fra dit brugsscenarie. Sikkerhed er en anden kritisk overvejelse. Dine agenter får adgang til legitimationsoplysninger, API-nøgler og potentielt følsomme data. Du skal sikre, at disse håndteres sikkert, typisk gennem miljøvariabler eller AWS Secrets Manager og ikke hardcoded i din kode. Du bør også implementere korrekt logning og overvågning, så du kan se, hvad dine agenter laver, og hurtigt identificere problemer. Fejlhåndtering er vigtig i produktion — agenter bør håndtere fejl yndefuldt, genprøve hensigtsmæssigt og alarmere dig, når noget går galt. Endelig bør du implementere rate limiting og omkostningskontrol for at undgå uforudsete udgifter til API-kald eller modelkørsler.

Sammenligning af Strands med andre agentrammeværk

Selvom Strands er stærkt og elegant, er det værd at forstå, hvordan det sammenlignes med andre populære agentrammeværk som CrewAI og LangGraph. CrewAI er et andet populært rammeværk, der fokuserer på team-baseret agentorkestrering med fokus på rolleafgrænsning og hierarkier. CrewAI giver mere struktur og rammer omkring agentteams, hvilket kan være nyttigt i komplekse systemer, men også tilføjer kompleksitet. LangGraph, bygget oven på LangChain, giver en grafbaseret tilgang til agentorkestrering, hvor du kan definere eksplicitte statemachines og workflows. Det giver dig mere kontrol over agentadfærd, men kræver mere indledende designarbejde. Strands tager en anden tilgang — den stoler på, at modellen håndterer ræsonnement og planlægning og kræver mindre eksplicit workflow-definition. Det gør Strands hurtigere at udvikle med, men potentielt mindre egnet til systemer, der kræver meget specifik, deterministisk adfærd. Det gode er, at disse rammeværk ikke er gensidigt udelukkende. Strands kan arbejde sammen med CrewAI og LangGraph, og du kan bruge det bedste værktøj til hver del af dit system. Til hurtig udvikling og systemer, der drager fordel af modeldrevet ræsonnement, excellerer Strands. Til systemer, der skal have eksplicit workflowkontrol, er LangGraph måske bedre. Til team-baserede agentsystemer med klare hierarkier er CrewAI måske det rette valg. Hvis du forstår styrkerne og svaghederne ved hvert rammeværk, kan du træffe de rigtige arkitektoniske valg til dit brug.

Praktiske tips til at bygge effektive multi-agent systemer

At bygge effektive multi-agent systemer kræver mere end blot teknisk forståelse af rammeværket — det kræver gennemtænkt systemdesign. Først skal du klart definere hver agents rolle og ekspertise. Hvad er denne agent ansvarlig for? Hvilke værktøjer behøver den? Hvad skal den fokusere på? Klar rolleafgrænsning gør agenter mere effektive og nemmere at fejlfinde. For det andet: skriv klare, specifikke prompts. Prompten er din kommunikation med agenten, så brug tid på at gøre den klar og omfattende. Beskriv agentens rolle, hvad den skal fokusere på, hvad den skal undgå, og hvilket format du ønsker output i. For det tredje: giv agenter passende værktøjer. En agent med for mange værktøjer kan blive forvirret over, hvilket der skal bruges. En agent med for få værktøjer kan ikke løse sin opgave. Overvej nøje, hvilke værktøjer hver agent faktisk skal bruge. For det fjerde: test agenter individuelt, før du integrerer dem i et system. Sørg for, at hver agent fungerer korrekt isoleret, før du forsøger at koordinere flere agenter. For det femte: implementér ordentlig fejlhåndtering og logning. Når noget går galt, skal du kunne forstå hvorfor. For det sjette: start simpelt og tilføj gradvist kompleksitet. Byg et fungerende to-agent-system, før du prøver at bygge et ti-agent-system. For det syvende: overvåg agentadfærd i produktion. Følg med i, hvad agenter laver, hvor lang tid de bruger, hvilke fejl de støder på, og om de opnår deres mål. Disse overvågningsdata er uvurderlige til optimering og fejlfinding.

Fremtiden for multi-agent systemer og agentisk AI

Feltet for multi-agent AI-systemer udvikler sig hurtigt, og Strands er markant placeret i front for denne udvikling. Efterhånden som sprogmodellerne bliver bedre, vil agenter blive mere kapable, mere pålidelige og mere autonome. Vi vil sandsynligvis se øget udbredelse af multi-agent systemer på tværs af brancher, efterhånden som organisationer anerkender fordelene ved specialiserede, koordinerede AI-agenter frem for monolitiske enkeltagentsystemer. Integration af agenter med forretningsprocesser vil blive dybere, hvor agenter ikke blot analyserer information, men aktivt træffer beslutninger og handler i virksomhedens systemer