Narzędzia
·
3 min czytania
·
12 listopada 2025
Cztery wzorce współpracy agentów AI od AWS
Źródło: Link
Źródło: Link
Jeden agent AI to za mało. AWS właśnie pokazało, jak sprawić, by zespoły agentów współpracowały ze sobą jak dobrze zgrany zespół – i opublikowało gotowe wzorce implementacji.
W najnowszym wpisie na blogu AWS Machine Learning inżynierowie z Amazona prezentują cztery sprawdzone schematy współpracy dla systemów wieloagentowych. Wszystko oparte na open-source'owym SDK Strands Agents i modelach Amazon Nova. To konkretna odpowiedź na pytanie, które nurtuje coraz więcej deweloperów: jak skutecznie orkiestrować wiele agentów AI w jednym systemie?
Pierwszy wzorzec to hierarchia z wyraźnym liderem. Główny agent otrzymuje zadanie i decyduje, którym specjalistycznym agentom przekazać konkretne podzadania. Każdy agent-narzędzie ma swoją wąską specjalizację – jeden analizuje dane finansowe, drugi generuje wizualizacje, trzeci sprawdza compliance.
Ten schemat sprawdza się świetnie, gdy potrzebujesz jasnego podziału odpowiedzialności i przewidywalnego przepływu pracy. Główny agent działa jak project manager, który wie, kogo zapytać o co.
Drugi wzorzec to przeciwieństwo hierarchii. Grupa agentów dostaje to samo zadanie i pracuje nad nim równolegle, każdy na swój sposób. Dopiero na końcu system agreguje wyniki i wybiera najlepsze rozwiązanie (lub łączy je w całość).
AWS rekomenduje ten model do zadań kreatywnych lub takich, gdzie nie ma jednej słusznej ścieżki rozwiązania. Przykład? Generowanie propozycji kampanii marketingowej – każdy agent ma inną perspektywę, a Ty dostajesz zestaw różnorodnych pomysłów.
Trzeci wzorzec przypomina graf przepływu danych. Agenci są węzłami, a krawędzie określają, kto komu przekazuje wyniki swojej pracy. Agent A przetwarza surowe dane, przekazuje je Agentowi B, który robi analizę, a ten wysyła wyniki do Agenta C odpowiedzialnego za raportowanie.
Ten schemat działa doskonale w pipeline'ach przetwarzania danych, gdzie każdy krok wymaga innej specjalizacji. Możesz go też dynamicznie modyfikować – dodawać nowe węzły czy zmieniać połączenia w zależności od kontekstu.
Czwarty wzorzec to ustrukturyzowane workflow z możliwością rozgałęzień. Agenci wykonują zadania w określonej kolejności, ale system może podejmować decyzje: jeśli Agent A zwróci wynik X, przejdź do Agenta B, jeśli Y – do Agenta C.
AWS wskazuje ten model jako optymalny do procesów biznesowych z jasnymi regułami. Obsługa zgłoszeń klientów, weryfikacja dokumentów, wieloetapowa analiza ryzyka – wszędzie tam, gdzie potrzebujesz kontrolowanego przepływu z punktami decyzyjnymi.
Wszystkie cztery wzorce możesz implementować za pomocą Strands Agents SDK – open-source'owej biblioteki od AWS. SDK obsługuje natywnie modele Amazon Nova, które oferują możliwości multimodalne (tekst, obraz, wideo). Oznacza to, że Twoi agenci mogą nie tylko rozmawiać, ale też analizować obrazy czy przetwarzać materiały wideo.
AWS udostępnia przykładowe implementacje każdego wzorca w repozytorium projektu. Możesz je przetestować lokalnie lub uruchomić bezpośrednio w chmurze AWS. Dokumentacja zawiera też wskazówki, kiedy używać którego wzorca – bo jak to zwykle bywa, nie ma uniwersalnego rozwiązania na wszystko.
90 minut praktycznej wiedzy o AI. Pokaze Ci krok po kroku, jak zaczac oszczedzac 10 godzin tygodniowo dzieki sztucznej inteligencji.
Zapisz sie na webinar