Projektowanie systemów wielu agentów w modelu A2A: węzły, pamięć i zarządzanie

Gdy firma ma już w produkcji więcej niż kilka agentów AI, trudne problemy przestają dotyczyć zapytań i zaczynają się od architektury: jak agenci ze sobą komunikują się, gdzie znajduje się ich stan, kto je koordynuje oraz jak sprawdzać to, co zrobili. Ten artykuł przedstawia wzorzec takiego systemu, wykorzystując protokół Agent-to-Agent (A2A) jako podstawę komunikacji. Po jego przeczytaniu powinieneś być w stanie zrozumieć elementy składowe pojedynczego agenta, warstwy pamięci i orkiestracji łączące wiele agentów, mechanizmy zarządzania potrzebne w sieci wielu agentów oraz kwestie związane z budżetowaniem przed skalowaniem.

Zasadnicza zmiana polega na przejściu od systemów generatywnych do systemów agentowych. Sztuczna inteligencja generatywna jest napędzana zapytaniami: osoba zadaje pytanie, model tworzy treść i interakcja się kończy. Sztuczna inteligencja agentowa jest napędzana celami: system otrzymuje ogólny cel, dzieli go na mniejsze podcele i realizuje je z minimalną interwencją człowieka. Praktycznym skutkiem dla architektów jest zakres pracy. Modele generatywne automatyzują pojedyncze zadania, natomiast systemy agentowe mogą zautomatyzować całe procesy pracy, przekształcając sztuczną inteligencję z narzędzia reagującego w osobę podejmującą działania. To właśnie umożliwia skalowanie operacji, które wcześniej wymagały nadzoru przy każdym kroku. Jeśli chcesz dogłębszego omówienia tej tematyki, zapoznaj się z wyjaśnieniem sztucznej inteligencji agentowej, od modeli językowych do autonomicznych agentów.

Silniki probabilistyczne i formalni rozumownicy

W centrum każdego agenta znajduje się model podejmowania decyzji, zazwyczaj duży model językowy lub duży model obrazu przeznaczony do zadań wizualnych. Modele te są probabilistyczne. Tworzą płynne, przekonujące wyniki, ale mogą generować halucynacje, a płynność nie jest równoznaczna z poprawnością. Formalne systemy, takie jak narzędzia do rozumowania ontologicznego typu OWL czy sieci bayesowskie, zachowują się inaczej: ich wnioski wynikają z wyraźnych reguł i prawdopodobieństw, dzięki czemu są matematycznie wiarygodne w swojej dziedzinie. Solidny projekt wykorzystuje każdy z tych elementów tam, gdzie jest najskuteczniejszy.

Ten sam pragmatyzm dotyczy również głębokości rozumowania. Techniki takie jak promptowanie typu chain-of-thought poprawiają dokładność, zmuszając model do przechodzenia przez pośrednie kroki, ale każdy dodatkowy krok powoduje opóźnienia i większe obciążenie obliczeniowe. Głębsze rozumowanie nie jest bezkosztowe, a optymalna głębokość zależy od szybkości, z jaką system musi odpowiedzieć. Gdy masz wiele takich agentów, z których każdy ma swój własny model i styl rozumowania, potrzebujesz wspólnego sposobu na komunikację między nimi. To właśnie jest rolą A2A.

A2A jako warstwa interoperacyjności

A2A zostało zaproponowane w 2025 roku jako otwarty protokół umożliwiający agentom zbudowanym na różnych frameworkach i dostarczanych przez różnych producentów współpracę. Jego celem jest zapobieganie fragmentacji systemów wieloagentowych w izolowane struktury specyficzne dla danego producenta: agenci zbudowani przy użyciu różnych frameworków lub hostowani przez różnych dostawców mogą wymieniać się informacjami kontekstowymi i koordynować swoje działania za pośrednictwem jednego wspólnego interfejsu. Adopcja tego protokołu wciąż się rozwija, dlatego przed podjęciem decyzji o szczegółach warto sprawdzić aktualną specyfikację.

Pięć zasad projektowania

• Traktuj agenty jako agenty. Protokół zakłada, że uczestnicy potrafią myśleć i działać z własnej inicjatywy, a nie tylko odpowiadać na pojedyncze żądania. To otwiera drogę do współpracy zmierzającej do osiągnięcia długoterminowych celów, a nie tylko do prostych wymiany zapytań i odpowiedzi.

Wykorzystanie istniejących standardów. A2A opiera się na dobrze znanych technologiach internetowych (HTTP, Server-Sent Events i JSON-RPC), dzięki czemu pasuje do istniejących stacków korporacyjnych. To obniża koszty integracji i umożliwia realne otoczenie usług legacy interfejsem agenta.

Zabezpieczenie domyślne. Sieć agentów ma większą powierzchnię ataku niż pojedyncza usługa. Protokół został zaprojektowany tak, aby interakcje były uwierzytelniane i zabezpieczane, co zmniejsza ryzyko przejęcia kontroli nad agentem przez atakującego lub wycieku danych za jego pośrednictwem.

Podtrzymywanie długotrwałych zadań. Niektóre zadania trwają godziny lub dni i wymagają asynchronicznej współpracy między specjalistami. Protokół śledzi stan zadań i ciągłość sesji, dzięki czemu takie prace nie zostają przerwane w połowie.

Pozostań niezależny od modalności. Agenci mogą wymieniać się tekstem, kodem lub danymi multimodalnymi. Jest to szczególnie ważne w robotyce i automatyce przemysłowej, gdzie agenci łączą dane z różnych rodzajów czujników w czasie rzeczywistym.

Przestrzeganie tych zasad chroni przed dwoma klasycznymi rodzajami awarii: awarią koordynacji, gdy agenci nie działają wspólnie, oraz brakiem synchronizacji między agentami, gdy decentralizowani uczestnicy stopniowo odbiegają od wspólnego celu. Zasady te stają się konkretne wewnątrz każdego agenta dzięki modułowemu cyklowi percepcji, rozumowania i działania.

Wewnątrz pojedynczego węzła agenta

Każdy węzeł uruchamia zamknięty cykl składający się z wprowadzania danych, ich przetwarzania, podejmowania działań i uczenia się. Ponieważ cykl ten zwraca wyniki z powrotem do wewnętrznego stanu agenta, węzeł pozostaje świadomy swojego otoczenia i się dostosowuje, zamiast mechanicznie wykonywać ustalony skrypt.

Cztery podsystemy

1. Percypcja. Ten warstwa przyjmuje sygnały wszelkiego rodzaju: zapytania w języku naturalnym, strumienie zdarzeń API, obrazy. Wykorzystuje technikę generacji wzbogaconej o informacje z bazy danych (RAG), aby umocować te dane w rzeczywistych faktach, zanim trafią do warstwy rozumowania.
2. Reprezentacja wiedzy i rozumowanie (KRR). Tutaj intencja jest interpretowana przy użyciu połączenia metod statystycznych i symbolicznych. Model językowy radzi sobie z niuansami i niejednoznacznościami, natomiast formalne sprawdzenia mogą potwierdzić, że powstały plan jest logicznie spójny.
3. Wybór działań i ich wykonywanie. Decyzje przekształcają się w konkretne wyniki poprzez określony zestaw wywołań API lub wysyłanych wiadomości. To właśnie tutaj rozumowanie agenta styka się ze światem cyfrowym lub fizycznym.

Nauka i adaptacja. Agent dostosowuje swoje zachowanie heurystycznie, opierając się na tym, co wcześniej zadziałało. Śledzenie, które wybory narzędzi przyniosły sukces, pozwala mu działać bardziej efektywnie w przyszłości.

Głównym wzorcem wykonywania zadań jest ReAct, skrót od rozumowania plus działanie. Agent naprzemiennie myśli o następnym kroku i obserwuje wynik działania, dzięki czemu jego rozumowanie opiera się na tym, co faktycznie się wydarzyło. Wadą jest to, że każdy krok rozumowania wymaga kolejnego wywołania modelu, więc te pętle zwiększają zużycie zasobów obliczeniowych i czas reakcji, co trzeba uwzględnić w planowaniu. To, co zapewnia spójność między poszczególnymi krokami i sesjami, to pamięć.

Pamięć trwała w czasie

Modele językowe nie mają stanu: każde wezwanie zna tylko to, co znajduje się w jego kontekście. Do planowania długoterminowego konieczna jest pamięć trwała, która łączy poszczególne kroki. Bez niej agenci zapominają o postępach podczas zadań wieloetapowych lub gdy praca jest przekazywana między sesjami, co skutkuje powtarzaniem pracy i kruchymi systemami.

Trzy rodzaje pamięci

1. Pamięć epizodyczna rejestruje to, co wydarzyło się podczas określonego zadania, w tym kroki rozumowania oraz nieudane próby, wszystko to w ramach jednej sesji.
2. Pamięć semantyczna przechowuje trwałe fakty oraz ustrukturyzowaną wiedzę organizacyjną, z której może korzystać każde zadanie.
3. Pamięć oparta na wektorach jest przeznaczona do wyszukiwania podobieństw, umożliwiając agentowi odzyskiwanie istotnego kontekstu z bardzo dużych zbiorów za pomocą RAG.

Rozdzielenie tych elementów jest konieczne, ponieważ mają one różną długość trwania oraz wzorce dostępu. Pamięć epizodyczna jest krótkotrwała i związana z konkretnym zadaniem, pamięć semantyczna jest długotrwała i starannie zarządzana, natomiast magazyny wektorowe są zoptymalizowane pod kątem szukań nieprecyzyjnych, a nie dokładnego wyszukiwania.

Wspólny kontekst do przenoszenia informacji

W dużych skali agenci potrzebują również wspólnych buforów kontekstowych. Gdy jeden agent przekazuje podzadanie innemu, bufor zawiera pełny kontekst tła oraz aktualny stan, dzięki czemu odbierający agent nie musi zaczynać od zera. Taki sposób dystrybucji stanu wymaga natomiast warstwy koordynacyjnej nad poszczególnymi agentami.

Orkiestracja i dekompozycja celów

Gdy systemy rozwijają się, pojedynczy model uniwersalny ustępuje miejsca zespołowi specjalistów. Przypisanie konkretnych ról – na przykład agenta, który planuje jak dyrektor generalny, innego, który pisze kod, oraz jeszcze jednego, który go sprawdza – zazwyczaj zapewnia lepszą dokładność i głębię analizy niż próba zlecenia jednemu modelowi wykonywania wszystkich zadań.

Czym zajmuje się meta-agent

Meta-agent, czyli orkiestrator, nadzoruje ten zespół. Do jego obowiązków należą:

• Przypisywanie każdego podzadania agentowi najbardziej do niego odpowiedniemu.
• Zarządzanie zależnościami, aby wyniki trafiały we właściwe miejsce w odpowiedniej kolejności.
• Rozwiązywanie konfliktów, gdy agenci dostarczają sprzecznych wyników lub konkurują o te same zasoby.

Planowanie za pomocą Drzewa Myśli

Orchestracja polega na podziale celu na cele podrzędne. Metody planowania takie jak Drzewo Myśli badają kilka możliwych ścieżek rozumowania zamiast trzymać się jednej konkretnej ścieżki, co pomaga rozwiązać problemy związane z niepewnością oraz zmniejsza kruchość i halucynacje, do których skłonne są plany oparte na jednej ścieżce. Badanie kilku ścieżek powoduje również zwiększenie liczby wywołań modelu, co pogłębia omawiany wcześniej kompromis pomiędzy opóźnieniami a wydajnością.

Istnieje jeszcze jeden ryzyko: zachowania emergentne. Gdy wiele autonomicznych agentów współdziała w sposób nieliniowy, system może generować wyniki, których nikt nie zaprojektował ani nie przewidział. Orchestracja zmniejsza to ryzyko, ale go nie eliminuje, dlatego zarządzanie musi być częścią architektury, a nie czymś dodanym później.

Bезpieczeństwo i zarządzanie

Sieć agentów ma dużą powierzchnię ataku, a jeden skompromitowany lub zdezorientowany węzeł może wywołać łańcuch błędów w całym łańcu. Bezpieczną strategią jest traktowanie każdej interakcji między agentami jako potencjalnego źródła ryzyka.

Główne zagrożenia

• Kaskady błędów. Halucynacja lub błąd na wczesnym etapie łańcucha jest przekazywana dalej i psuje ostateczną decyzję. Artykuł na temat zapobiegania nasilaniu się halucynacji w grafach agentów szczegółowo analizuje ten sposób awarii.
• Ataki wroga. Iniekcja promptów lub zatruwanie modelu może przejąć kontrolę nad tym, co agent próbuje zrobić.
• Rozprzestrzenianie się uprzedzeń. Agenci mogą wzmacniać zniekształcone wzorce w danych, co prowadzi do systematycznie niesprawiedliwych wyników.

Luki w odpowiedzialności. W długim, skoordynowanym łańcuchu trudno jest określić, który element spowodował awarię.

Architektura uwzględniająca zasady zarządzania

Trzy mechanizmy radzą sobie z większością tych ryzyk:

• Izolacja ról ogranicza uprawnienia każdego agenta oraz API, do których może on korzystać, dzięki czemu agent podatny na ataki może wyrządzić jedynie ograniczone szkody.
• Zapisywanie decyzji w formie śledzalnej rejestruje każdy krok rozumowania, co umożliwia audyt i przypisanie winy za awarie.
• Autoryzacja agentów weryfikuje tożsamość każdego uczestnika procesu.

Ponadto warstwa formalnej weryfikacji odróżnia to, co brzmi sensownie, od tego, co jest logicznie poprawne. Jest to architektoniczna odpowiedź na perswazyjny, lecz niewiarygodny charakter modeli językowych opisanych na początku.

Kierunek rozwoju: inteligencja proaktywna i AZR

Gdy modułowe agenty oraz skoordynowane systemy agentowe się łączą, kolejnym krokiem jest inteligencja proaktywna: systemy, które wykrywają sygnały w swoim otoczeniu i uruchamiają procesy zanim ktokolwiek o to poprosi.

Jednym z kierunków badań istotnych w tym kontekście jest paradygmat zeru absolutnego (AZR). Zamiast uczyć się na przykładach oznaczonych przez ludzi, system ten doskonali się poprzez wzmacnianą grę samodzielną, generując własne zadania i rozumowanie bez użycia zewnętrznych danych treningowych. To, co utrzymuje go w rzeczywistości, to weryfikowalne informacje zwrotne, takie jak uruchamianie generowanego kodu lub sprawdzanie formalnych dowodów, które zastępują ludzką anotację jako źródło prawdy. Traktuj to raczej jako aktywną dziedzinę badań niż technikę gotową do użycia w praktyce.

Listwa kontrolna projektu

Zanim rozszerzysz system wieloagentowy, sprawdź projekt pod kątem następujących pytań:

• Weryfikacja formalna: Czy istnieje warstwa logiczna, która odróżnia wyniki modelu perswazyjnego od tych, które są rzeczywiście poprawne?
• Dzielenie pamięci: Czy zbiory danych epizodyczne, semantyczne i oparte na wektorach są wyraźnie oddzielone?
• Standard protokołu: Czy cała komunikacja między różnymi frameworkami i dostawcami odbywa się przez A2A?
• Kontrole zarządzania: Czy dla każdego autonomicznego węzła włączone są izolacja ról oraz rejestracja decyzji w celu ich śledzenia?
• Budżet opóźnienia: Czy zmierzyłeś i dostosowałeś stosunek między głębią rozumowania, np. w ramach Tree of Thoughts, a czasem odpowiedzi?

Główne wnioski

• Systemy wieloagentowe przenoszą problem z tworzenia narzędzi do odpowiadania na pytania na budowanie ekosystemów, które same rozwiązują problemy, a ta zmiana ma charakter architektoniczny.

A2A zapewnia wspólny język komunikacji; każdy agent nadal potrzebuje dobrze oddzielonych modułów percepcji, rozumowania, działania i uczenia się.

Pamięć oraz wspólny kontekst sprawiają, że długotrwała praca wielu agentów jest spójna.

Orchestracja poprawia jakość dzięki specjalizacji, ale kosztem opóźnień i ryzyka pojawienia się nieprzewidzianego zachowania.

Zasady zarządzania, od izolacji ról po formalną weryfikację, powinny być uwzględnione w projekcie od samego początku.

Literatura pokrewna

• Agent = Model + Harness: Skąd naprawdę pochodzi niezawodne zachowanie AI — Dowiedz się, czym jest „harness” agenta AI, dlaczego stan, uprawnienia i weryfikacja należą poza model oraz które elementy strukturalne staną się niepotrzebne wraz z doskonaleniem modeli.
• Projektowanie czteropoziomowej pamięci agenta przy użyciu LangGraph i Amazon Bedrock — Dowiedz się, jak zapewnić agentom opartym na LLM funkcjonalną pamięć epizodyczną, semantyczną i proceduralną w środowisku Bedrock i LangGraph oraz jak chronić ją przed zatruwaniem, wyciekami danych osobowych i problemami związanymi z użytkownikami.
• Eskalacja węzłów, a nie zadań: sześciopoziomowa drabina do kontrolowania kosztów procesów LLM — Dlaczego wybór między strukturą DAG a agentem na każde zadanie zwiększa koszty LLM oraz jak drabina eskalacji oparta na węzłach wraz z umowami, zakresem i budżetem pomaga je kontrolować.
• Interfejs rozmowy czy pętla agenta? Jak określić wymagania twojej funkcji AI — Dowiedz się, jak odróżnić chatbot konwersacyjny od agenta dążącego do celu, co dodaje pętla agenta oraz jak zdecydować, który z nich faktycznie potrzebuje twoja funkcja AI.
• Rejestry agentów pokazują, co istnieje, a nie czy można im nadal ufać — Framework składający się z czterech pytań dla rejestrów umiejętności agentów, obejmujący kwestie istnienia, przydatności, statusu i pochodzenia, oraz prosty test ostatniej weryfikacji, który możesz przeprowadzić już dziś.