Systemy wielu agentów w 2026 roku: ReAct, nadzorcy, rójki, LangGraph i Strands
Przewodnik po wzorcach przepływu kontrolnego w systemach wielu agentów — sekwencyjnych, równoległych, typu hub-and-spoke, grafowych, napędzanych zdarzeniami, opartych na krytykach oraz z udziałem człowieka — oraz o tym, jak pasują do nich frameworki takie jak LangGraph i Strands.
Następny etap sztucznej inteligencji generatywnej to nie tylko bardziej zaawansowane modele. Chodzi o systemy, w których wiele agentów może rozumować, korzystać z narzędzi, delegować zadania, weryfikować wyniki, odbudowywać się po awariach i koordynować działania. To właśnie obszar systemów wieloagentowych (MAS).
Minimalne aplikacje oparte na LLM wyglądają jak prosta ścieżka od użytkownika do modelu:
User
↓
LLM
↓
Response
Rzeczywiste rozwiązania wieloagentowe są bardziej złożone:
User
│
▼
┌─────────────┐
│ Orchestrator│
└──────┬──────┘
│
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
Research Risk Execution
Agent Agent Agent
│ │ │
└───────────┼───────────┘
▼
Verification
│
▼
Action
Nie istnieje jeden uniwersalny szablon. Powszechne struktury obejmują agenty typu ReAct, łańcuchy sekwencyjne i równoległe, projekty typu hub-and-spoke z nadzorcą, hierarchie, mechanizmy przekazywania zadań, stada agentów, podział na planerów i wykonawców, przepływy pracy oparte na grafach, agenty sterowane zdarzeniami, pętle krytyka/ewaluatora oraz mechanizmy z udziałem człowieka. Frameworki takie jak LangGraph, Strands Agents i Amazon Bedrock AgentCore dostarczają elementy bazowe do realizacji tych wzorców. Poniższe sekcje dzielą te koncepcje, aby zespoły przestały traktować nierówne ze sobą rozwiązania jako konkurencję.
1. Czym jest system wielu agentów?
System wielu agentów to współpraca specjalizowanych agentów w celu osiągnięcia większego celu. Zamiast jednego modelu, który robi wszystko:
LLM
├── Research
├── Coding
├── Database
├── Security
├── Decision making
└── Execution
obowiązki można podzielić:
Supervisor
│
┌────────────────┼────────────────┐
▼ ▼ ▼
Research Agent Security Agent Execution Agent
│ │ │
▼ ▼ ▼
Search Security APIs
Tools Tools Tools
Każdy agent może mieć własne instrukcje, narzędzia, pamięć, okno kontekstowe, wybór modelu, polityki, obowiązki oraz kryteria oceny. Specjalizacja jest głównym powodem rezygnacji z projektów opartych na jednym agencie.
2. Więcej agentów nie oznacza automatycznie lepszych wyników
Dodatkowi agenci zwiększają koszty i złożoność. Trzy agenty oznaczają często trzy prośby i trzy konteksty:
3 agents
↓
3 × prompts
3 × contexts
3 × tool interfaces
3 × failure surfaces
3 × observability requirements
Rozmowne struktury zwiększają wydatki i utrudniają debugowanie:
Agent A → Agent B
Agent B → Agent C
Agent C → Agent A
Agent A → Agent D
Agent D → Agent B
Dobry projekt wymaga określenia, które obowiązki wymagają oddzielenia oraz jak powinien przebiegać przepływ kontroli między nimi.
3. Agent ReAct
ReAct oznacza Reason + Act. Pętla rozważa sytuację, wybiera narzędzie, obserwuje i kontynuuje – na przykład badając nieprawidłową aktywność CPU w bazie danych:
Reason
↓
Call CloudWatch
↓
Observe CPU metrics
↓
Call logs
↓
Observe errors
↓
Reason
↓
Return diagnosis
Mocna strona: dynamiczny wybór narzędzia, gdy następny krok zależy od ostatniej obserwacji.
Słaba strona: długie pętle zwiększają opóźnienia, koszty oraz prawdopodobieństwo błędów. ReAct to wzorzec rozumowania, a nie samodzielna pełna topologia wielu agentów.
4. Architektura sekwencyjna wielu agentów
Najprostszą formą architektury wielu agentów jest łańcuch przetwarzania:
Document Agent
↓
Extraction Agent
↓
Risk Agent
↓
Decision Agent
Przepływ w stylu bankowym może wyglądać tak:
Bureau Agent
↓
Policy Agent
↓
Risk Agent
↓
Decision Agent
Kiedy stosować: kolejność ma znaczenie, wyniki są przekazywane do następnego etapu, proces jest przewidywalny, a ślady audytowe są ważne.
Główna ograniczenie: błąd w środku może sparaliżować cały proces – dlatego w produkcji stosuje się próby ponowne, punkty kontrolne oraz mechanizmy przywracania.
5. Równoległe / fan-out–fan-in
Prace niezależne nie muszą być wykonywane kolejno:
Agent A
↓
Agent B
↓
Agent C
Specjaliści pracując jednocześnie działają razem:
Supervisor
│
┌──────────┼──────────┐
▼ ▼ ▼
Agent A Agent B Agent C
│ │ │
└──────────┼──────────┘
▼
Aggregator
Przegląd architektury chmurowej może rozdzielić agenty analityczne:
Architecture Request
│
┌──────────────┼──────────────┐
▼ ▼ ▼
Cost Agent Security Agent Performance Agent
│ │ │
└──────────────┼──────────────┘
▼
Architecture Agent
a następnie połączyć uzyskane wyniki.
Zaleta: krótszy czas wykonywania zadań. Wyzwanie: proces agregacji musi być niezawodny.
6. Hub-and-spoke / nadzorca
Centralny nadzorca kieruje zadania do specjalistów:
Supervisor
│
┌─────────────────┼─────────────────┐
▼ ▼ ▼
Research Coding Finance
Agent Agent Agent
│ │ │
Tools Tools Tools
Gdy otrzymuje żądanie od użytkownika:
User:
"Analyze this AWS account and identify security and
cost problems."
nadzorca może to rozdzielić w ten sposób:
Supervisor
│
├──→ Security Agent
│
└──→ FinOps Agent
│
▼
Aggregator
│
▼
Report
Zaleta: centralne sterowanie. Wyzwanie: hub staje się wąskim gardłem oraz kluczową infrastrukturą, gdy każda decyzja przechodzi przez niego:
Agent A ─┐
Agent B ─┼──→ Supervisor
Agent C ─┤
Agent D ─┘
7. Hierarchiczna architektura wielu agentów
Gdy jeden nadzorca nie wystarcza, dodaj kolejne poziomy:
Global Supervisor
│
┌───────────┴───────────┐
▼ ▼
Engineering Lead Business Lead
│ │
┌────┴────┐ ┌────┴────┐
▼ ▼ ▼ ▼
Coding Testing Finance Risk
Chmury korporacyjne często zawierają w sobie kilku nadzorców:
Enterprise Agent
│
├── Cloud Supervisor
│ ├── Security Agent
│ ├── FinOps Agent
│ └── Operations Agent
│
└── Application Supervisor
├── Coding Agent
├── Testing Agent
└── Documentation Agent
Kształt odpowiada schematom organizacyjnym; kosztem jest większy nakład na koordynację.
8. Architektura oparta na przekazywaniu obowiązków
Jeden agent przenosi odpowiedzialność za rozmowę na innego:
Agent A
│
│ handoff
▼
Agent B
│
│ handoff
▼
Agent C
Procesy obsługi klienta często przekazują problemy techniczne dalej:
Customer Agent
│
│ technical issue
▼
Technical Agent
│
│ billing issue
▼
Billing Agent
W odróżnieniu od stałego nadzorcy, osoba, która otrzymuje zadanie, staje się głównym odpowiedzialnym – co jest przydatne w obsłudze klienta, kierowaniu do specjalistów, asystentach domenowych oraz pracach opartych na rozmowach.
9. Architektura rójowa
Roje nie mają stałego centrum. Agenci współpracują ze sobą dynamicznie:
Agent A
↙ ↘
Agent B ←→ Agent C
↘ ↙
Agent D
Każdy może uznać, że inny partner jest lepiej przystosowany. Elastyczność wiąże się z trudnymi pytaniami: kto kontroluje system? Bez wyraźnych granic istnieje ryzyko pętli, powtarzania pracy, eksplozji kontekstu, nieprzewidywalnych ścieżek oraz wysokich kosztów obliczeń. Konieczne jest silne zarządzanie stanem oraz określenie warunków zakończenia działania.
10. Architektura planer–wykonawca
Rozdzielmy planowanie od realizacji:
User Goal
│
▼
Planner
│
┌────────┼────────┐
▼ ▼ ▼
Task 1 Task 2 Task 3
│ │ │
▼ ▼ ▼
Executor Executor Executor
│ │ │
└────────┼────────┘
▼
Result
W przypadku zadania „przenieś tę aplikację do AWS” planer może wskazać poszczególne kroki:
1. Analyze application
2. Identify dependencies
3. Design AWS architecture
4. Estimate cost
5. Generate Terraform
6. Validate Terraform
Następnie wykonywacze realizują każdy z tych kroków. To przydatne, gdy złożone cele można rozbić na konkretne zadania.
11. Agenci oparte na grafach
Tutaj doskonale sprawdzają się frameworki takie jak LangGraph. Zamiast luźnego łańcucha:
Agent → Agent → Agent
pomyśl o grafie stanów:
START
│
▼
Research
│
┌──────┴──────┐
▼ ▼
Valid Invalid
│ │
▼ ▼
Analysis Research
│
▼
Verification
│
▼
END
Węzły mogą być agentami, narzędziami, funkcjami, walidatorami, zatwierdzeniami przez ludzi lub routery. Wspólny stan w połączeniu z wyraźnie określonymi krawędziami zapewnia większą kontrolę niż proszenie modelu o improwizację przy każdej transycji.
12. Strands Agents
AWS Strands Agents to SDK przeznaczony dla agentów używających narzędzi. Koncepcyjnie:
Agent
│
┌───────┼────────┐
▼ ▼ ▼
Tool Tool Tool
│ │ │
▼ ▼ ▼
AWS APIs Databases
Agenci rozważają dostępne narzędzia i działają na podstawie obserwacji. Strands mogą również znajdować się w strukturach wieloagentowych:
Supervisor Agent
│
┌─────┼─────┐
▼ ▼ ▼
AWS SQL Research
Agent Agent Agent
Ważna różnica: Strands to framework/SDK; supervisor to wzorzec architektoniczny. Są one uzupełniające się, a nie konkurencyjne.
13. Agenci LangGraph
LangGraph kładzie nacisk na wyraźnie zdefiniowane, stanowe procesy w formie grafów:
START
│
▼
Supervisor
│
├──────→ Research Agent
│
├──────→ Data Agent
│
└──────→ Security Agent
│
▼
Validator
│
┌───┴───┐
▼ ▼
Success Retry
│
▼
END
Można w nim zdefiniować stan, węzły, krawędzie, warunkowe routowanie, punkty kontrolne, próby ponowne, zatwierdzenia przez ludzi oraz mechanizmy przechowywania danych – to właśnie kontrola jest niezbędna w systemach produkcyjnych.
14. Systemy wielu agentów oparte na zdarzeniach
Nie każdy przepływ jest synchroniczny. Zdarzenia mogą budzić agenty:
AWS Event
│
▼
EventBridge
│
├────→ Security Agent
│
├────→ FinOps Agent
│
└────→ Operations Agent
Przykład operacji:
CloudWatch Alarm
↓
EventBridge
↓
Incident Agent
↓
RCA Agent
↓
Remediation Agent
↓
Human Approval
↓
AWS API
Są przydatne w zarządzaniu chmurą, monitorowaniu bezpieczeństwa, reagowaniu na incydenty, FinOps oraz w automatyzacji.
15. Architektura krytyka/wywołującego ocenę
Jeden agent generuje; inny ocenia:
Generator Agent
│
▼
Generated Result
│
▼
Critic Agent
│
┌──┴──┐
▼ ▼
Pass Fail
│ │
▼ ▼
Done Retry
Przykład przeglądu architektury:
Architecture Agent
↓
AWS Architecture
↓
AWS Best-Practice Evaluator
↓
Pass?
/ \
Yes No
↓ ↓
Done Revise
Ponieważ wynik modelu nie jest automatycznie wiarygodny, wywołujący ocenę pełni rolę bramy jakości.
16. Systemy wielu agentów z udziałem człowieka
Pełna autonomia nie zawsze jest odpowiednia przy zmianach o dużym wpływie:
Agent
↓
Analyze
↓
Recommend
↓
Human Approval
↓
Execute
Przykład naprawy problemów bezpieczeństwa:
Security Agent
↓
Detect vulnerable resource
↓
Remediation Agent
↓
"Delete public access?"
↓
Human Approval
↓
AWS API
Sztuczna inteligencja proponuje możliwe rozwiązania. Polityka w połączeniu z zatwierdzeniem człowieka decyduje o tym, co może się wydarzyć.
17. Ważna taksonomia
Te koncepcje istnieją na różnych poziomach:
MULTI-AGENT SYSTEM
│
┌────────────────┼────────────────┐
│ │ │
Architecture Reasoning Framework
Pattern Pattern / Runtime
│ │ │
▼ ▼ ▼
Supervisor ReAct LangGraph
Sequential Plan-Execute Strands
Parallel Critic Bedrock
Hierarchical AgentCore
Handoff
Swarm
Event-driven
Taka struktura zapobiega błędnym porównaniom, takim jak „LangGraph kontra supervisor kontra ReAct”, jakby były to trzy konkurencyjne produkty.
18. Jak się one łączą
Moc pojawia się w kompozycji:
User
│
▼
Supervisor
│
┌──────────┼──────────┐
▼ ▼ ▼
Research Risk Execution
Agent Agent Agent
│ │ │
ReAct ReAct ReAct
│ │ │
└──────────┼───────────┘
▼
Critic
│
┌────┴────┐
▼ ▼
Pass Fail
│ │
▼ ▼
End Retry
Jeden projekt może łączyć w sobie orkiestrację typu supervisor, równoległe rozprzestrzenianie się zadań, rozumowanie ReAct, ocenę krytyków oraz próby ponowne — realizowane za pomocą LangGraph, Strands, Bedrock, AgentCore, Step Functions lub kodu dostosowanego pod potrzeby.
Wybór wzorców w warunkach ograniczeń
Budżety przeznaczone na opóźnienia, tokeny oraz złożoność obsługi awarii powinny kształtować topologię. Proces sekwencyjny jest łatwiejszy do audytu, gdy regulatorzy zwracają uwagę na kolejność działań. Rozproszenie zadań jest przydatne, gdy niezależne analizy zajmują dużo czasu. Nadzorcy są pomocni, gdy polityka routingu musi pozostać scentralizowana. Grafy przydają się, gdy potrzebne są punkty kontrolne oraz ludzka interwencja. Zespoły robocze i swobodne przekazy zadań wymagają największych inwestycji w możliwości obserwacji. Wybierz najszybszą płaszczyznę sterowania, która nadal umożliwia wyraźne identyfikowanie sposobów awarii.
19. Którą architekturę powinieneś wykorzystać?
Nie istnieje uniwersalny zwycięzca. Dopasuj przepływ sterowania do problemu. Kluczowe pytanie brzmi nie „która framework jest najlepsza?”, lecz „jakiego wzorca przepływu sterowania wymaga ten proces?”
20. Nowoczesna architektura produkcyjna
Systemy produkcyjne otaczają agenty tożsamością, uprawnieniami, narzędziami, stanem, pamięcią, zasadami bezpieczeństwa, mechanizmami oceny, możliwościami obserwacji, funkcjami ponawiania prób, kontrolą kosztów oraz zatwierdzeniem przez ludzi. Przemysł przechodzi od koncepcji „agenta” do koncepcji „systemu agentów”.
21. Podsumowanie
Praca z wieloma agentami polega na rozkładaniu inteligencji i kontrolowaniu współpracy – a nie na tworzeniu agentów wyłącznie dla samej ich istnienia. ReAct służy do rozumowania i działania; nadzorcy delegują zadania; grafy kontrolują przejścia pomiędzy stanami; stada decentralizują procesy; planerzy rozkładają zadania na części; krytycy weryfikują wyniki; ludzie zatwierdzają decyzje. LangGraph i Strands (wśród innych) dostarczają podstawowych elementów do implementacji. Pytania inżynieryjne dotyczą tego, jakie agenty istnieją, jak współpracują, co mogą robić, w jaki sposób weryfikowane są decyzje oraz co się dzieje w przypadku awarii.
Model mentalny do zapamiętania
LLM
↓
Agent
↓
Multi-Agent
↓
Orchestration
↓
Tools + Memory + State
↓
Verification
↓
Observability
↓
Production Agent System
Zespoły, które pomijają tę perspektywę systemową, często zwiększają rozmiar modeli, traktując jednocześnie kwestie orkiestracji, uprawnień i oceny jako sprawy drugorzędne. Te braki objawiają się w postaci błędnych odpowiedzi, niekontrolowanych pętli narzędziowych lub agentów, których nie można bezpiecznie cofnąć. Inwestycja w przepływ kontrolny, weryfikację oraz ludzkie kontrole zazwyczaj przynosi większe korzyści niż kolejna zamiana modeli.
Przyszłość to nie tylko inteligentniejsze modele – to także lepsze systemy zbudowane wokół nich.