Fins ara hem parlat d’agents d’IA capaços de percebre, pensar i actuar de forma autònoma. Però què passa quan no hi ha un únic agent, sinó diversos col·laborant entre si per assolir un objectiu comú? Això és el que anomenem un sistema multi-agent (MAS, per les seves sigles en anglès).
Aquest enfocament s’inspira en equips humans: cada agent té un rol, unes habilitats i una responsabilitat, i junts poden resoldre problemes molt més complexos que un agent en solitari.
Què és un sistema multi-agent?
Un sistema multi-agent és una arquitectura on diversos agents d’IA treballen de forma coordinada, cadascun amb una funció específica, compartint informació i prenent decisions conjuntament (o de forma distribuïda). Per exemple, en un projecte de recerca, un agent pot buscar informació, un altre pot resumir-la, un tercer pot verificar la font i un quart pot generar l’informe final.
Com es comuniquen?
Tot això està molt bé, pero cal coordinació i comunicació oi? Com es fa tot això? Doncs els agents es poden comunicar mitjançant:
- Missatges en llenguatge natural (si utilitzen LLMs)
- Protocols d’intercanvi d’estat i accions (en sistemes clàssics)
- Compartint memòria comuna o accedint a un entorn centralitzat
Per tant, una arquitectura típica de sistema multi-agent inclou:
- Un planificador principal (opcional)
- Agents especialitzats per tasques concretes
- Un mecanisme de coordinació o supervisió (pot ser automàtic o semidirigit)
Avantatges dels sistemes multi-agent
Inicialment pinta molt bé , quines son les avantatges doncs?
- Especialització: Cada agent pot fer una tasca molt bé, sense haver de ser generalista.
- Escalabilitat: Es poden afegir nous agents fàcilment si cal ampliar capacitats.
- Robustesa: Si un agent falla, els altres poden continuar treballant.
- Paral·lelisme: Diverses tasques poden executar-se simultàniament.
Exemples d’aplicació reals
Deixem la teòria i pasem a la pràctica doncs, com ho apliquem?
Automatització empresarial: Si muntem un sistema per automatizar processos industrials podem fer un agent que llegeix factures, un altre les valida, un tercer actualitza el CRM i finalment, un altre redacta notificacions al client.
Recerca científica assistida: O ho planteixem d’un altre manera per recerca: un agent cerca estudis, un altre resumeix dades clau, un altre genera hipòtesis i per acaqbar, un quart en fa anàlisi crítica.
Assistents personals avançats: I en el terreny pèrsonal, podem tenir un agent que planifica una reunió, un altre que reserva espais, un altre s’encarrega de la logística i per rematar-ho un altre envia resums i seguiments.
Multi-agent vs. un sol agent gegant
Una de les grans preguntes és: no seria millor tenir un agent molt potent que ho pugui fer tot? No sempre.
Els sistemes multi-agent tenen avantatges com:
- Modularitat: més fàcils de mantenir i escalar
- Menys costos computacionals per agent
- Millor control i supervisió
I en entorns complexos, distribuir la responsabilitat ajuda a evitar colls d’ampolla i millorar la traçabilitat.
Plataformes que ja ho estan aplicant
Llistem exemples on ja es pot veure com funcionen:
- CrewAI: permet definir equips d’agents amb rols i objectius col·laboratius
- AutoGen (Microsoft): enfocament de multi-agent amb LLMs col·laborant per fer codificació i raonament complex
- LangGraph: grafs de decisions entre agents amb estats compartits
- OpenAgents: concepte obert on l’usuari pot orquestrar agents independents amb objectius compartits
Els sistemes multi-agent són com equips de treball digitals: especialitzats, coordinats i flexibles. Permeten abordar problemes que un sol agent no podria resoldre amb eficàcia, i representen un pas natural cap a entorns d’IA més modulars, escalables i realistes.
Amb el creixent ús de LLMs, la col·laboració entre agents intel·ligents es perfila com una de les grans tendències de l’IA aplicada. No es tracta només de tenir un agent més intel·ligent, sinó de tenir agents que saben treballar junts.