Sve više tvrtki uvodi sustave koji počivaju na višestrukim AI agentima, no bez čvrstog orkestracijskog sloja ti projekti brzo postaju neodrživi. Velika potražnja za takvim rješenjima otvorila je novo tržišno bojište na kojem se natječu okviri poput LangChaina, LlamaIndexa, Crew AI-ja, Microsoftova AutoGena i OpenAI-jeva Swarma.
Različiti pristupi Poduzeća mogu birati između nekoliko tipova orkestracije:
- prompt-orijentirani okviri
- agentni workflow motori
- sustavi temeljeni na dohvaćanju i indeksiranju
- cjelovita „end-to-end” orkestracija
Što god odabrali, stručnjaci ističu četiri temeljne komponente svake platforme: konzistentno upravljanje promptovima, integracijski alati, upravljanje stanjima te nadzor i praćenje performansi.
Pet koraka do uspješne implementacije Prema savjetima konzultanata iz tvrtki Teneo i Orq, organizacije bi trebale:
- jasno definirati poslovne ciljeve,
- izabrati alate i LLM-ove usklađene s tim ciljevima,
- popisati i rangirati ključne zahtjeve (integracije, dizajn tokova, nadzor, skalabilnost, sigurnost i usklađenost),
- analizirati postojeće sustave koje treba povezati s novim slojem,
- detaljno razumjeti vlastiti podatkovni cjevovod radi objektivnog mjerenja uspjeha agenata.
Kontrola nad kontekstom Tvrtke nerijetko pokreću agente unutar već postojećih procesa, stoga je presudno da orkestracijski alat omogućava potpunu kontrolu nad onim što se šalje u LLM. LangChain to naglašava riječima: „Kada koristite okvir, morate imati potpunu kontrolu nad onim što se prosljeđuje LLM-u, kao i nad redoslijedom koraka koji generiraju taj kontekst.”
Pravilnim odabirom okvira i ugradnjom navedenih praksi poduzeća mogu pretvoriti kaotičan niz agenata u koherentnu, skalabilnu i nadziranu platformu koja donosi stvarnu poslovnu vrijednost.