W projektach Agentic AI bardzo gwałtownie przechodzi się od pomysłu do implementacji. Prosty prototyp złożony z kilku agentów, narzędzi i reguł przetwarzania, stopniowo zaczyna być rozbudowywany o kolejne elementy. Niepostrzeżenie proste rozwiązanie zmienia się w złożoną sieć, rośnie liczba połączeń, decyzji i zależności. Przetwarzanie informacji nie zależy już od jakości poszczególnych agentów, ale przede wszystkim od architektury sieci i interakcji między jej elementami. W takiej sieci zaczynają pojawiać się ukryte wąskie gardła, przeciążenia prowadzące do nieoptymalnego wykorzystania zasobów oraz zbyt silna zależność od człowieka. Zdarza się też problem odwrotny: człowiek bywa pomijany właśnie tam, gdzie decyzja powinna zostać eskalowana. Wraz ze wzrostem złożoności rośnie też trudność opisu całego układu z perspektywy pojedynczych zdarzeń i lokalnych decyzji. Entropia rośnie, część informacji jest tracona, ale powstają warunki do powstania nowej. Właśnie dlatego obok klasycznych KPI warto sięgnąć po bardziej makroskopowe sposoby opisu procesu, inspirowane termodynamiką i fizyką statystyczną, jak np. entropia, temperatura, czy energia. Dlatego zanim powstanie rzeczywisty system wielu agentów, warto przeprowadzić eksperymenty – zaprojektować i zasymulować działanie sieci w różnych warunkach. Symulacja bowiem pozwala m.in. na: Architektura relacji, która zaczyna decydować za nas Przy automatyzacji procesów dzięki agentów AI gwałtownie okazuje się, iż taki układ wymaga znacznie większej liczby powiązanych ze sobą elementów niż proces obsługiwany w całości przez człowieka. Rośnie nie tylko liczba samych agentów, ale także narzędzi, reguł, punktów decyzyjnych, kolejek, pamięci i mechanizmów kontroli. Wraz z każdym nowym elementem gwałtownie rośnie liczba możliwych połączeń i interakcji. Symulacja przedstawia typowy proces przetwarzania informacji docierających na skrzynki e-mail i obejmuje jeden dzień pracy biznesu: W przykładzie, który rozważamy, sieć ma 36 aktywnych elementów podzielonych na role (w tym człowiek): Każda sprawa może zostać rozbita na kilka podzadań, na przykład: Agenci w każdej z ról mają domyślnie identyczne parametry, by w początkowej fazie cechy indywidualne nie wprowadzały dodatkowego szumu. Połączenia między nimi są zgodne z realizacją procesu biznesowego, natomiast różnią się czasem opóźnienia i kosztem. Realizowane zadania mogą wymagać innych zestawów narzędzi i dotyczyć innych części informacji, np. zeskanowane dane w pliku PDF kontra rozbudowany plik Excel. Taki układ trudno opisać, patrząc wyłącznie na pojedynczych agentów. Znacznie lepiej widać, gdy potraktujemy ten układ jako sieć relacji. Tu przydaje się intuicja znana z teorii ANT (Actor-Network Theory), gdzie sprawczość w systemie nie należy wyłącznie do pojedynczych aktorów, ale powstaje w relacjach między nimi. W przypadku systemów agentowych oznacza to, iż znaczenie mają nie tylko sami agenci, ale również: W ujęciu tym agent przestaje być jedynym aktorem procesu. Staje się jednym z wielu węzłów w sieci, której zachowanie zależy od struktury relacji, a nie tylko od jakości pojedynczych komponentów. jeżeli tak spojrzymy na sieć, to naturalne staje się pytanie nie tylko o role poszczególnych elementów, ale również o wzorce, które zaczynają powstawać między nimi. Emergencja, czyli samorzutne powstawanie wzorców pracy sieci Emergencja pojawia się w zachowaniu całej sieci. W trakcie symulacji obserwujemy pojawianie się wzorców jej pracy i są one efektem wielu lokalnych interakcji. Nie wynikają z jednego odgórnie zaplanowanego schematu ani z jednej dominującej reguły. Nie da się ich też wyjaśnić wyłącznie cechami najlepszego agenta. Najważniejsze zjawiska do obserwacji to: Takie wzorce są dla architekta systemu najciekawsze. Pokazują bowiem jak układ zaczyna w rzeczywistości organizować własną pracę pod obciążeniem. W bazowym scenariuszu symulacji powstaje wzorzec, gdzie kilku agentów jest wyraźniej obciążonych niż pozostali w danej roli (np. rola intake INT-*). Rośnie również obciążenie człowieka w wyniku eskalacji zadań (HUM-*). Na poniższym rysunku zaznaczono 10 najbardziej obciążonych połączeń między agentami, które odpowiadają wyżej pokazanemu obrazowi przepływu informacji w sieci. Na poniższym rysunku zaznaczono 10 najbardziej obciążonych połączeń między agentami, które odpowiadają wyżej pokazanemu obrazowi przepływu informacji w sieci. Obciążenie elementów sieci najlepiej można obserwować na mapie cieplnej poniżej. Wyraźnie widać, iż agent INT-1 jest najbardziej obciążony, a obciążenie ludzi kumuluje się wraz z czasem pracy. Lokalna skuteczność a globalna efektywność W systemach wieloagentowych łatwo wpaść w intuicyjną pułapkę. Skoro każdy agent działa poprawnie, to całość również powinna działać dobrze. W praktyce bywa jednak często odwrotnie. Sieć może składać się z lokalnie skutecznych elementów, a mimo to jako całość działać nieefektywnie, niestabilnie albo zbyt kosztownie. Powód tego jest prosty – agent nie działa w próżni. Każda lokalna decyzja wpływa na kolejkę zadań, obciążenie innych węzłów, opóźnienia, koszt przetwarzania i prawdopodobieństwo eskalacji. jeżeli coś wygląda rozsądnie z perspektywy pojedynczego agenta, to nie musi być korzystne z perspektywy całego procesu. Przykładem jest sytuacja, w której agent odpowiadający za kierowanie ruchem, konsekwentnie przekazuje trudniejsze sprawy do najbardziej kompetentnego specjalisty. Lokalnie taka decyzja wydaje się optymalna, ponieważ zwiększa szansę poprawnej klasyfikacji lub ekstrakcji. Globalnie może jednak prowadzić do przeciążenia jednego fragmentu sieci i wydłużenia czasu obsługi zadań przez system. W efekcie rośnie skuteczność punktowa, ale spada przepustowość i odporność procesu. Podobny problem pojawia się, gdy system zbyt często eskaluje sprawy do człowieka. Z perspektywy pojedynczej decyzji to bezpieczne, ponieważ ryzyko błędu maleje. Jednak z punktu widzenia całej sieci może to jednak oznaczać, iż pozorna jakość procesu jest w rzeczywistości ratowana przez człowieka w pętli. Układ taki nie jest ani autonomiczny, ani szczególnie skalowalny. Planowane ulepszenia i zyski wynikające z automatyzacji w procesie nie nadchodzą. System agentowy może więc wyglądać na inteligentny i adaptacyjny, a mimo to optymalizować lokalną skuteczność kosztem globalnej efektywności. Analizując sieć nie wystarczy mierzyć jakości lokalnej: accuracy, confidence, czy czasu wykonania pojedynczego kroku. Trzeba spojrzeć szerzej, na przepływ informacji przez całą sieć, koncentrację ruchu, obciążenie krytycznych połączeń, liczbę eskalacji, koszt obsługi i stabilność działania przy zmiennym napływie zadań. Dlatego tak użyteczna staje się tu symulacja. Pozwala ona obserwować jak seria lokalnych decyzji niesie konsekwencje na poziomie całego układu. Umożliwia przetestowanie wielu scenariuszy z różnymi warunkami początkowymi i brzegowymi. Monte Carlo, czyli jak odróżnić przypadek od wzorca Pojedynczy przebieg symulacji potrafi być bardzo przekonujący. Rzecz w tym, iż na podstawie jednego „szczęśliwego” przebiegu nie możemy prawidłowo ocenić sytuacji i podjąć decyzji. jeżeli chcemy odróżnić wzorzec zachowania od przypadku, musimy patrzeć na wiele możliwych historii tego samego układu. W zależności od warunków początkowych i brzegowych układ może się zachowywać bardzo różnie. Z tej perspektywy pojedynczy przebieg nie jest w stanie wiarygodnie reprezentować pełnego zakresu stanów w jakim może znaleźć się układ. Z pomocą przychodzi metoda Monte Carlo, która pozwala na analizę wielu trajektorii działania sieci. Uruchamiamy ten sam model wielokrotnie, za każdym razem zmieniając elementy losowe: napływ zadań, ich priorytety, kolejność zdarzeń, rozkład trudności spraw, opóźnienia, a czasem także lokalne decyzje podejmowane przez agentów. Dzięki temu zamiast analizować jedną historię z wielu, zaczynamy patrzeć na rozkład możliwych zachowań systemu. Badając układ nie interesuje nas, co zdarzyło się raz, ale przede wszystkim to, co ma tendencję wydarzać się regularnie i w jakich warunkach. Interesuje nas predykcja zachowań, pojawianie się regularności, czy stabilnych wzorców mimo zmienności parametrów, wpływu parametrów na trajektorię sieci. Możemy sprawdzić, czy przeciążenie określonego fragmentu sieci jest trwałą własnością topologii, czy tylko skutkiem nietypowego rozkładu zadań. Możemy ocenić, co poprawia przepustowość i jakość procesu, a co tylko wzmacnia wcześniej wykształcone ścieżki. Możemy też zobaczyć, czy wysoka skuteczność systemu utrzymuje się w wielu przebiegach, czy pojawia się wyłącznie w sprzyjających warunkach. Monte Carlo zmienia więc sposób myślenia o symulacji. Przestaje ona być tylko ilustracją działania systemu, a staje się narzędziem badawczym do porównywania scenariuszy. Można zestawiać różne topologie sieci, polityki routingu, poziomy zaufania między agentami, udział człowieka w pętli decyzyjnej czy odporność układu na gwałtowną lawinę zadań i zakłócenia. Termodynamika procesu, czyli jak monitorować i ograniczać chaos Im bardziej rozrasta się sieć agentów, tym trudniej jest opisywać jej zachowanie wyłącznie z perspektywy pojedynczych decyzji. Lokalny stan, jego sukcesy i błędy są wciąż widoczne, ale stan całego układu jest coraz mniej czytelny. Nie jest to już stan stacjonarny, ale zależny od stanów poprzednich. W pewnym krytycznym momencie znalezienie przyczyny i skutku przestaje być możliwe. W sieci zaczynają dziać się interesujące rzeczy: narastają przeciążenia, tworzą się dominujące ścieżki przepływu, rośnie zależność od wybranych węzłów, a system momentami wygląda tak, jakby zaczynał żyć własnym życiem. W tym miejscu odwołam się do mojego artykułu System AI jako otwarty układ termodynamiczny, ponieważ termodynamika nie jest tylko efektowną metaforą. jeżeli informacja ma fizyczny nośnik, to jej przetwarzanie także nie jest darmowe. System AI można więc traktować jako układ otwarty: pobiera dane i energię, przetwarza je, redukuje niepewność w jednych miejscach, a w innych generuje koszt, opóźnienie, dodatkową pracę i nowe źródła nieuporządkowania. Taki punkt widzenia pozwala patrzeć na proces makroskopowo. Nie interesuje nas już tylko to, czy pojedyncza sprawa została obsłużona poprawnie. Interesuje nas również, w jakim stanie jest cały układ i jak ewoluuje w czasie. W symulacji można opisać to dzięki kilku wskaźników inspirowanych termodynamiką. Efektywna temperatura procesu (Teff) pokazuje poziom fluktuacji: niestabilność routingu, zmienność czasu obsługi, liczbę konfliktów, poprawek i eskalacji. Gdy rośnie, to system staje się bardziej delikatny i wrażliwy na zakłócenia. Entropia procesu (Seff) opisuje stopień rozproszenia i nieuporządkowania przetwarzania. Gdy podobne sprawy zaczynają przechodzić przez sieć wieloma różnymi ścieżkami, to entropia rośnie, a odpowiedzialność za wynik rozmywa się między rolami i etapami. Energia wewnętrzna (Ueff) odwzorowuje „napięcie” operacyjne i agreguje to, co system musi „unieść”, aby utrzymać proces: kolejki, opóźnienia, konflikty walidacyjne, poprawki i obciążenie człowieka. Im wyższe U_eff, tym większa część zasobów idzie na podtrzymywanie stabilności zamiast na sprawne dostarczanie wyniku. Energia swobodna procesu (Feff) informuje, ile realnej zdolności działania pozostaje układowi po uwzględnieniu kosztów i nieuporządkowania. Kiedy spada, system może przez cały czas wyglądać na sprawny, ale traci margines bezpieczeństwa. Powyższe wielkości wizualizuje poniższy rysunek, gdzie jest też odniesienie wybranej symulacji do średniej po wszystkich zasymulowanych trajektoriach zachowania się sieci. Najważniejsze jest jednak to, iż taki opis pozwala zauważyć problemy wcześniej niż klasyczne KPI. Zanim wzrośnie liczba błędów albo wydłuży się czas obsługi, można już zobaczyć symptomy: rosnącą fluktuację, koncentrację ruchu, przeciążenie wybranych węzłów i narastającą zależność od człowieka. jeżeli chcemy ograniczać chaos, nie wystarczy reagować na końcowy wynik. Trzeba wcześniej wprowadzać mechanizmy selekcji, filtrowania, walidacji i kontroli przepływu informacji. To właśnie one lokalnie obniżają nieuporządkowanie, choć zawsze za cenę dodatkowej pracy gdzie indziej: w routingu, guardrails, pamięci, walidacji czy eskalacji. W tym sensie termodynamika procesu daje coś więcej niż interesujący język opisu. Pozwala zobaczyć nie tylko, czy system działa, ale również ile kosztuje go utrzymanie porządku i gdzie zaczyna przegrywać z własną złożonością. Zakończenie Sieć agentów nie jest sumą agentów. Jest układem dynamicznym, w którym lokalne decyzje, pamięć, routing, eskalacje, kolejki i relacje między rolami zaczynają wspólnie wytwarzać własną logikę działania. Architektury Agentic AI nie powinno się oceniać wyłącznie przez skuteczność poszczególnych agentów ani przez wynik jednego przebiegu procesu. Symulacja pozwala przesunąć analizę na wcześniejszy etap, nim system trafi do produkcji. Dzięki niej można badać topologię relacji, porównywać polityki routingu, obserwować emergencję wzorców pracy, odróżniać incydenty od stabilnych tendencji oraz oceniać, jaką rolę naprawdę odgrywa człowiek w pętli decyzyjnej. Monte Carlo pokazuje przy tym nie jedną historię systemu, ale jego charakter. Termodynamika dodaje do tego jeszcze jedną, szerszą perspektywę. Pozwala patrzeć na sieć agentów jak na układ otwarty, który stale wymienia z otoczeniem informację, energię i koszt organizacyjny. Dzięki temu widzimy nie tylko, czy system działa, ale również w jakim stanie działa, gdzie kumuluje chaos, gdzie odzyskuje porządek i ile go kosztuje utrzymanie pozornej równowagi. Wniosek Zanim wdrożymy złożony system z wielu agentów, powinniśmy najpierw sprawdzić, jakie wzorce organizacyjne i jakie prawa dynamiki ten system najprawdopodobniej sam wytworzy. Największym ryzykiem w Agentic AI nie jest bowiem słaby agent, ale złożona sieć, której zachowania nikt wcześniej nie zbadał. Repozytorium z symulacją Kod symulacji w języku Python znajdziecie w moim repozytorium: https://github.com/ediw/multiagent_simulations Literatura
