AI-agenterHafsteinn Runarsson · AI Konsulent29 Sept 2026 · 10 min

Multi-agent-systemer: Hva de er og når du bør bruke dem

Et multi-agent-system er en samling AI-agenter som fordeler arbeid, utveksler resultater og samarbeider mot et felles mål. Løsningen passer når en oppgave har flere tydelige delproblemer, ulike datakilder eller behov for uavhengig kontroll. For en enkel og lineær oppgave er én agent som regel lettere å bygge, teste og drifte.

Kort fortalt: Bruk flere agenter fordi oppgaven krever ulike roller, ikke fordi flere agenter høres mer avansert ut. Start med én avgrenset prosess. Gi hver agent et tydelig mandat, begrenset tilgang og målbare akseptkriterier. Logg hele flyten, og la et menneske godkjenne handlinger med høy konsekvens.

Hva er et multi-agent-system?

Et multi-agent-system, ofte forkortet MAS, består av flere selvstendige programkomponenter som samarbeider i et felles miljø. Hver agent har en rolle, et mål og et avgrenset sett med verktøy. Én agent kan hente informasjon, en annen kan planlegge, og en tredje kan kontrollere resultatet før systemet gjør noe videre.

Begrepet er eldre enn dagens språkmodeller. Multi-agent-systemer brukes også om programvare der roboter, kjøretøy eller andre autonome komponenter koordinerer handlingene sine. I moderne generativ AI er agentene ofte bygget rundt språkmodeller, men de kan også bruke regler, søk, databaser og vanlige API-er. MongoDBs introduksjon til multi-agent AI beskriver de sentrale delene som agenter, miljø og mekanismer for kommunikasjon og koordinering.

Et enkelt eksempel er behandling av en kundehenvendelse:

1. En ruteagent avgjør hva saken gjelder.
2. En kunnskapsagent finner relevante opplysninger i godkjente kilder.
3. En svaragent lager et utkast.
4. En kontrollagent sjekker kildegrunnlag, tone og interne regler.
5. Et menneske godkjenner svaret dersom saken har økonomiske eller juridiske konsekvenser.

Agentene trenger ikke være like. De kan bruke ulike instruksjoner, modeller, datakilder og tillatelser. Poenget er at arbeidsdelingen er eksplisitt og kan observeres.

Forskjellen på én AI-agent og flere agenter

Én agent passer best når én sammenhengende kontekst er nok til å løse oppgaven. Et multi-agent-system passer bedre når arbeidet kan deles i spesialiserte deler som må koordineres eller kontrolleres uavhengig.

• Én AI-agent: Har ett hovedmandat og velger verktøy underveis. Flyten er enkel å forstå, og færre overleveringer gir mindre teknisk kompleksitet.
• Flere AI-agenter: Har separate roller og deler resultater gjennom en definert arbeidsflyt. Det gir rom for parallelt arbeid og uavhengig kvalitetssikring, men også flere steder der noe kan gå galt.
• Tradisjonell automatisering: Følger forhåndsdefinerte regler og steg. Den er ofte riktig valg når prosessen er stabil, inputen er strukturert og variasjonen er liten.

Skillet handler derfor mindre om hvor mange språkmodeller som brukes, og mer om ansvar og koordinering. Hvis to modeller mottar samme prompt og svarene bare settes sammen, har du ikke nødvendigvis et godt multi-agent-system. Et nyttig MAS har tydelige roller, regler for overlevering og en definert avslutning.

Slik fungerer koordineringen

Koordinering fungerer best når systemet vet hvem som bestemmer, hvilken informasjon som kan deles, og når arbeidet skal stoppe. Uklare overleveringer fører lett til løkker, dobbeltarbeid og svar som ikke kan spores tilbake til en kilde.

En robust arbeidsflyt trenger disse delene:

• Et felles mål og konkrete akseptkriterier.
• Avgrensede roller med minst mulig tilgang.
• Et definert format for meldinger og resultater.
• Regler for feil, tidstak og eskalering.
• Tilstand som viser hva som er gjort og hva som gjenstår.
• Logger for beslutninger, verktøykall og datakilder.
• En stoppregel som hindrer at agentene fortsetter uten nytte.

Agentene kan kommunisere direkte, via en kø eller gjennom en koordinator. I produksjon bør kommunikasjonen være strukturert. Et JSON-objekt med kilde, status og neste handling er lettere å validere enn en lang fritekstmelding.

Menneskelig kontroll bør ligge ved beslutningspunktet, ikke som en vag gjennomgang til slutt. Systemet kan for eksempel få lese dokumenter og lage et utkast, men må be om godkjenning før det sender meldinger, endrer kundedata eller utløser en betaling.

Fire vanlige arkitekturer

Arkitekturen bør velges etter oppgaven, feiltoleransen og behovet for innsyn. Det finnes ingen universell modell som er best for alle multi-agent-systemer. Splunks gjennomgang av multi-agent-arkitekturer skiller mellom sentraliserte, desentraliserte, hierarkiske og hybride mønstre.

Sentralisert orkestrering

En koordinator fordeler oppgaver, følger status og setter sammen sluttresultatet. Dette er ofte det enkleste mønsteret å starte med fordi flyten har ett tydelig kontrollpunkt.

Ulempen er at koordinatoren kan bli en flaskehals og et felles feilpunkt. Den må derfor ha tydelige grenser for hvor mye kontekst den holder, og hva den gjør når en underagent feiler.

Sekvensiell arbeidsflyt

Agentene jobber i en fast rekkefølge, omtrent som en stafett. Research går til analyse, analyse går til utkast, og utkast går til kontroll.

Dette mønsteret er forutsigbart og lett å teste. Det passer dårligere når flere oppgaver kunne vært løst parallelt, eller når en tidlig feil forplanter seg gjennom hele kjeden.

Hierarkisk organisering

Flere grupper av spesialister rapporterer til hver sin koordinator, som igjen rapporterer videre. En slik struktur kan håndtere større oppgaver uten at én agent må kjenne alle detaljer.

Prisen er flere overleveringer. Hvert nivå trenger klare kontrakter for hva det mottar, hva det leverer og hvilke feil det kan håndtere lokalt.

Desentralisert eller hybrid organisering

I et desentralisert system samarbeider agentene direkte og tar lokale beslutninger. Et hybrid system kombinerer lokal samhandling med en sentral koordinator for beslutninger som krever felles oversikt.

Dette kan gi bedre feiltoleranse, men gjør tilstand og feilsøking vanskeligere. For de fleste virksomheter er en enkel, sentralisert start tryggere enn et stort nettverk av agenter som kommuniserer fritt.

Når gir multi-agent-systemer mening?

Multi-agent-systemer gir mening når arbeidsdelingen løser et konkret problem som én agent ikke håndterer godt nok. Det kan være behov for parallelle undersøkelser, separate tilgangsnivåer eller en uavhengig kontrollfunksjon.

Gode kandidater har gjerne flere av disse kjennetegnene:

• Oppgaven kan deles i deloppgaver med tydelige leveranser.
• Ulike deler krever ulike datakilder eller verktøy.
• Arbeid kan utføres parallelt uten at agentene blokkerer hverandre.
• Resultatet må kontrolleres av en rolle som ikke laget det.
• En prosesseier kan definere hva som er riktig, feil og usikkert.
• Det finnes en trygg vei for eskalering til mennesker.

Praktiske bruksområder kan være research med separate kilder, saksbehandling med faglig kontroll, dokumentanalyse på tvers av arkiver eller programvarearbeid der planlegging, implementasjon og test holdes adskilt.

Bruksområdet bør beskrives som en prosess, ikke som et ønske om en «digital arbeidsstyrke». «Sorter henvendelser, hent godkjent kunnskap og lag et svarutkast» er testbart. «Automatiser kundeservice med agenter» er for bredt.

Når er én agent eller vanlig programvare bedre?

Velg den enkleste løsningen som kan oppfylle kravene. Flere agenter øker antall avhengigheter, overleveringer og feilmoduser. De bør derfor ha en tydelig begrunnelse.

Én agent er ofte bedre når:

• Oppgaven har få steg og én datakilde.
• Den samme konteksten trengs gjennom hele arbeidet.
• Lav responstid er viktigere enn spesialisering.
• Du ikke kan definere gode kontrakter mellom rollene.
• Teamet mangler logging og evaluering for én agent i dag.

Vanlig kode eller regelbasert automatisering er bedre når svaret kan beregnes deterministisk. Validering av organisasjonsnummer, kontroll av obligatoriske felter og beregning av summer trenger normalt ikke en språkmodell. Et godt system kombinerer ofte kode for faste regler med agenter for oppgaver som krever tolkning.

Risikoer du må designe for

Den største risikoen er ikke at én agent tar feil, men at en feil blir sendt videre og får autoritet fordi flere agenter har behandlet den. Kvalitet må derfor verifiseres ved hver viktig overgang.

Se særlig etter:

• Feil som forplanter seg: En mangelfull kilde eller feil klassifisering påvirker alle senere steg.
• Uklart ansvar: To agenter tror den andre har kontrollert svaret.
• For vide tilganger: En agent får skriveadgang der lesetilgang hadde vært nok.
• Prompt injection: Innhold fra e-post, nettsider eller dokumenter forsøker å endre agentens instruksjoner.
• Løkker og ukontrollert kostnad: Agenter sender oppgaven frem og tilbake uten en stoppregel.
• Svak sporbarhet: Teamet ser sluttresultatet, men ikke kildene, beslutningene eller verktøykallene bak det.
• Konflikter mellom agenter: To roller gir ulike anbefalinger uten en regel for hvem som avgjør.

Tiltakene er konkrete: bruk minste nødvendige tilgang, skill data fra instruksjoner, valider strukturerte svar, sett grenser for tid og antall steg, og logg hver overgang. Test også negative scenarioer. Systemet må vite hva det skal gjøre når en kilde mangler, et verktøy svarer sent eller to agenter er uenige.

Slik bygger du en trygg pilot

En god pilot beviser én arbeidsflyt før du utvider systemet. Den bør kunne kjøres på et begrenset datasett uten at feil påvirker kunder eller kritiske systemer.

1. Velg én prosess. Finn en gjentakende oppgave med tydelig start, slutt og eier.
2. Mål dagens prosess. Registrer behandlingstid, kvalitet, feil og behov for manuell oppfølging.
3. Start med én agent. Dokumenter hvor den faktisk kommer til kort før du legger til flere.
4. Del etter ansvar. Opprett bare en ny agent når rollen trenger en annen datakilde, tillatelse eller kontrollfunksjon.
5. Definer kontrakter. Beskriv input, output, feilmeldinger og akseptkriterier for hver overgang.
6. Bygg en sikkerhetsbane. Stopp og eskaler når data mangler, usikkerheten er høy eller handlingen har stor konsekvens.
7. Test med realistiske avvik. Bruk ufullstendige saker, motstridende kilder, trege systemer og forsøk på instruksjonsmanipulasjon.
8. Sammenlign med utgangspunktet. Utvid først når målingene viser at den nye flyten er bedre på kriteriene som betyr noe.

Piloten bør ha én navngitt prosesseier. Utviklingsteamet kan drifte teknikken, men fageieren må avgjøre hva et godt resultat er og hvilke feil som ikke kan aksepteres.

Hva bør du måle i drift?

Mål hele arbeidsflyten, ikke bare kvaliteten på det siste svaret. Et multi-agent-system kan levere et godt sluttresultat og samtidig bruke unødvendig tid, gjøre dobbeltarbeid eller skjule mange manuelle inngrep.

Følg blant annet:

• Andel saker som fullføres uten manuell korrigering.
• Feilrate per agent og per overgang.
• Tid fra start til ferdig resultat.
• Antall verktøykall og modellkostnad per sak.
• Hvor ofte systemet stopper eller eskalerer korrekt.
• Andel påstander som kan spores til en godkjent kilde.
• Forskjellen mellom forventet og faktisk resultat på faste evalueringssett.

Evaluer både normale saker og kjente kanttilfeller. Når du endrer en prompt, modell, datakilde eller agentrolle, bør de samme testene kjøres på nytt. Ellers vet du ikke om forbedringen ett sted skapte en regresjon et annet.

Hva koster det å bygge et multi-agent-system?

Kostnaden avhenger av prosessen, integrasjonene, sikkerhetskravene og hvor mye som må overvåkes. Flere agenter betyr vanligvis flere modellkall, mer tilstand og mer arbeid med testing. Selve rammeverket er sjelden den største usikkerheten; datatilgang, feilhåndtering og produksjonsdrift krever ofte mer arbeid.

Et seriøst estimat bør derfor beskrive:

• Hvilke systemer og datakilder som skal kobles til.
• Hvilke handlinger agentene får utføre.
• Krav til logging, personvern og tilgangsstyring.
• Forventet saksmengde og responstid.
• Hvem som følger opp avvik og godkjenninger.
• Hvordan løsningen skal evalueres før og etter lansering.

Daia avklarer omfang, pris, tidspunkt, tilgang, eierskap og overlevering for hvert oppdrag. Start en samtale hvis du vil vurdere om en prosess bør løses med én agent, flere agenter eller vanlig automatisering.

Er ChatGPT et multi-agent-system?

Nei, ChatGPT er ikke i seg selv et multi-agent-system. En løsning kan bruke en modell fra OpenAI som motor i flere agenter, men arkitekturen rundt modellen må fordele roller, tilstand, verktøy og koordinering.

Må alle agentene bruke samme språkmodell?

Nei. Hver agent kan bruke den modellen eller metoden som passer rollen. En enkel klassifisering kan løses med regler eller en liten modell, mens analyse av komplekse dokumenter kan kreve en annen modell. Valget bør styres av kvalitet, responstid, kostnad og datakrav.

Kan multi-agent-systemer jobbe helt autonomt?

De kan utføre mange steg uten løpende hjelp, men graden av autonomi bør følge konsekvensen av handlingene. Lesing, sortering og utkast kan ofte automatiseres langt. Utsendinger, økonomiske disposisjoner og endringer i sentrale systemer bør ha tydelige godkjenningsgrenser.

Hvordan unngår man at agentene snakker i ring?

Bruk en eksplisitt stoppregel, grense for antall steg og en tilstand som viser om oppgaven faktisk har kommet videre. Gjentatte meldinger uten ny informasjon bør stoppe flyten og sendes til feilhåndtering eller et menneske.

Hvordan vet man om flere agenter er bedre enn én?

Sammenlign løsningene på det samme evalueringssettet. Mål kvalitet, tid, kostnad, feil og behov for manuell korrigering. Hvis flere agenter ikke gir en tydelig forbedring på kravene som betyr noe, bør du beholde den enklere løsningen.