Multi-agent systémy sú technologicky vzrušujúce. Pri implementácii pre klienta sa však často ukáže, že jednoduchší prístup by zvládol 90 % požiadaviek za 20 % nákladov. Tu je rozhodovacia mapa, kedy investovať do multi-agent orchestrácie a kedy nie.
Single agent vs. multi-agent — kde je hranica
**Single agent** = jeden LLM (Claude, GPT, Llama) s niekoľkými nástrojmi. Príklad: chatbot, ktorý hľadá v dokumentoch, generuje odpoveď, prípadne zavolá API.
**Multi-agent** = orchestrácia viacerých agentov, kde každý má svoju špecializáciu, a meta-agent rozhoduje, ktorý ďalej pokračuje v úlohe. Príklad: jeden agent plánuje, druhý kóduje, tretí testuje, štvrtý recenzuje.
Single agent je vždy lacnejší — jeden model, jeden flow, jeden audit log. Multi-agent je vždy zložitejší — 3–8× viac modelových volaní, 5× viac latency, 10× viac potenciálnych zlyhaní.
Ale multi-agent doručí veci, ktoré single agent nedokáže: dlhé úlohy s viacerými krokami, paralelnú prácu, dohľad nad rozhodnutiami.
Kedy single agent stačí
1. Use-case má jasnú, predvídateľnú štruktúru.
Príklad: „odpovedaj na email klienta podľa context-u v CRM". Krokov je málo, rozhodovanie je jednoduché, kvalita odpovede sa overí ľudským reviewer-om.
Single agent s prompt-templates a 2–3 nástrojmi (vyhľadávanie CRM, kontextová pamäť, formátovanie) zvládne 90 % objemu.
2. Tím nemá kapacitu na orchestračnú vrstvu.
Multi-agent vyžaduje: workflow engine (LangGraph, Temporal, Inngest), agent state management, error handling, retry logic, observability. Bez dedikovaného AI engineer-a sa systém zastaví na prvom degenerovanom kroku.
Ak váš tím je menej ako 3 inžinieri, single agent je realistická úroveň.
3. Use-case má acceptable failure rate 5–10 %.
Single agent fails graceful — odpoveď je horšia, ale UI to neničí. Multi-agent fails compoundly — jeden zlyhaný agent v reťazi rozbije všetkých nasledujúcich. Bez sofistikovaného error handling-u multi-agent doručí horšie ako single.
Kedy multi-agent dáva zmysel
1. Use-case má dlhé úlohy (10+ krokov) s rôznymi schopnosťami.
Príklad: agent firma, ktorá implementuje feature: plánovač analyzuje požiadavku, vyvojár píše kód, tester píše testy, reviewer kontroluje PR. Single agent toto nezvládne s rozumnou kvalitou — kontext sa rozriedi, model stratí stopu.
2. Acceptable failure rate je < 1 %, alebo úloha je business-critical.
Multi-agent umožňuje human-in-the-loop gates medzi agentmi. Plánovač navrhne plán → človek schváli → vývojár implementuje → reviewer kontroluje → človek schváli merge. Single agent toto nemodeluje.
3. Paralelná práca prináša merateľný benefit.
Multi-agent môže rozvetvená úloha (jeden agent skúma 5 zdrojov paralelne, jeden agent generuje 3 verzie textu). Single agent musí robiť sekvenčne — pomalšie, ale jednoduchšie debug.
4. Audit trail je požiadavka regulácie.
V regulovanom odvetví (právo, zdravotníctvo) je per-step audit log nutnosť. Multi-agent prirodzene generuje audit log per krok — agent A urobil X, agent B preskúmal X, agent C schválil. Single agent log je „odpoveď je…" bez detailov medzi tým.
Cena, ktorú nikto neuvádza
Multi-agent system nie je len drahší v inference (5× viac LLM volaní). Náklady, ktoré sa objavia v 2.–6. mesiaci:
- **Prompt drift**: pri zmene jedného agentu treba pretestovať všetkých nasledujúcich. Bez systematických evals to znamená manuálne testovanie hodín pri každej zmene.
- **State explosion**: agent state v komplexných workflow má 50+ premenných. Bez dobrého state management-u sa systém stane neudržateľný.
- **Observability**: bez detailného loggingu nemôžete debugovať, prečo systém produkuje horšie odpovede. Observability stack (LangSmith, Helicone, Trackio, custom) stojí 200–1500 € mesačne.
- **Human-in-the-loop UI**: ak chcete human gates, potrebujete UI, ktoré ich umožní. Custom dashboard pre approval flow stojí 5–15k EUR.
Praktický postup
**Krok 1**: Začnite single agent. Pokrýva 60–80 % use-case-u. Identifikuje, ktoré kroky sa robia zle.
**Krok 2**: Pre tie konkrétne kroky pridajte špecializované agenty. Multi-agent „minimum" — 2 agenty + jeden orchestrátor.
**Krok 3**: Pridávajte ďalšie agenty len ak measurable benefit > cena dodatočnej zložitosti.
Most multi-agent systems v 2026 v produkcii sú 2–4 agenty, nie 10+. Veľkosť tímu nie je merítko zložitosti — je to merítko, čo ste neoptimalizovali.
Záver
Multi-agent nie je „lepšie" než single agent. Je to drahšia investícia za schopnosti, ktoré niektoré use-cases potrebujú, iné nie.
- Ak je váš use-case predvídateľný, krátky, malo-rizikový → single agent.
- Ak je dlhý, viacstupňový, business-critical → multi-agent stojí za investíciu.
- Ak ste medzi — začnite single agent, postupne pridávajte agentmi špecializácie.
---
*Implementujeme single-agent aj multi-agent systémy. Voľbu robíme cez biznis-case audit, nie cez technologickú preferenciu. Príklad konkrétneho use-case-u prejdeme na 30-min hovore.*