企业越来越关注人工智能代理如何有效地协作，从而将重点从单个代理的性能转移到多代理系统的编排。G2 首席创新官 Tim Sanders 表示，代理之间的通信正成为一个关键的关注领域。

Sanders 告诉 VentureBeat，如果没有适当的编排，可能会出现误解，类似于个人说不同的语言。这些沟通失误会降低人工智能代理所采取行动的质量，并增加产生幻觉的风险，从而可能导致安全漏洞或数据泄露。

编排传统上以数据管理为中心，现在正在扩展到包括行动协调。一些解决方案正在涌现，以集成人工智能代理、机器人流程自动化 (RPA) 和数据存储库，充当协调这些要素的指挥。Sanders 将其与答案引擎优化的演变进行了类比，后者始于监控，并已发展到创建定制内容和代码。编排平台旨在统一各种代理解决方案，从而提高结果的一致性。

人工智能代理有效沟通和协调的能力对各个行业都具有重要意义。例如，在医疗保健领域，经过编排的代理可以通过协调诊断、治疗计划和药物管理来简化患者护理。在金融领域，它们可以通过分析海量数据集并实时识别异常情况来改进欺诈检测和风险评估。然而，这些系统中出现错误和偏差的可能性引发了对问责制和透明度的担忧。

开发强大的编排平台对于充分发挥人工智能代理的潜力至关重要。这些平台必须确保代理能够安全地通信、准确地共享信息并有效地解决冲突。此外，它们应提供监控代理行为、检测异常情况并在必要时进行干预的机制。人工智能编排的不断进步预计将推动多代理系统在各个行业的进一步创新和采用。