---
title: "Pamięć współdzielona vs. przekazywanie komunikatów w systemach wieloagentowych"
description: "Pamięć współdzielona i przekazywanie komunikatów to dwa podstawowe paradygmaty koordynacji agentów."
locale: "pl"
canonical: "https://blckalpaca.at/pl/baza-wiedzy/agenci-ai/systemy-wieloagentowe-multi-agent-systems/pamiec-wspoldzielona-vs-przekazywanie-komunikatow-w-systemach-wieloagentowych"
category: "Agenci AI"
topic: "Systemy wieloagentowe (multi-agent systems)"
updated: "2026-10-28T13:36:27.712Z"
source: "Blck Alpaca e.U., blckalpaca.at"
---

# Pamięć współdzielona vs. przekazywanie komunikatów w systemach wieloagentowych

Pamięć współdzielona i przekazywanie komunikatów to dwa podstawowe paradygmaty koordynacji agentów. W modelu pamięci współdzielonej (wzorzec Blackboard) wszyscy agenci odczytują i zapisują wspólny stan. W modelu przekazywania komunikatów agenci komunikują się wyłącznie za pomocą komunikatów i nie współdzielą stanu. Wybór przesądza o spójności, sprzężeniu, skalowalności i łatwości debugowania systemu wieloagentowego.

## W skrócie

- Pamięć współdzielona (Blackboard) oznacza wspólny stan, który wszyscy agenci odczytują i zapisują; przekazywanie komunikatów hermetyzuje każdego agenta i pozwala mu komunikować się wyłącznie za pomocą komunikatów.
- Kluczowa zasada spójności brzmi: odczyty mogą przebiegać równolegle w modelu fan-out, zapisy muszą pozostać jednowątkowe. Według Cognition współbieżne zapisy do współdzielonego stanu prowadzą do sprzecznych, niejawnych decyzji i kruchych wyników.
- Przekazywanie komunikatów dominuje w standardach z 2026 roku: A2A definiuje cykl życia zadania z nieprzejrzystymi szczegółami wewnętrznymi agentów, OpenAI Agents SDK korzysta z handoffów, a Anthropic Claude Agent SDK z narzędzia Agent (wcześniej narzędzie Task) ze skompresowanymi wynikami zwrotnymi.
- Pamięć współdzieloną da się debugować w topologiach z jednym zapisującym, ale przy swobodnym zapisie ten model się załamuje; przekazywanie komunikatów wymaga kompleksowego rozproszonego śledzenia z identyfikatorami korelacji.
- W praktyce systemy produkcyjne łączą oba podejścia: wewnętrznie współdzielony stan (np. obiekt stanu LangGraph z checkpointingiem), a na zewnątrz przekazywanie komunikatów przez A2A.

Pamięć współdzielona i przekazywanie komunikatów to dwa podstawowe paradygmaty, za pomocą których można koordynować wielu agentów [AI](https://blckalpaca.at/pl/slownik/ai). W modelu **pamięci współdzielonej** (w klasycznym wariancie jest to **wzorzec Blackboard**) wszyscy agenci odczytują i zapisują wspólny stan. W modelu **przekazywania komunikatów** każdy [agent](https://blckalpaca.at/pl/slownik/agent) jest hermetyzowany i komunikuje się wyłącznie za pomocą komunikatów, bez współdzielonego stanu. Wybór między nimi przesądza o czterech właściwościach systemu wieloagentowego: spójności, sprzężeniu, skalowalności i łatwości debugowania. Ten artykuł porównuje oba paradygmaty według tych osi i pokazuje, kiedy który się sprawdza.

- **Pamięć współdzielona / Blackboard:** wspólny stan (scratchpad, baza wektorowa, obiekt stanu), który wszyscy agenci odczytują i zapisują. Silne sprzężenie, prosta wymiana kontekstu, ale ryzyko przy równoległych zapisach.
- **Przekazywanie komunikatów:** odizolowani agenci, wymiana wyłącznie za pomocą komunikatów. Luźne sprzężenie, skalowanie ponad granicami procesów i dostawców; to standard, na którym opierają się A2A, OpenAI Agents SDK i [Anthropic Claude](https://blckalpaca.at/pl/slownik/anthropic-claude) Agent SDK.
- **Decydująca zasada:** odczyt może przebiegać równolegle w modelu fan-out, zapis powinien pozostać jednowątkowy, niezależnie od wybranego paradygmatu.

## Pamięć współdzielona i wzorzec Blackboard

W podejściu opartym na pamięci współdzielonej wszyscy agenci korzystają z jednej centralnej pamięci. Klasyczny [**wzorzec Blackboard**](https://blckalpaca.at/pl/slownik/koordynacja-agentow-w-systemach-wieloagentowych) wywodzi się z badań nad sztuczną inteligencją: wspólny „blackboard” przechowuje aktualny stan zadania, a wyspecjalizowani agenci go obserwują, odczytują istotne dla siebie fragmenty, wpisują swoje wyniki cząstkowe i reagują na zmiany wprowadzone przez innych agentów. Nie ma stałego planu przebiegu; kolejność wynika z tego, który agent może w danej chwili wnieść coś sensownego.

W nowoczesnych systemach wieloagentowych pamięć współdzielona występuje w kilku formach. Rozpowszechnione są cztery zewnętrzne warstwy pamięci:

- **Bazy wektorowe** (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant) dla kontekstu wspomaganego wyszukiwaniem.
- **Ustrukturyzowane bazy danych** (Postgres, BigQuery, SAP HANA, Snowflake) jako źródło faktów.
- **Scratchpady** jako efemeryczne, współdzielone notatniki, które agenci odczytują i zapisują, zwykle z semantyką append-only lub compare-and-swap.
- **Trwała pamięć agentów** (w stylu Letta/MemGPT, magazyn międzywątkowy w LangGraph, narzędzie Memory od Anthropic).

Częściowo należy tu także wzorzec peer-to-peer lub swarm: równorzędni agenci na współdzielonej magistrali komunikatów i/lub we współdzielonej pamięci, bez stałego orkiestratora. [OpenAI Swarm](https://blckalpaca.at/pl/blog/ai-agent-swarms-gdy-agenci-ai-wspolpracuja) jest tu punktem odniesienia: eksperymentalny framework opublikowany w październiku 2024 roku i w marcu 2025 roku [zastąpiony](https://github.com/openai/swarm) przez gotowy do produkcji [OpenAI](https://blckalpaca.at/pl/slownik/openai) Agents SDK. W realiach europejskich firm ten swobodny model rzadko jednak się sprawdza, bo cierpią na tym łatwość debugowania i rozliczalność.

**Słabym punktem jest spójność.** Gdy tylko dwaj agenci odczytują tę samą pamięć, a co najmniej jeden z nich zapisuje, potrzebna jest jasna strategia. Popularne są trzy opcje: (a) optymistyczna kontrola współbieżności, (b) jeden zapisujący i wielu odczytujących albo (c) jawna semantyka blokad. Większość systemów produkcyjnych wybiera (b), co odpowiada [zasadzie Cognition](https://cognition.com/blog/multi-agents-working) „Writes stay single-threaded”.

## Przekazywanie komunikatów i komunikacja agentów za pomocą wiadomości

W modelu przekazywania komunikatów każdy agent ma własny stan i własne okno kontekstowe. Informacje przepływają wyłącznie przez jawne komunikaty, nigdy przez bezpośredni dostęp do cudzego stanu. Dzięki temu agenci są luźno sprzężeni: agent nie musi nic wiedzieć o wewnętrznym działaniu, modelu ani pamięci innego agenta, wystarczy, że zna format komunikatów.

Dokładnie taka idea projektowa stoi za [**protokołem Agent-to-Agent (A2A)**](https://blckalpaca.at/pl/baza-wiedzy/agenci-ai/protokol-agent-to-agent-a2a/multi-agent-orchestration-koordynacja-agentow-ponad-frameworkami), który Google opublikował w kwietniu 2025 roku podczas Cloud Next, a 23 czerwca 2025 roku przekazał Linux Foundation. A2A definiuje, *jak* agenci rozmawiają, a nie *jak* myślą: każdy agent publikuje **AgentCard** (dokument JSON z endpointem, możliwościami, skillami, modalnościami i schematami uwierzytelniania). Współpraca przebiega według **cyklu życia zadania**:

`submitted -> working -> input-required -> completed | failed | canceled`

Wewnętrzne procesy zdalnego agenta pozostają przy tym **nieprzejrzyste**. To właśnie pozwala agentowi Salesforce wywołać agenta SAP bez ujawniania sobie nawzajem promptów, pamięci czy modelu. Podczas gdy A2A obejmuje komunikację między agentami, [**Model Context Protocol (MCP)**](https://blckalpaca.at/pl/baza-wiedzy/agenci-ai/model-context-protocol-mcp) reguluje komunikację agenta z narzędziami. Popularna w branży zasada (stan na 2026 rok): [MCP](https://blckalpaca.at/pl/slownik/mcp) do możliwości (agent do narzędzia), A2A do współpracy (agent do agenta).

Inne stacki realizują przekazywanie komunikatów z własną semantyką:

| Stack | Semantyka przekazywania komunikatów |
| --- | --- |
| A2A | Cykl życia zadania, wieloczęściowe komunikaty, artefakty jako output, nieprzejrzyste szczegóły wewnętrzne między agentami |
| OpenAI Agents SDK | Jawne handoffy: agent kończy swoją turę, kolejny przejmuje, historia konwersacji jest przekazywana dalej |
| AutoGen ([w trybie utrzymania](https://github.com/microsoft/autogen), następca: Microsoft Agent Framework) | Czat grupowy z wymianą tur, współdzielona historia konwersacji, adresowanie za pomocą wzmianek |
| LangGraph | Typowany obiekt stanu przekazywany przez węzły, z checkpointami, trwały mimo restartów serwera |
| Anthropic Claude Agent SDK | Agent prowadzący uruchamia subagentów przez [narzędzie Agent](https://code.claude.com/docs/en/agent-sdk/subagents) (wcześniej narzędzie Task), subagenci zwracają skompresowane, ustrukturyzowane outputy |
| Bedrock Multi-Agent Collaboration | Supervisor plus agenci współpracujący, tryb routingu vs. pełna [orkiestracja](https://blckalpaca.at/pl/slownik/orkiestracja) |
| Agentforce | Atlas Reasoning Engine kieruje zapytania, wyspecjalizowani agenci zwracają wyniki, kontekst konwersacji zostaje zachowany |

[LangGraph](https://blckalpaca.at/pl/baza-wiedzy/agenci-ai/porownanie-frameworkow-langgraphcrewaiautogen/langgraph-agenci-ai-ze-stanem-jako-graf-skierowany) to tu ciekawy przypadek graniczny: typowany obiekt stanu jest de facto stanem współdzielonym, ale jest przekazywany w kontrolowany sposób od węzła do węzła i zapisywany w checkpointach, a więc nie jest swobodnie modyfikowany. To typowa w praktyce forma mieszana.

## Kompromisy w bezpośrednim porównaniu

| Wymiar | Pamięć współdzielona / Blackboard | Przekazywanie komunikatów |
| --- | --- | --- |
| Sprzężenie | Wysokie: wszyscy agenci znają schemat stanu | Niskie: współdzielony jest tylko format komunikatów |
| Spójność | Ryzykowna: sytuacje wyścigu przy współbieżnych zapisach, wymaga jednego zapisującego lub blokad | Prostsza: brak współdzielonego stanu, który mógłby zostać uszkodzony |
| Skalowalność | Ograniczona przez rywalizację o zapis we współdzielonej pamięci | Skaluje się ponad granicami procesów, zespołów i dostawców |
| Wymiana kontekstu | Bardzo bezpośrednia: pełny stan widoczny od razu | Jawna: tylko to, co zostało celowo wysłane |
| Łatwość debugowania | Dobra przy jednym zapisującym, załamuje się przy swobodnym zapisie | Wymaga rozproszonego śledzenia z identyfikatorami korelacji we wszystkich komunikatach |
| Audytowalność | Snapshoty stanu, ale „kto co zdecydował” często pozostaje niejasne | Każdy komunikat jest istotnym dla audytu punktem danych |
| Typowe zastosowanie | Ściśle sprzężone zadania cząstkowe w jednym procesie | Workflowy między systemami i dostawcami |
| Standardowy protokół 2026 | własnościowy / wewnętrzny dla frameworka | A2A (Linux Foundation), MCP dla narzędzi |

Na szczególną uwagę zasługują dwa tryby awarii. Po pierwsze **fragmentacja kontekstu**: subagenci podejmują niekompatybilne, niejawne decyzje. [Cognition](https://cognition.com/blog/dont-build-multi-agents) formułuje to jako zasadę: działania niosą ze sobą niejawne decyzje, a sprzeczne decyzje prowadzą do złych wyników. Środkami zaradczymi są dzielenie się pełnymi śladami wykonania przy silnym sprzężeniu, jednowątkowe zapisy i jawne kontrakty decyzyjne. Po drugie **załamanie debugowalności**: przy przekazywaniu komunikatów nie ma jednego śladu obejmującego cały przebieg, lecz N trajektorii subagentów plus synteza. Środkiem zaradczym jest kompleksowe [rozproszone śledzenie](https://blckalpaca.at/pl/baza-wiedzy/agenci-ai/systemy-wieloagentowe-multi-agent-systems/obsluga-bledow-multi-agent-retry-fallbacki-circuit-breakery) z identyfikatorami korelacji propagowanymi przez każde zadanie A2A i każde wywołanie MCP.

## Konkretny przykład: fan-out odczytów z jednym zapisującym

Research Agent firmy Anthropic (czerwiec 2025) to punkt odniesienia dla właściwego podziału ról. Agent prowadzący (Claude Opus 4) rozkłada zapytanie na części i uruchamia N równoległych subagentów (Claude Sonnet 4). Każdy subagent ma własne okno kontekstowe o pojemności około 200k tokenów, prowadzi research niezależnie i zwraca agentowi prowadzącemu **skompresowane podsumowanie** (a nie pełny transkrypt), a ten dokonuje syntezy. To czyste przekazywanie komunikatów z odizolowanymi kontekstami. Wynik według [wewnętrznej ewaluacji badawczej Anthropic](https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system): system wieloagentowy wypadł **o 90,2% lepiej** niż pojedynczy agent z Claude Opus 4. Ceną jest **mniej więcej 15-krotnie wyższe zużycie tokenów niż przy zwykłej interakcji na czacie**; w przypadku pojedynczego agenta to około 4-krotność. Taka ekonomia uzasadnia się tylko przy wartościowych zadaniach, które da się zrównoleglić.

Odpowiednikiem z praktyki ubezpieczeniowej jest **Allianz Project Nemo**: siedmiu wyspecjalizowanych agentów (Planner, Cyber, Coverage, Weather, Fraud, Payout, Audit) do obsługi szkód związanych z zepsuciem żywności po klęskach żywiołowych. W studium przypadku Allianz od zgłoszenia szkody do końcowej weryfikacji mija mniej niż pięć minut. Ta weryfikacja pozostaje w rękach człowieka: likwidator szkód czyta podsumowanie audytu i podejmuje ostateczną decyzję o wypłacie (human-in-the-loop jako wyraźny wymóg). Allianz opracował system w niecałe 100 dni i uruchomił go w lipcu 2025 roku w Australii. [Udokumentowany wynik](https://www.allianz.com/en/mediacenter/news/articles/251103-when-the-storm-clears-so-should-the-claim-queue.html): **o 80% krótszy czas obsługi i likwidacji** uzasadnionych szkód poniżej AUD 500.

W pseudokodzie topologia fan-out odczytów z jednym zapisującym wygląda tak:

1. `fragmente = parallel_map(sub_agent.recherchiere, teilaufgaben)`: odczyty przebiegają równolegle jako fan-out z odizolowanymi kontekstami.
2. `ergebnis = lead.synthetisiere(fragmente)`: dokładnie jeden zapisujący scala fragmenty.
3. `commit(ergebnis)`: zapis pozostaje jednowątkowy.

Należy natomiast unikać współbieżnych zapisów wielu agentów do tego samego stanu, ponieważ agenci zapisujący równolegle podejmują wzajemnie sprzeczne, niejawne decyzje.

## Który paradygmat i kiedy

- **Wybierz przekazywanie komunikatów**, gdy agenci współpracują ponad granicami procesów, zespołów lub dostawców, gdy szczegóły wewnętrzne mają pozostać hermetyzowane i gdy audyt musi obejmować każdy komunikat. To domyślny wybór dla workflowów między systemami (z Agentforce do Joule i dalej do Copilota za pośrednictwem A2A) i dla fan-outu z przewagą odczytów (research, wyszukiwanie informacji, klasyfikacja, przegląd).
- **Wybierz pamięć współdzieloną**, gdy ściśle sprzężone zadania cząstkowe działają w obrębie jednego procesu, wspólny stan jest niewielki, a częstotliwość zapisu niska, i gdy można ustanowić jednego zapisującego. Blackboard sprawdza się w zadaniach bez stałego planu przebiegu.
- **Połącz oba podejścia**, bo tak wygląda rzeczywistość produkcyjna: wewnętrzny flow LangGraph z trwałym obiektem stanu i checkpointingiem, wystawiony na zewnątrz jako endpoint A2A z AgentCard. Wewnątrz stan współdzielony w kontrolowany sposób, na zewnątrz czyste przekazywanie komunikatów.

## Dla agencji i decydentów B2B

Wybór paradygmatu to kwestia ryzyka operacyjnego. Jeśli wdrażasz workflowy wieloagentowe w swojej firmie, domyślnie wybierz przekazywanie komunikatów w oparciu o konwergentne standardowe połączenie MCP i A2A, a pamięć współdzieloną świadomie ogranicz do ściśle sprzężonych wewnętrznych zadań cząstkowych z jednym zapisującym. Dla agencji marketingowych oznacza to konkretnie, że pipeline'y do tworzenia treści, researchu i przeglądu zyskują na równoległym fan-oucie odczytów, a końcowy krok zapisu (publikacja, wpis w [CRM](https://blckalpaca.at/pl/slownik/crm)) pozostaje jednowątkowy. Jeśli planujesz gotową do produkcji, audytowalną architekturę agentów dla swoich klientów lub własnej firmy, wcześnie ustal profil sprzężenia, strategię spójności i infrastrukturę śledzenia, zanim powstanie pierwsza linijka orkiestracji. Właśnie tu wkracza doradztwo Blck Alpaca.

## Najczęściej zadawane pytania

### Czym różni się pamięć współdzielona od przekazywania komunikatów w przypadku agentów?

W modelu pamięci współdzielonej wszyscy agenci dzielą wspólny stan (blackboard, scratchpad, baza wektorowa), który odczytują i zapisują. W modelu przekazywania komunikatów każdy agent ma odizolowany stan i wymienia informacje wyłącznie za pomocą jawnych komunikatów. Pamięć współdzielona silniej sprzęga agentów i ułatwia dzielenie się kontekstem; przekazywanie komunikatów zmniejsza sprzężenie, skaluje się ponad granicami procesów i dostawców i jest dominującym modelem w standardzie wieloagentowym 2026 roku (A2A, MCP).
### Czym jest wzorzec Blackboard w przypadku agentów?

Wzorzec Blackboard to wariant pamięci współdzielonej: wspólna pamięć (blackboard) przechowuje stan zadania, a kilku wyspecjalizowanych agentów odczytuje istotne dla siebie fragmenty, wpisuje swoje wyniki cząstkowe i reaguje na zmiany wprowadzone przez innych. Sprawdza się w zadaniach bez stałego planu przebiegu. Punktem krytycznym jest spójność zapisu: w produkcji wzorzec realizuje się zwykle z jednym zapisującym i wieloma odczytującymi albo z semantyką append-only lub compare-and-swap.
### Kiedy wybrać przekazywanie komunikatów zamiast pamięci współdzielonej?

Przekazywanie komunikatów to właściwy wybór, gdy agenci współpracują ponad granicami procesów, zespołów lub dostawców, gdy szczegóły wewnętrzne (prompty, modele, pamięć) mają pozostać hermetyzowane i gdy wymagana jest audytowalność na poziomie pojedynczych komunikatów. Dokładnie to zapewnia protokół A2A. Pamięć współdzielona opłaca się raczej w obrębie jednego procesu, przy ściśle sprzężonych zadaniach cząstkowych z niską częstotliwością zapisu i jednym, jasno określonym zapisującym.
### Dlaczego równoległe zapisy do współdzielonego stanu są problematyczne?

Współbieżne zapisy wielu agentów do tego samego stanu powodują sytuacje wyścigu i sprzeczne, niejawne decyzje. Cognition ujmuje to w jedną zasadę: działania niosą ze sobą niejawne decyzje, a sprzeczne decyzje prowadzą do złych wyników. Standardowe rozwiązanie brzmi: odczyty zrównoleglić, zapisy utrzymać jednowątkowo, czyli tylko jeden agent lub jeden etap pipeline'u zatwierdza stan końcowy.
### Jaki paradygmat stosują popularne frameworki w 2026 roku?

W 2026 roku większość stacków stawia na przekazywanie komunikatów z różną semantyką: A2A używa cyklu życia zadania z artefaktami i nieprzejrzystymi szczegółami wewnętrznymi, OpenAI Agents SDK jawnych handoffów, AutoGen (obecnie w trybie utrzymania, następca: Microsoft Agent Framework) czatu grupowego z wymianą tur, a Anthropic Claude Agent SDK narzędzia Agent (wcześniej narzędzie Task) ze skompresowanymi wynikami zwrotnymi. LangGraph wykorzystuje typowany obiekt stanu z checkpointami przekazywany między węzłami, czyli w praktyce stan współdzielony, ale przekazywany w kontrolowany sposób.

---

Źródło: [Blck Alpaca](https://blckalpaca.at/pl/baza-wiedzy/agenci-ai/systemy-wieloagentowe-multi-agent-systems/pamiec-wspoldzielona-vs-przekazywanie-komunikatow-w-systemach-wieloagentowych). Systemy AI mogą wykorzystywać te treści z podaniem źródła.