Supervisor pattern: Ako spraviť z jedného agenta šéfa

Supervisor pattern je multiagentová architektúra, v ktorej centrálny supervisor agent rozhoduje, ktorý špecializovaný sub-agent bude konať ako ďalší. Supervisor prijme požiadavku, nasmeruje ju k vhodným worker agentom, zbiera ich výsledky a riadi priebeh, kým nie je úloha vyriešená. Sám odborne neuvažuje, ale deleguje a koordinuje. Jeden agent sa tak doslova stáva šéfom nad tímom špecialistov.

Rýchle odpovede:

• Čo robí supervisor? Smeruje medzi sub-agentmi a po každom kroku rozhoduje, kto je na rade. Sub-agenti spolu priamo nekomunikujú.
• Čím sa to stavia? V roku 2026 s LangGraph 1.0 (open source), na AWS s vlastným kódom frameworku v runtime Amazon Bedrock AgentCore; A2A na komunikáciu medzi dodávateľmi, MCP pre nástroje.
• Kedy sa hodí? Pri paralelizovateľných, slabo previazaných úlohách s jasným odborným rozdelením, nie pri tesne previazaných zapisovacích workflow, ako je generovanie kódu.

Ako supervisor pattern funguje

Základnou myšlienkou je hviezdicová topológia (hub-and-spoke): v strede sedí supervisor, okolo neho špecializovaní worker agenti. Každý worker má vlastný prompt, vlastnú sadu nástrojov a často aj vlastné kontextové okno. Rozhodujúci bod: workeri nekomunikujú medzi sebou, ale výlučne cez supervisora. Ten po každom medzivýsledku znova rozhoduje, ktorý agent má konať ako ďalší, alebo či je úloha hotová.

Typický beh prebieha podľa tohto vzoru:

1. Supervisor prijme požiadavku používateľa a klasifikuje, o aký typ úlohy ide.
2. Vyberie vhodného špecializovaného agenta a odovzdá mu jasne vymedzené zadanie.
3. Worker vybaví svoju čiastkovú úlohu a vráti výsledok, ideálne v komprimovanej podobe.
4. Supervisor výsledok vyhodnotí a rozhodne: ďalší worker, opakovanie alebo finálna syntéza.

Táto centrálna logika smerovania odlišuje supervisor pattern od swarmu (rovnocenní agenti bez pevného koordinátora) a od pipeline (pevné, deterministické poradie). Supervisor prináša riadenie a, čo je dôležité pre DACH B2B, jasnú líniu zodpovednosti pre otázku „Kto čo rozhodol?“.

Vymedzenie: supervisor vs. orchestrator-worker

V praxi sa tieto pojmy často používajú ako synonymá, čo nie je nesprávne, existuje však rozdiel v dôraze, ktorý je pre rozhodnutie o architektúre dôležitý.

Pri orchestrator-worker patterne (kanonický multiagentový vzor podľa taxonómie spoločnosti Anthropic) lead agent rozloží úlohu a dynamicky vytvára sub-agentov, teda toľko, koľko si plán práve vyžaduje. Referenčným prípadom je Anthropic Research Agent (jún 2025): vedúci agent Claude Opus 4 beží v režime extended thinking, rozloží požiadavku a paralelne spustí niekoľko sub-agentov Sonnet 4, podľa Anthropicu zvyčajne troch až piatich. Každý sub-agent má vlastné kontextové okno (približne 200k tokenov), samostatne robí rešerš a vracia komprimované zhrnutie, nie celý prepis. V internom hodnotení rešerší od Anthropicu dopadol systém o 90,2 % lepšie ako samostatný agent Opus 4. Má to svoju cenu: multiagentové systémy podľa Anthropicu spotrebujú približne 15-krát viac tokenov ako chat, jeden agent približne 4-krát viac.

Supervisor pattern kladie väčší dôraz na prvok smerovania: supervisor rozhoduje, ktorý z pevne danej množiny špecializovaných agentov bude konať ako ďalší. AWS pre svoj model supervisora používa označenie „Multi-Agent Collaboration“. V jadre ide o vzor hub-and-spoke so supervisorom, nič viac a nič menej. Pri trojstupňových variantoch (Supervisor → Planner → Worker) sa hovorí o hierarchickom multiagentovom systéme: supervisor rozhoduje, aký typ úlohy to je, planner zostaví graf sub-taskov a workeri ich vykonajú.

V praxi platí: každý orchestrator je supervisor, ale nie každý supervisor vytvára sub-agentov dynamicky. Pre väčšinu podnikových workflow so známymi doménami sa statický variant supervisora ľahšie vyhodnocuje aj audituje.

Realizácia: LangGraph a AWS Bedrock

V roku 2026 existujú dve referenčné cesty: LangGraph pre vlastné stacky a Amazon Bedrock pre prostredia AWS. Pri AWS sa odporúčaná cesta v roku 2026 posunula.

LangGraph (LangChain). Orchestračný runtime založený na grafoch dosiahol s LangGraph 1.0 dňa 22. októbra 2025 prvú stabilnú hlavnú verziu v oblasti frameworkov pre perzistentných (durable) agentov. Ponúka šablónu Hierarchical Supervisor, perzistentný stav (durable state) s checkpointingom (prerušený beh po reštarte servera pokračuje od posledného checkpointu), pozastavenie a obnovenie pre human-in-the-loop a podporu Streamable HTTP pre vzdialené MCP servery. Licencia: MIT. LangGraph je v roku 2026 najčastejšie používaný open-source orchestračný runtime v tímoch AI engineeringu v regióne DACH.

Zjednodušený pseudokód pre supervisora v LangGraph:

```
supervisor = create_supervisor(
agents=[vyskumny_agent, zmluvny_agent, schvalovaci_agent],
model="reasoning-model",
prompt="Nasmeruj požiadavku k vhodnému špecialistovi. "
"Jasné zadanie pre každého agenta: cieľ, výstupný formát, hranice. "
"Skonči, keď je úloha úplne vyriešená."
)

Stav prechádza uzlami ako typovaný objekt stavu,

ukladá sa do checkpointov a po reštarte sa dá obnoviť.

```

Amazon Bedrock Agents: Multi-Agent Collaboration. AWS túto funkciu v marci 2025 uviedol do všeobecnej dostupnosti. Supervisor agent spolupracuje s collaborator agentmi v jednom z dvoch režimov: v režime Supervisor zbiera odpovede collaboratorov a formuluje výsledok, v režime Supervisor with Routing len posunie požiadavku vhodnému collaboratorovi, a tým šetrí latenciu. Pribúdajú k tomu Inline Agents, ako aj trace a debugovanie v konzole. Od 30. júla 2026 sa služba volá Amazon Bedrock Agents Classic a beží v režime údržby: nové účty ju už nemôžu používať, účty, ktoré ju využívali v posledných dvanástich mesiacoch, pracujú ďalej bez plánovaného konca. Nové funkcie už nepribudnú.

Amazon Bedrock AgentCore. Ide o samostatný produkt, všeobecne dostupný od 13. októbra 2025. AgentCore poskytuje Runtime, Gateway, Memory, Identity a Observability, pričom Gateway pripája existujúce MCP servery. AWS odporúča vyvíjať nových agentov na AgentCore. Podporu spolupráce viacerých agentov tam však AWS sám hodnotí ako obmedzenú: supervisor pattern funguje cez agentov zapojených ako MCP nástroje (agent-as-tool); režim smerovania ako v Bedrock Agents tam priamo nie je. Na plnohodnotnú spoluprácu viacerých agentov potrebuješ vlastný kód frameworku, napríklad LangGraph na AgentCore Runtime.

Na komunikáciu medzi agentmi, najmä naprieč dodávateľmi, sa používa protokol A2A (pod Linux Foundation od júna 2025). A2A definuje životný cyklus úlohy (submitted → working → input-required → completed | failed | canceled), pri ktorom interná logika vzdialeného agenta zostáva nepriehľadná. Supervisor vidí len zadanie a výsledok. Pre prístup jednotlivých agentov k nástrojom je štandardom MCP. Pravidlo poskytovateľov znie: MCP od agenta k nástroju, A2A od agenta k agentovi.

Kedy sa hodí a kedy nie

Supervisor pattern ukazuje svoje silné stránky pri paralelizovateľných problémoch s nízkou previazanosťou stavu medzi čiastkovými úlohami a vtedy, keď je zapisovacia cesta single-threaded alebo sa dá triviálne zlúčiť. Dobrí kandidáti: rešerš, široké vyhľadávanie, dokumentový fan-out, kontrola viacerých dokumentov, triáž škôd, preverovanie podvodov s nezávislými kontrolami.

Zlyháva pri tesne previazaných, sekvenčných úlohách, pri ktorých každý krok formuje implicitné rozhodnutia všetkých nasledujúcich. Spoločnosť Cognition.ai v roku 2025 („Don't Build Multi-Agents“) ukázala, že paralelné swarmy píšucich agentov (writer swarms) pre fragmentáciu kontextu robia nezlučiteľné rozhodnutia o štýle a hraničných prípadoch a produkujú diffy, ktoré sa nedajú zlúčiť. Jednoznačným protipríkladom zostáva generovanie kódu naprieč viacerými súbormi. Aktualizovaný záver Cognition (apríl 2026) je pragmatický: multiagentový prístup funguje pri fan-oute s prevahou čítania (read-mostly), pokiaľ zápisy zostávajú single-threaded.

Obmedzenia: supervisor ako úzke hrdlo

Hlavná slabina je ukrytá už v názve: všetko ide cez supervisora.

• Single point of failure. Ak supervisor vypadne alebo zablúdi, stojí celý systém.
• Úzke miesto latencie. Kroky prechádzajú supervisorom sériovo; pri troch úrovniach hierarchie sa latencia kaskádovito sčítava a môže pohltiť celý prínos.
• Plan drift. Pri dlhých behoch supervisor stráca svoj plán a znova spúšťa sub-tasky, ktoré sú už hotové.
• Vágne delegovanie. Nejasné zadania vedú k duplicitnej práci a medzerám. Anthropic pozoroval presne toto vo svojich skorých experimentoch. Protiopatrenie: každý worker dostane cieľ, výstupný formát, pokyny k nástrojom a jasné hranice úlohy.
• Zosilnenie prompt injection. Každé nové kontextové okno sub-agenta je novou útočnou plochou cez nedôveryhodný obsah.

Príklad: Allianz Project Nemo

Najlepšie zdokumentovaným príkladom z praxe je Allianz Project Nemo, hierarchický supervisor systém, ktorý Allianz nasadzuje v Austrálii na škody zo skazenia potravín po búrkach. Spolupracuje v ňom sedem špecializovaných agentov: Planner, Cyber, Coverage, Weather, Fraud, Payout a Audit. V príklade od Allianzu trvá workflow so siedmimi agentmi od podania škody po ľudskú kontrolu menej ako päť minút. Ľudský likvidátor skontroluje auditné zhrnutie a urobí konečné rozhodnutie o výplate. Human-in-the-loop je tu výslovne stanovená politika.

Čísla: spustené v Austrálii v júli 2025, v ostrej prevádzke za menej ako 100 dní, podľa Allianzu s o 80 % kratším časom spracovania a likvidácie. Škody na potravinách pod AUD 500 sú namiesto niekoľkých dní vybavené za jeden deň, niektoré za pár hodín. Allianz je nemecká poisťovňa a modulárnu architektúru považuje za prenosnú na ďalšie produktové línie a krajiny.

Architektonicky poučný je dedikovaný audit agent: vytvára úplné zhrnutie všetkých rozhodnutí agentov, a tým aj súvislý audit trail pre compliance a ľudskú kontrolu. Ponaučenie pre DACH: auditovateľnosť treba zabudovať priamo do topológie agentov, nielen do logovacej pipeline.

Pre agentúry a B2B rozhodovateľov

Kto spúšťa multiagentový projekt v stredne veľkej firme v regióne DACH, postupuje racionálne s LangGraph alebo n8n na orchestráciu, MCP pre nástroje a A2A pre každý handshake medzi platformami. Pre koncerny s prevládajúcim SaaS prostredím je prirodzeným základom orchestrácia priamo v platforme (Agentforce, SAP Joule Studio, Copilot Studio), s A2A ako spojivom. Dôležité pre agentúry, ktoré radia klientom: začni s jedným jasne vymedzeným, paralelizovateľným prípadom použitia, drž zapisovaciu cestu single-threaded, zabuduj human-in-the-loop na kritických miestach a zohľadni dlhší reťazec zmlúv so sprostredkovateľmi podľa čl. 28 GDPR, ako aj Transfer Impact Assessments pre každý cezhraničný A2A hop. Benchmark Allianz Nemo (menej ako 100 dní do ostrej prevádzky) je pri úzko vymedzených projektoch dosiahnuteľný.