Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak om een SuperAGI-agent te ontwerpen die automatisch conflicten herkent, prioriteiten stelt en beslissingen coördineert binnen een multi-agent systeem voor productieplanning: 1. **Definieer de omgeving en doelen** - Identificeer alle sub-agenten die productieorders beheren, inclusief hun taken, deadlines, en gebruikte machines. - Stel duidelijke doelen: minimaliseer productievertragingen, maximaliseer machine-efficiëntie, en voorkom conflicten. 2. **Configuratie van de SuperAGI-agent** - Implementeer een centrale coördinator of overleglaag die alle sub-agenten monitort en conflicterende situaties detecteert. - Gebruik een communicatiesysteem (bijvoorbeeld message passing of shared geheugen) zodat sub-agenten continue updates sturen over hun status en plannen. 3. **Conflictherkenning** - Ontwikkel regels of triggers om conflicten te detecteren, zoals dubbele toewijzing van dezelfde machine, overlappende tijdslots, of overschrijding van deadlines. - Gebruik bijvoorbeeld een kalender- of tijdslijnanalyse om overlappende activiteiten te identificeren. 4. **Prioriteitsstelling en dynamische aanpassing** - Stel prioriteiten op basis van factoren zoals deadlines, ordergrootte, klantbelang, of machinebeschikbaarheid. - Maak prioriteiten dynamisch door ze te herberekenen op basis van actuele data: vertragingen, machinebeschikbaarheid, of gewijzigde klantwensen. - Voeg regels toe voor het aanpassen van prioriteiten, bijvoorbeeld: “Als een order bijna haar deadline nadert, verhoog dan haar prioriteit.” 5. **Conflictoplossingsstrategieën** - Implementeer strategieën zoals: - **Herplanning:** verschuif niet-essentiële taken of orders met lagere prioriteit. - **Preëmptie:** laat een hogere prioriteit order de machine overnemen, indien mogelijk. - **Resource-allocatie:** herverdeel machines of middelen om conflicten op te lossen. - **Negotiatie:** laat sub-agenten onderling onderhandelen over resource-toewijzingen, eventueel met vooraf gedefinieerde regels. 6. **Besluitvorming en coördinatie** - Gebruik beslissingsbomen of AI-gestuurde modellen om de beste oplossing te bepalen bij conflicten. - Laat de centrale agent beslissingen nemen en communicatie sturen naar sub-agenten met de nieuwe plannen. - Zorg voor feedback-mechanismen zodat sub-agenten kunnen aangeven of de nieuwe planning haalbaar is. 7. **Implementatie in SuperAGI** - Gebruik scripts of prompts die de bovenstaande logica implementeren binnen de SuperAGI-omgeving. - Maak gebruik van modules voor planning, conflictherkenning en prioriteitsbeheer. - Automatiseer continue monitoring en herplanning voor adaptieve respons. 8. **Test en optimaliseer** - Voer simulaties uit met verschillende scenario’s om de effectiviteit van conflictherkenning en prioriteitsstrategieën te evalueren. - Pas regels en algoritmes aan op basis van prestaties en onverwachte situaties. **Kort samengevat:** Configureer je SuperAGI met een centrale coördinator die sub-agenten monitort, conflicten detecteert via regels en tijdslijnanalyses, prioriteiten dynamisch aanpast op basis van kritieke factoren, en beslissingen coördineert met strategische oplossingen zoals herplanning en resource-herverdeling. Zo creëer je een adaptief en efficiënt multi-agent productiebeheersysteem.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een SuperAGI-conflictresolutie- en prioriteringsagent voor uw productiebeheersysteem, volledig in het Nederlands uitgelegd. ### Overzicht van de SuperAGI Agent Architectuur De centrale agent, die we de **Productie Orchestrator Agent** kunnen noemen, fungeert als een supervisor, monitor en bemiddelaar. Zijn primaire taak is niet om orders rechtstreeks uit te voeren, maar om het systeem als geheel te overzien, conflicten te detecteren, prioriteiten dynamisch vast te stellen en instructies naar de sub-agenten te sturen. --- ### Stap 1: Definitie van de Agent en zijn Doelen Eerst configureer je de agent binnen het SuperAGI dashboard. * **Agent Naam:** `ProductieOrchestrator` * **Doel (Goal):** Dit is het hart van de agent. Stel meerdere, duidelijke doelen in: 1. "Monitor continu de status van alle sub-agenten, hun toegewezen machines, lopende orders en deadlines." 2. "Identificeer en classificeer conflicten tussen sub-agenten, zoals conflicterende machineboekingen, dreigende deadlineoverschrijdingen of resource短缺 (schaarste)." 3. "Pas prioriteiten dynamisch aan op basis van regelprioriteit, urgentie van deadlines en beschikbare resources." 4. "Genereer en implementeer conflictoplossingsstrategieën om sub-agenten bij te sturen." 5. "Communiceer beslissingen en nieuwe prioriteiten duidelijk naar alle betrokken sub-agenten." --- ### Stap 2: Configuratie van Tools SuperAGI agents gebruiken "Tools" om acties uit te voeren. Je zult custom Tools moeten schrijven (in Python) die de agent kan aanroepen. Essentiële Tools voor deze agent: 1. **`ResourceConflictDetectorTool`:** * **Functie:** Pollt de databases of API's van de sub-agenten om hun geplande machinegebruik te verzamelen. * **Output:** Een lijst met gedetecteerde conflicten (bijv. "Machine M7 is dubbel geboekt door Agent A en Agent B voor 14:00-15:00"). 2. **`DeadlineRiskAnalyzerTool`:** * **Functie:** Analyseert de voortgang van orders en vergelijkt deze met de resterende tijd tot de deadline. * **Output:** Een lijst met orders die risico lopen en een "urgentieniveau" (bijv. "Order #456 - Hoog risico, vertraging van 2 uur"). 3. **`DynamicPriorityCalculatorTool`:** * **Functie:** Gebruikt een algoritme (zie strategieën hieronder) om prioriteiten opnieuw te berekenen op basis van input van de andere tools. * **Input:** Lijst met conflicten, risico's, orderwaarden, klantprioriteiten. * **Output:** Een nieuwe, gerangschikte volgorde van orders. 4. **`AgentCommunicationTool`:** * **Functie:** Stuurt berichten naar de sub-agenten via een message queue (bijv. RabbitMQ), API calls of een gedeelde database. * **Actie:** Zegt tegen een sub-agent: "Vrijgeven machine M7 van 14:00-15:00" of "Verhoog de prioriteit van Order #123". --- ### Stap 3: Implementatie van Conflictoplossingsstrategieën De intelligentie van de agent zit in de logica van de `DynamicPriorityCalculatorTool`. Hier zijn strategieën om te coderen: 1. **Prioriteringsalgoritme:** * **Termijn (Deadline):** Orders met de kortste tijd tot de deadline krijgen een hogere prioriteit. Een order die over 1 uur klaar moet zijn, gaat voor een order die over 5 uur klaar moet. * **Klantimportantie:** Wijs een statische prioriteit toe aan orders van key accounts (bijv. "Goud", "Zilver", "Brons"). * **Orderwaarde:** Een grote, lucratieve order kan voorrang krijgen op een kleine order, tenzij de kleine order kritiek is. * **Strafkosten:** Modelleer de financiële impact van het missen van een deadline. 2. **Conflictresolutie-algoritmen:** * **Eerlijke herplanning (Fair Rescheduling):** Verschuif de order met de laagste prioriteit naar een later beschikbaar tijdslot op dezelfde machine. * **Machine-substitutie:** Zoek in de database naar een alternatieve machine die dezelfde bewerking kan uitvoeren en wijs de order daaraan toe. * **Preemptie:** Onderbreek een lopende order met een lage prioriteit ten gunste van een order met een hoge prioriteit en zeer korte deadline. *(Wees voorzichtig met deze strategie, want het veroorzaakt vertraging)*. * **Onderhandeling (via de agent):** De Orchestrator-agent kan een eenvoudige "veiling" houden waarbij hij sub-agenten vraagt naar hun flexibiliteit en de minst schadelijke aanpassing kiest. De tool zou een gewogen score kunnen berekenen voor elke order (`(1/Tijd_tot_deadline) * Klantgewicht * Orderwaarde`) en op basis daarvan beslissingen nemen. --- ### Stap 4: Dynamische Aanpassing en Coördinatie Dit is de workflow van de agent, aangestuurd door de SuperAGI kern. 1. **Continuous Loop:** Configureer de agent om in een oneindige loop te draaien (bijv. elke 5 minuten) of op basis van events (bijv. een trigger wanneer een sub-agent een conflict detecteert). 2. **Data Verzamelen:** De agent gebruikt de `ConflictDetectorTool` en `DeadlineAnalyzerTool` om een momentopname van het systeem te krijgen. 3. **Analyseren en Beslissen:** De agent gebruikt de `PriorityCalculatorTool` (die de hierboven beschreven strategieën bevat) om de optimale volgorde en resource-toewijzing te bepalen. 4. **Actie Onderemen:** De agent gebruikt de `AgentCommunicationTool` om instructies te sturen naar de sub-agenten. 5. **Feedback Loop:** De agent moet de uitkomst van zijn acties monitoren. Hebben de sub-agenten de instructies uitgevoerd? Is het conflict opgelost? Zo niet, dan moet het een nieuwe strategie proberen. --- ### Stap 5: Praktische Implementatie in SuperAGI 1. **Sub-Agenten:** Elke sub-agent beheert zijn eigen set orders en machines. Ze moeten een gestandaardiseerde interface (API, database tabel) hebben waar de Orchestrator-agent hun planning kan uitlezen en nieuwe instructies kan schrijven. 2. **Gedeelde Knowledge:** Creëer een gedeelde database of knowledge graph waarin de huidige prioriteiten, machinestatussen en orderstatussen worden bijgehouden. Dit is de "single source of truth". 3. **Custom Tools Schrijven:** Je moet de bovenstaande Tools coderen in Python binnen het SuperAGI framework. Deze tools communiceren met je productiedatabase en APIs. 4. **Agent Configuratie:** In het SuperAGI UI koppel je de `ProductieOrchestrator` agent aan de custom tools die je hebt geschreven. 5. **Testen:** Begin met een gesimuleerde omgeving. Creëer opzettelijk conflicten en observeer of de agent ze correct identificeert en volgens de gedefinieerde regels oplost. **Samenvatting:** Je ontwerpt een supervisor-agent die de rol van een menselijke planningsmedewerker automatiseert. De kracht ligt niet in één enkele complexe AI, maar in de combinatie van duidelijke bedrijfsregels (gecodeerd in de tools), continue monitoring en automatische, gestandaardiseerde communicatie tussen de autonome sub-agenten.