सामान्य patterns: supervisor pattern (एक "manager" agent विशेष "worker" agents को delegate करता है), debate pattern (agents बेहतर balanced निष्कर्ष तक पहुंचने के लिए विपरीत positions पर बहस करते हैं), pipeline pattern (agents sequentially process करते हैं, प्रत्येक पिछले output को refine करता है), और peer pattern (agents एक समस्या के विभिन्न पहलुओं पर parallel में काम करते हैं और results merge करते हैं)।
कई frameworks multi-agent systems को support करते हैं: AutoGen (Microsoft) agents को एक-दूसरे से converse करने देता है, CrewAI role-based agent teams प्रदान करता है, LangGraph complex agent workflows को state machines के रूप में संभालता है, और Anthropic का agent SDK multi-agent orchestration support करता है। चुनाव complexity पर निर्भर करता है: सरल handoffs को framework की आवश्यकता नहीं; branching logic और human-in-the-loop approval वाले complex workflows structured orchestration से लाभान्वित होते हैं।
Multi-agent systems LLM API costs को multiply करते हैं — यदि तीन agents प्रत्येक पांच calls करते हैं एक समस्या हल करने के लिए, तो वह single call की 15x cost है। Value proposition यह है कि high-stakes कार्यों के लिए quality improvement cost को justify करता है। एक code review agent जो deployment से पहले bugs पकड़ता है, API calls से अधिक बचत करता है। लेकिन सरल कार्यों के लिए, एक अच्छी तरह prompted single model आमतौर पर पर्याप्त और कहीं सस्ता है।