# कई Agents कब काम आते हैं — AI Agents और Tool Use

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/ai-agents-mcp/multi-when

> तय करें कि काम को agents में कब बाँटें और कब एक agent बेहतर है।

## कारण से बाँटें

कई agents तब मदद करते हैं जब उप-कार्यों को **अलग tools या permissions** चाहिए, स्वतंत्र काम **समानांतर** चल सकता हो, या काम एक **context window** के लिए बहुत बड़ा हो। आम रूप हैं: विशेषज्ञों को काम सौंपने वाला समन्वयक, या चरणों की pipeline। वे ख़र्च, देरी और नई विफलताएँ भी जोड़ते हैं, जैसे agents का एक-दूसरे को ग़लत समझना, इसलिए जब तक मापा हुआ कारण न हो एक agent रखें।

## कई हाथ, साझा tools

काम को agents में बाँटना या protocol से tools साझा करना तभी मदद करता है जब वह असली समस्या हल करे।

![तीन हिस्से: विशेषज्ञ agents, समन्वयक, साझा tools।](assets/figures/ai-agents-mcp/section-7-map.svg) — चित्र 7.1 — विशेषज्ञ, समन्वयक और साझा tools।

## विशेषज्ञों वाला समन्वयक

हर विशेषज्ञ के पास छोटा tool set है। समन्वयक सिर्फ़ तय करता है कि कौन क्या सँभाले और उत्तर मिलाता है।

```text
Coordinator  (tools: delegate)
  |- Researcher   (tools: search_docs, get_doc)        read-only
  |- Analyst      (tools: run_python)                  sandboxed
  \- Writer       (tools: write_file)                  one folder only
```

## साफ़ handoffs दें

Subagent बातचीत की याद के बिना शुरू होता है। उसे लक्ष्य, संबंधित तथ्य, अपेक्षित output format और सीमाएँ दें, और पूरा कार्य-विवरण नहीं बल्कि छोटा नतीजा लौटाने को कहें।

**Quiz:** कई agents उपयोग करने का अच्छा कारण कौन-सा है?

- [ ] यह प्रभावशाली लगता है
- [ ] एक agent हमेशा बहुत धीमा होता है
- [ ] आपको ज़्यादा bugs चाहिए
- [x] उप-कार्यों को अलग tool permissions चाहिए

*Answer:* उप-कार्यों को अलग tool permissions चाहिए. अलग भूमिकाएँ अलग, संकरी permissions देती हैं, जिससे सुरक्षा बढ़ती है।