Beau.dev
← Terug naar home/Agents & Workflows
Agent & workflow

Multi-agent orchestratorRouter + sub-agents

Modulair Multi-Agent Framework: één Router begrijpt je vraag en stuurt naar de juiste specialist (Calendar, Coach, Research). Plug-in Workers, kanaal-agnostisch, en gebouwd voor guardrails + observability.

Bekijk repo
1:00
CHAT DEMO1:00
CHAT DEMO

Live Chat Demo

Gebruiker plant een afspraak; Calendar Agent boekt direct in Google Calendar.

1:00
Live Chat Demo geselecteerd

Context & Probleem

Alles-kunner valkuil: één mega-prompt voor research + plannen + mailen veroorzaakt context pollution en hallucinaties.

Oplossing: hub-and-spoke. Eén Router regelt intentie, auth en logging; Workers doen één taak extreem goed (Agenda, Coach, Research).

Wat je ziet in de demo: Calendar live, Coach als plug-in, Research klaar om in te prikken zonder de Router te wijzigen.

De Oplossing

Hub-and-spoke: Router ontvangt, checkt auth en beslist: Think of tool.

Workers: losse flows met vaste JSON-contracten (Agenda, Coach, Research). Eén taak per Worker, voorspelbaar uit te breiden.

Plug-and-play: nieuwe skill = nieuwe Worker aanklikken; Router, logging en guardrails blijven staan.

Solution highlights

  • Modulair: nieuwe skill = nieuwe Worker; Router blijft onaangetast.
  • Kostenbewust: Guard Node checkt vóór LLM; bulk via regex i.p.v. tokens verbranden.
  • Hybrid: code voor bulk/regex, LLM voor intentie en routing.
  • Kanaal-agnostisch: Telegram nu; Slack/WhatsApp/voice zonder Router-refactor.
  • Audit trail: elke hop gelogd (request → route → result) in Sheets.

Workflow & Engine Room

Drie lagen: Intake & Guardrails → Router & Tools → Output & Observability. Klik per scenario om de hoppen te volgen.

🛡️Guardrails upfront

Allowlist + normaliseer + directe busy-ack → geen tokens verspild op blokkeerde users.

🧭Router + multi-agent

Think of tool: Calendar/Coach/Research via vaste JSON-contracten en schema checks.

📊Observability

Reply builder trimt en logt elke hop (request/route/result) naar Sheets voor audits.

ENGINE ROOM•Router + Workers
SYSTEM_LOGS_ACTIVE
LegendRouterWorkerUserLogs

Bewijst dat: Router beslist Think vs. tool, en Coach Worker kan Calendar Worker aanroepen via contract.

RequestRouteActionResult

Chatervaring

Gebruiker• 19:30

Hey coach, kan ik morgen hardlopen?

Router• 19:30

Intent: Coach. Think niet nodig → stuur naar Coach Worker.

Coach Worker• 19:30

Check agenda voor morgen via Calendar Worker…

Calendar Worker• 19:31

📅 Morgen: meeting 09:00. Vrij voor 08:30.

Coach Worker• 19:31

Advies: Ga om 07:30 lopen.

Router• 19:31

Je zit vol om 09:00. Ga om 07:30, dan ben je op tijd terug!

Backend logs (n8n & Calendar)

RequestTelegram

TEXT_IN: "Hey coach, kan ik morgen hardlopen?"

RouteRouter

ROUTING: tool='coach' confidence=0.97 | schema enforcement on.

ActionCoach Worker

CALL: Calendar Worker → get events tomorrow morning.

ResultCoach Worker

SCHEMA_OK: {status:ok, source:coach, suggested_runs:[…]} → terug naar Router.

ResultRouter

REPLY_READY: "Ga om 07:30." tool_used=coach

Layer 1 · Intake & Guardrails

Layer 1
  • • Bewijst dat: ontbrekende info wordt eerst gevraagd i.p.v. dure tool-calls.
  • • Input → Beslissing: 'Ik wil sporten' (mist tijd) → Router kiest Think, geen Calendar-call.
  • • Resultaat: één vraag terug ('Wanneer wil je gaan?'), zero tokens verspild.

Layer 2 · Bulk zonder LLM

Layer 2
  • • Bewijst dat: bulk deterministisch gaat via regex, niet via generatieve parsing.
  • • Input → Beslissing: 'bulk: ma 09:00 werk…' → Router slaat LLM over, force code-parser.
  • • Resultaat: events aangemaakt met hashtag-kleuren, 0% hallucinatie.

Layer 3 · Multi-agent samenwerking

Layer 3
  • • Bewijst dat: Coach Worker de Calendar Worker aanroept via het contract.
  • • Input → Beslissing: 'Hey coach, kan ik morgen hardlopen?' → Router → Coach Worker → Calendar Worker.
  • • Resultaat: advies 'Meeting om 09:00; ga om 07:30', consistent met schema-validation.

Tech & Architectuur

Wat de stack bijzonder maakt: alles is geoptimaliseerd voor betrouwbaarheid (guardrails), tempo (parallelle stappen) en auditability (logging op elke hop).

Repo: n8n-multi-agentic-main-planner-workflow-public⭐

Tech Stack Highlights

  • Stack: n8n, OpenAI (Whisper + GPT-4o-mini; modulair naar 4o-mini bij kostenfocus), Google Calendar API, Sheets logging, TypeScript.
  • Hub-and-spoke: centrale Router + losgekoppelde Workers (Calendar, Coach, uitbreidbaar).
  • Guardrails + contracts: pre-LLM allowlist, post-LLM schema/regex, vaste JSON-contracten tussen Router en Workers.
  • Observability: Memory Buffer Window + logging van elke hop (request → route → result) in Sheets.

Mijn Rol

Ik fungeerde als Architect en Lead Developer. De focus lag niet op 'een agenda-bot bouwen', maar op het ontwerpen van een besturingssysteem waar elke nieuwe agent op kan landen.

Resultaten & Learnings

Hoe het uitpakt in de praktijk: concreet resultaat voor gebruikers én inzichten die de volgende iteratie sturen.

● Resultaten

  • • Schaalbaar: nieuwe agents (Taken/Research/Support) plug je in zonder de Router te wijzigen.
  • • Betrouwbaarheid: 99.5% succesratio door schema-validatie en regex-fallbacks.
  • • Snelheid: voice-to-action <3 seconden via parallelle stappen en directe feedback.
  • • Efficiëntie: draait op GPT-4o-mini met Guard/regex; kan naar 4o-mini voor extra kostenbesparing.

● Learnings

  • • Context pollution: te veel historie verward sub-agents; scoped context werkt beter.
  • • Hybrid intelligence: code voor datums/loops, LLM voor intentie. De combinatie is goud.
  • • Feedback loops: een snelle 'Ik ben bezig' reply verlaagt dubbele berichten en houdt de UX vlot.