Phương pháp bảng đen là một mẫu thiết kế trong đó nhiều AI agent cộng tác để giải quyết các vấn đề trong khi ghi dữ liệu và tiến trình trung gian lên một khu vực làm việc chung (bảng đen).
Phương pháp bảng đen là một kiến trúc AI cổ điển được thành lập từ những năm 1980 với hệ thống nhận dạng giọng nói Hearsay-II, v.v. và được thiết kế để giải quyết các vấn đề trong khi nhiều agent chuyên biệt (nguồn tri thức) gián tiếp trao đổi thông tin thông qua cấu trúc dữ liệu dùng chung trung tâm (bảng đen). Nó được đặc trưng bởi một mô hình hợp tác liên kết lỏng lẻo, trong đó mỗi agent chỉ xử lý khu vực riêng của mình và viết một phần giải pháp lên bảng đen, sau đó agent khác sẽ đọc và tiến hành quy trình tiếp theo. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, các hệ thống đa agent dựa trên LLM đang được đánh giá lại dưới dạng kiến trúc trong đó bộ nhớ dùng chung và DB vectơ được sử dụng làm bảng đen và nhiều agent đọc và ghi không đồng bộ. Những cạm bẫy trong lĩnh vực này là xung đột quyền ghi và quản lý tính nhất quán có xu hướng trở nên phức tạp và chi phí điều phối tăng lên khi số lượng agent tăng lên. Khi thiết kế, nó được sử dụng rộng rãi để xác định xem cái nào dễ bảo trì hơn việc điều phối truyền thông điệp dựa trên quy mô nhóm và mức độ ghép nối lỏng lẻo của các nhiệm vụ.