- Los sistemas multiagente (MAS) utilizan múltiples agentes de IA que colaboran para abordar tareas complejas como la redacción de informes o la gestión de centros de datos.
- Los MAS permiten a los agentes trabajar de forma independiente y sistemática, en lugar de depender de un solo agente que haga malabarismos para realizar todas las tareas con avisos.
- Los sistemas de evaluación multiagente (MAES) son herramientas que permiten evaluar el rendimiento individual y conjunto de los agentes en entornos MAS.
- La evaluación de los MAS no se limita al rendimiento individual de cada agente, sino que también hay que tener en cuenta su cooperación y la transmisión de información entre ellos.
¡Bienvenido al apasionante mundo de los multiagentes! Estas maravillas de LLM están revolucionando la productividad al trabajar junto a los humanos para abordar problemas complejos. Desde la redacción de informes hasta la depuración de código y la gestión de centros de datos, la capacidad de crear agentes de IA que colaboren eficazmente representa el futuro de la mano de obra de IA.
¿Cómo se mide el éxito de los sistemas multiagente? Evaluar los MAS (sistemas multiagente) es como puntuar una carrera de relevos: no sólo los corredores individuales, sino también la fluidez con que se pasan el testigo.
Pero antes...
¿Qué son los sistemas multiagente?
Un sistema multiagente contiene varios agentes de IA que trabajan juntos en un entorno compartido para lograr un objetivo general. Este objetivo puede o no requerir la contribución de cada agente.
¿Por qué no transmitir distintas indicaciones del sistema a un mismo agente? Los sistemas multiagente permiten que varios agentes trabajen de forma independiente, percibiendo y tomando decisiones que conducen a la tarea de forma más sistemática y eficiente.
¿Qué son los sistemas multiagente Eval?
Los sistemas de evaluación multiagente pueden entenderse como herramientas, envoltorios o servicios utilizados para evaluar el comportamiento de los sistemas agénticos.
Estos sistemas no se limitan a evaluaciones cuantitativas como la latencia o el uso de tokens. Los métodos de evaluación modernos proporcionan una visión más profunda de los comportamientos de los agentes a través de métricas que cubren áreas más cualitativas como la coherencia y la similitud semántica con el contenido de origen.
La diversión (y la frustración) de evaluar los MAS
Evaluar sistemas multiagente (MAS) exige plantearse las preguntas adecuadas en cada paso del proceso. Estos aspectos pueden ayudarte a reconsiderar o perfeccionar el diseño de tu sistema:
1. Cooperación y coordinación
¿Sus agentes son amables entre sí, o son poco sinceros y caóticos? Por ejemplo, en un banco de datos, los agentes deben colaborar para evitar conflictos, como sobrescribir archivos dinámicos que otro agente está utilizando activamente.
2. Utilización de herramientas y recursos
¿Cómo utilizan los agentes las herramientas de que disponen? Si está desplegando un MAS para el análisis de datos, ¿se reparten los agentes la carga de trabajo de forma eficiente o hay duplicación de esfuerzos?
3. Escalabilidad
Añadir más agentes puede hacer o deshacer un sistema. ¿Mejora el rendimiento con la ampliación o los agentes empiezan a pisarse unos a otros? Si los agentes se solapan demasiado, estarás consumiendo valiosos recursos informáticos.
¿Cómo crear Sistemas de evaluación multiagente?
Para crear un marco de evaluación eficaz para su sistema multiagente, es necesario llevar a cabo algunas tareas. A continuación te explicamos cómo estructurar tu proceso:
- Registros de interacción de agentes: Realice un seguimiento de cada decisión, acción y comunicación para su análisis.
- Métricas de evaluación: Definir métricas y puntos de referencia para las interacciones de los agentes.
- Marco de evaluación: Elija el marco adecuado para empezar a aplicar la evaluación.
1. Registros de interacción de agentes
La rendición de cuentas a nivel de agente debe mantenerse para la tarea general de evaluar sistemas multiagente. Generar registros de las interacciones que muestren el razonamiento, las acciones y las consecuencias de cada agente favorece la solidez de los sistemas.
Ahora estos registros pueden contener marcas de tiempo, llamadas a herramientas, resultados generados o conversaciones internas. He aquí un ejemplo de registro de una conversación de un agente desplegado mediante Botpress.
2. Métricas de evaluación
La evaluación de MAS se reduce a las métricas adecuadas y a herramientas prácticas para medir el rendimiento. Una vez listos los registros, hay que decidir qué evaluar. Estas son las métricas clave para evaluar tu MAS:
Al evaluar estos sistemas, es esencial centrarse en las métricas que reflejan su colaboración, el uso de herramientas y la calidad de los resultados.
3. Marco de evaluación
A la hora de elegir el marco para obtener y compilar las métricas, puedes encontrar fácilmente una plétora de recursos en forma de bibliotecas de código abierto. Echemos un vistazo a DeepEval, TruLens, RAGAs y DeepCheck, algunos de los principales frameworks que puedes utilizar para la evaluación:
Una vez establecido el marco de evaluación, es hora de pasar a la acción. Las métricas y los datos que recopile deben guiarle en el perfeccionamiento de sus sistemas multiagente:
- Ajuste los protocolos de colaboración: Utiliza métricas para ajustar el modo en que los agentes interactúan y comparten tareas.
- Mejorar la asignación de recursos: Los datos de los marcos de evaluación pueden poner de manifiesto ineficiencias en el uso de herramientas o en la distribución de recursos informáticos.
- Aborde el sesgo de forma proactiva: Las comprobaciones periódicas con los marcos de evaluación mencionados garantizan que los resultados de su MAS sean justos y equitativos.
Mejore su proceso de automatización con agentes múltiples
Los sistemas de evaluación multiagente son la piedra angular de la creación de agentes de IA eficientes, fiables y adaptables. Ya se trate de optimizar flujos de trabajo, mejorar la toma de decisiones o escalar tareas complejas, unos marcos de evaluación sólidos garantizan que sus sistemas rindan al máximo.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Qué distingue a un sistema multiagente de un sistema modular monoagente?
Un sistema multiagente (MAS) está formado por múltiples agentes autónomos, cada uno capaz de tomar sus propias decisiones, actuar de forma independiente e interactuar con los demás. En cambio, un sistema modular de un solo agente tiene un responsable centralizado que controla varios módulos, lo que significa que sigue siendo un agente que gestiona componentes internos en lugar de entidades independientes.
2. ¿Cómo se comparan los sistemas multiagente con el aprendizaje por conjuntos del ML tradicional?
En los sistemas multiagente, los agentes coordinan acciones entre sí y se adaptan a su entorno en tiempo real. El aprendizaje conjunto combina varios modelos (como los bosques aleatorios o el boosting) para mejorar la precisión de las predicciones, pero estos modelos funcionan de forma independiente y no se comunican durante el tiempo de ejecución.
3. ¿Cómo garantizar que la comunicación de los agentes siga siendo interpretable y auditable?
Para garantizar que la comunicación de los agentes sea interpretable y auditable, todos los mensajes deben registrarse con formatos estructurados como JSON, incluyendo metadatos como el ID del remitente, la marca de tiempo y el tipo de mensaje. El uso de un servicio de registro centralizado o un sistema de seguimiento distribuido ayuda a mantener la transparencia.
4. ¿Pueden los agentes aprender unos de otros en los MAS? ¿Cómo se gestiona el intercambio de conocimientos?
Sí, los agentes de un MAS pueden aprender unos de otros utilizando estructuras de datos compartidas como un sistema de pizarra o protocolos de paso de mensajes. El sistema debe diseñarse con mecanismos de resolución de conflictos y sincronización de actualizaciones para garantizar la coherencia y evitar actualizaciones de aprendizaje contradictorias.
5. ¿Qué infraestructura se necesita para ampliar el MAS?
Para escalar un sistema multiagente, se necesita una infraestructura distribuida con componentes como Kubernetes para la orquestación de contenedores, agentes de mensajes (por ejemplo, Kafka, RabbitMQ) para la comunicación entre agentes y bases de datos distribuidas (como Redis o Cassandra) para el estado y la memoria compartidos.
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