Bienvenue dans le monde passionnant des agents multiples ! Ces merveilles du site LLM révolutionnent la productivité en travaillant aux côtés des humains pour résoudre des problèmes complexes. De la rédaction de rapports au débogage de code en passant par la gestion de centres de données, ils représentent l'avenir de la main-d'œuvre de l'IA.
Comment mesurer le succès des systèmes multi-agents? Évaluer les SMA (systèmes multi-agents), c'est comme noter une course de relais - non seulement les coureurs individuels, mais aussi la fluidité du passage du témoin entre eux.
Mais avant d'en dire plus...
Qu'est-ce qu'un système multi-agents ?
Un système multi-agents contient plusieurs agents d'intelligence artificielle travaillant ensemble dans un environnement commun pour atteindre un objectif global. Cet objectif peut exiger ou non la contribution de chaque agent.
Pourquoi ne pas simplement transmettre différentes invites du système au même agent ? Les systèmes multi-agents permettent à plusieurs agents de travailler indépendamment, de percevoir et de prendre des décisions qui mènent à la tâche de manière plus systématique et plus efficace.
Que sont les systèmes multi-agents d'évaluation ?
Les systèmes d'évaluation multi-agents peuvent être considérés comme des outils, des enveloppes ou des services utilisés pour évaluer le comportement des systèmes agentiques.
Ces systèmes ne se limitent pas à des évaluations quantitatives telles que la latence ou l'utilisation de jetons. Les méthodes d'évaluation modernes permettent de mieux comprendre les comportements des agents grâce à des mesures qui couvrent des domaines plus qualitatifs tels que la cohérence et la similarité sémantique avec le contenu source.
Le plaisir (et la frustration) de l'évaluation des SMA
L'évaluation des systèmes multi-agents (SMA) nécessite de poser les bonnes questions à chaque étape du processus. Ces aspects peuvent vous aider à reconsidérer ou à affiner la conception agentique de votre système :
1. Coopération et coordination
Vos agents jouent-ils gentiment les uns avec les autres, ou sont-ils malhonnêtes et chaotiques ? Par exemple, dans une banque de données, les agents doivent collaborer pour éviter les conflits, comme l'écrasement de fichiers dynamiques qu'un autre agent est en train d'utiliser.
2. Utilisation des outils et des ressources
Les agents utilisent-ils bien les outils à leur disposition ? Si vous déployez un MAS pour l'analyse de données, les agents répartissent-ils efficacement la charge de travail ou y a-t-il duplication des efforts ?
3. L'évolutivité
L'ajout d'agents peut faire ou défaire un système. Les performances s'améliorent-elles avec l'augmentation de l'échelle ou les agents commencent-ils à se marcher sur les pieds ? Si les agents se chevauchent trop, vous consommerez de précieuses ressources informatiques.
Comment construire des systèmes d'évaluation multi-agents ?
Quelques tâches doivent être accomplies pour créer un cadre d'évaluation efficace pour votre système multi-agents. Voici comment structurer votre pipeline :
- Journaux d'interaction des agents: Suivi de chaque décision, action et communication à des fins d'analyse.
- Mesures d'évaluation: Définir des mesures et des critères de référence pour les interactions agentiques.
- Cadre d'évaluation: Choisir le bon cadre pour commencer à mettre en œuvre l'évaluation en utilisant.
1. Journaux d'interaction avec les agents
La responsabilité au niveau de l'agent doit être maintenue pour la tâche générale d'évaluation des systèmes multi-agents. La création de journaux d'interactions montrant le raisonnement, les actions et les conséquences de chaque agent favorise la robustesse des systèmes.
Désormais, ces journaux peuvent contenir des horodatages, des appels d'outils, des résultats générés ou des conversations internes. Voici un exemple de journal d'une conversation d'un agent déployé à l'aide de Botpress.
2. Paramètres d'évaluation
L'évaluation de la MAS se résume à l'utilisation des bons indicateurs et d'outils pratiques pour mesurer les performances. Une fois que les registres sont prêts, il est temps de décider ce qu'il faut évaluer. Voici les principales mesures permettant d'évaluer votre SMA :
Lors de l'évaluation de ces systèmes, il est essentiel de se concentrer sur les mesures qui reflètent la collaboration, l'utilisation des outils et la qualité des résultats.
3. Cadre d'évaluation
Lorsque vous choisissez le framework pour sourcer et compiler les métriques, vous pouvez facilement trouver une pléthore de ressources sous la forme de bibliothèques open-source. Examinons DeepEval, TruLens, RAGAs et DeepCheck, quelques-uns des meilleurs frameworks que vous pouvez utiliser pour l'évaluation :
Une fois votre cadre d'évaluation mis en place, il est temps de passer à l'action. Les mesures et les informations que vous recueillez devraient vous permettre d'affiner vos systèmes multi-agents :
- Ajustez les protocoles de collaboration : Utilisez des mesures pour ajuster la façon dont les agents interagissent et partagent les tâches.
- Améliorer l'allocation des ressources : Les données issues des cadres d'évaluation peuvent mettre en évidence des inefficacités dans l'utilisation des outils ou la distribution des ressources informatiques.
- Traiter les biais de manière proactive : Des vérifications régulières avec les cadres d'évaluation mentionnés permettent de s'assurer que les résultats de la SMA sont justes et équitables.
Améliorez votre pipeline d'automatisation avec des agents multiples
Les systèmes d'évaluation multi-agents sont la pierre angulaire de la création d'agents d'IA efficaces, fiables et adaptatifs. Qu'il s'agisse d'optimiser les flux de travail, d'améliorer la prise de décision ou de mettre à l'échelle des tâches complexes, des cadres d'évaluation robustes garantissent que vos systèmes fonctionnent au mieux.
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