- Les systèmes multi-agents (SMA) utilisent plusieurs agents d'intelligence artificielle qui collaborent pour accomplir des tâches complexes telles que la rédaction de rapports ou la gestion de centres de données.
- Les MAS permettent aux agents de travailler de manière indépendante et systématique, au lieu de s'en remettre à un seul agent qui jongle avec toutes les tâches à l'aide de messages-guides.
- Les systèmes d'évaluation multi-agents (MAES) sont des outils permettant d'évaluer les performances individuelles et collectives des agents dans des environnements MAS.
- L'évaluation de la SMA ne se limite pas aux performances individuelles des agents, mais porte également sur la qualité de la coopération et de la transmission d'informations entre les agents.
Bienvenue dans le monde passionnant des multi-agents ! Ces merveilles du 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, la capacité à construire des agents d'IA qui collaborent efficacement représente 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.
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.
Prêt à construire des agents d'intelligence artificielle plus intelligents et plus performants ? Botpress vous fournit les outils dont vous avez besoin pour construire et gérer de puissants systèmes d'intelligence artificielle. Avec des fonctionnalités telles que l'Agent Studio pour une conception rapide, et une intégration transparente avec des plateformes telles que Slack et WhatsApp.
Botpress est conçu pour simplifier la complexité. Commencez à construire aujourd'hui, c'est gratuit.
FAQ
1. Qu'est-ce qui distingue un système multi-agents d'un système mono-agent modulaire ?
Un système multi-agents (SMA) se compose de plusieurs agents autonomes, chacun capable de prendre ses propres décisions, d'agir de manière indépendante et d'interagir avec les autres. En revanche, un système mono-agent modulaire dispose d'un décideur centralisé qui contrôle différents modules, ce qui signifie qu'il s'agit toujours d'un agent qui gère des composants internes plutôt que des entités indépendantes.
2. Comment les systèmes multi-agents se comparent-ils à l'apprentissage ensembliste dans le ML traditionnel ?
Les systèmes multi-agents impliquent que les agents coordonnent leurs actions les uns avec les autres et s'adaptent à leur environnement en temps réel. L'apprentissage d'ensemble combine plusieurs modèles (comme les forêts aléatoires ou le boosting) pour améliorer la précision des prédictions, mais ces modèles fonctionnent de manière indépendante et ne communiquent pas pendant l'exécution.
3. Comment s'assurer que la communication avec les agents reste interprétable et vérifiable ?
Pour que les communications des agents soient interprétables et vérifiables, tous les messages doivent être enregistrés dans des formats structurés tels que JSON, avec des métadonnées telles que l'identifiant de l'expéditeur, l'horodatage et le type de message. L'utilisation d'un service de journalisation centralisé ou d'un système de traçage distribué permet de maintenir la transparence.
4. Les agents peuvent-ils apprendre les uns des autres dans le cadre de la SMA ? Comment le partage des connaissances est-il géré ?
Oui, les agents d'un MAS peuvent apprendre les uns des autres en utilisant des structures de données partagées telles qu'un système de tableau noir ou des protocoles de transmission de messages. Le système doit être conçu avec des mécanismes de résolution des conflits et de synchronisation des mises à jour afin de garantir la cohérence et d'éviter les mises à jour d'apprentissage contradictoires.
5. Quelle est l'infrastructure nécessaire pour faire évoluer le MAS ?
Pour mettre à l'échelle un système multi-agents, vous avez besoin d'une infrastructure distribuée avec des composants tels que Kubernetes pour l'orchestration des conteneurs, des courtiers de messages (par exemple, Kafka, RabbitMQ) pour la communication inter-agents, et des bases de données distribuées (comme Redis ou Cassandra) pour l'état et la mémoire partagés.
.webp)
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 :
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 :
- Mesures personnalisables pour la collaboration MAS.
- Intégration CI/CD pour les tests itératifs.
- assure l'alignement sur les objectifs du MAS
- Offre des mesures de la pertinence du contexte.
- Suivi de l'exactitude et de la pertinence des réponses.
- Évalue le contexte des données partagées.
- Identifie les préjugés dans la prise de décision.
- Visualise la transparence et la santé de la SMA.
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 :