1. What distinguishes a multi-agent system from a modular single-agent system?

A multi-agent system (MAS) consists of multiple autonomous agents, each capable of making its own decisions, acting independently, and interacting with others. In contrast, a modular single-agent system has a centralized decision-maker that controls various modules, meaning it’s still one agent managing internal components rather than independent entities.

2. How do multi-agent systems compare to ensemble learning in traditional ML?

Multi-agent systems involve agents coordinating actions with each other, and adapting to their environment in real time. Ensemble learning combines multiple models (like random forests or boosting) to improve prediction accuracy, but these models operate independently and don’t communicate during runtime.

3. How can you ensure that agent communication remains interpretable and auditable?

To ensure agent communication is interpretable and auditable, all messages should be logged with structured formats such as JSON, including metadata like sender ID, timestamp, and message type. Using a centralized logging service or distributed trace system helps maintain transparency.

4. Can agents learn from each other in MAS? How is knowledge sharing handled?

Yes, agents in a MAS can learn from each other using shared data structures like a blackboard system or message passing protocols. The system must be designed with conflict resolution and update synchronization mechanisms to ensure consistency and avoid contradictory learning updates.

What infrastructure is needed to scale MAS?

To scale a multi-agent system, you need a distributed infrastructure with components like Kubernetes for container orchestration, message brokers (e.g., Kafka, RabbitMQ) for inter-agent communication, and distributed databases (like Redis or Cassandra) for shared state and memory.

Menguasai Sistem Evaluasi Multi-Agen di 2025

Ditulis oleh

Aryan Kargwal

Pengembang AI, Kandidat PhD, dan Pembuat Konten (edtr newsletter & Botpress)

Daftar Isi

Langkah 1. judul langkah ditulis di sini seperti yang diharapkan

Ringkasan

Sistem multi-agen (MAS) menggunakan beberapa agen AI yang bekerja sama untuk menyelesaikan tugas kompleks seperti menulis laporan atau mengelola pusat data.
MAS memungkinkan agen bekerja secara mandiri dan sistematis, bukan hanya mengandalkan satu agen yang menangani semua tugas dengan prompt.
Sistem evaluasi multi-agen (MAES) adalah alat untuk menilai seberapa baik kinerja agen secara individu maupun bersama dalam lingkungan MAS.
Evaluasi MAS berarti tidak hanya melihat kinerja masing-masing agen, tetapi juga seberapa baik mereka bekerja sama dan bertukar informasi satu sama lain.

Selamat datang di dunia multi-agen yang menarik! LLM canggih ini merevolusi produktivitas dengan bekerja bersama manusia untuk menyelesaikan masalah kompleks. Mulai dari membuat laporan, debugging kode, hingga mengelola pusat data, kemampuan untuk membangun agen AI yang dapat berkolaborasi secara efektif adalah masa depan tenaga kerja AI.

Bagaimana Anda mengukur keberhasilan sistem multi-agen? Mengevaluasi MAS (sistem multi-agen) seperti menilai lomba estafet—bukan hanya pelarinya, tapi juga seberapa lancar tongkat estafet berpindah di antara mereka.

Namun sebelum membahas lebih jauh…

Apa itu Sistem Multi-Agen?

Sistem multi-agen terdiri dari beberapa agen AI yang bekerja bersama dalam satu lingkungan untuk mencapai tujuan utama. Tujuan ini bisa saja membutuhkan kontribusi dari setiap agen, atau tidak.

Mengapa tidak hanya memberikan berbagai prompt sistem ke satu agen saja? Sistem multi-agen memungkinkan beberapa agen bekerja secara mandiri, mengamati, dan mengambil keputusan yang mengarah ke tugas secara lebih sistematis dan efisien.

Bangun Chatbot AI

Buat chatbot agentik sesuai kebutuhan

Mulai sekarang

Apa itu Sistem Evaluasi Multi-Agen?

Sistem evaluasi multi-agen dapat dipahami sebagai alat, pembungkus, atau layanan yang digunakan untuk menilai perilaku sistem agentik.

Sistem ini tidak terbatas pada evaluasi kuantitatif seperti latensi atau penggunaan token. Metode evaluasi modern memberikan wawasan lebih dalam tentang perilaku agen melalui metrik yang mencakup aspek kualitatif seperti koherensi dan kesamaan semantik dengan konten sumber.

Hal yang Perlu Dipertimbangkan Saat Mengevaluasi Sistem Multi-Agen

Mengevaluasi sistem multi-agen (MAS) membutuhkan pertanyaan yang tepat di setiap tahap proses. Aspek-aspek berikut dapat membantu Anda meninjau atau menyempurnakan desain sistem agen Anda:

1. Kerja Sama dan Koordinasi

Apakah agen Anda bekerja sama dengan baik, atau justru saling menjatuhkan dan kacau? Misalnya, dalam bank data, agen harus berkolaborasi agar tidak terjadi konflik, seperti menimpa file dinamis yang sedang digunakan agen lain.

2. Pemanfaatan Alat dan Sumber Daya

Seberapa baik agen memanfaatkan alat yang tersedia? Jika Anda menerapkan MAS untuk analisis data, apakah agen membagi beban kerja dengan efisien atau justru terjadi duplikasi pekerjaan?

3. Skalabilitas

Menambah jumlah agen bisa memperkuat atau justru merusak sistem. Apakah kinerja meningkat seiring bertambahnya agen, atau justru mereka saling mengganggu? Jika agen terlalu banyak tumpang tindih, Anda akan membuang sumber daya komputasi yang berharga.

Bagaimana Cara Membangun Sistem Evaluasi Multi-Agen?

Beberapa tugas perlu dilakukan untuk menciptakan kerangka evaluasi yang efektif bagi sistem multi-agen Anda. Berikut cara menyusun prosesnya:

Log Interaksi Agen: Catat setiap keputusan, aksi, dan komunikasi untuk dianalisis.
Metrik Evaluasi: Tentukan metrik dan tolok ukur untuk interaksi antar agen.
Kerangka Evaluasi: Pilih kerangka kerja yang tepat untuk mulai menerapkan evaluasi.

Menerapkan Agen AI?

Baca Panduan Implementasi Agen AI dari kami

Baca Sekarang

1. Log Interaksi Agen

Akuntabilitas di tingkat agen perlu dijaga untuk tugas umum evaluasi sistem multi-agen. Membuat log interaksi yang menunjukkan penalaran, aksi, dan konsekuensi dari setiap agen akan memperkuat sistem.

Pengeluaran AI

‍

Kini log seperti ini dapat berisi stempel waktu, pemanggilan alat, hasil yang dihasilkan, atau percakapan internal. Berikut contoh log percakapan dari agen yang dijalankan menggunakan Botpress.

2. Metrik Evaluasi

Evaluasi MAS bergantung pada metrik yang tepat dan alat praktis untuk mengukur kinerja. Setelah log siap, saatnya menentukan apa yang akan dievaluasi. Berikut metrik utama untuk menilai MAS Anda:

Kategori	Metrik	Deskripsi
	Akurasi Alokasi Tugas	Tugas diberikan kepada agen yang paling mampu.
Kolaborasi	Latensi Komunikasi	Waktu yang dibutuhkan untuk respons agen (ms).
	Tingkat Keberhasilan Penggunaan Alat	Persentase interaksi alat yang berhasil (API/Fungsi).
Pemanfaatan Alat	Waktu Adaptasi	Waktu untuk menyesuaikan dengan alat baru (detik).
	Akurasi Penyelesaian Tugas	Akurasi hasil tugas (%).
Kualitas Output	Koherensi Output	Konsistensi logis dari output yang dihasilkan.
	Throughput	Jumlah tugas yang diselesaikan per jam oleh semua agen.
Kinerja Sistem	Waktu Pemulihan Kesalahan	Waktu untuk pulih dari kesalahan (detik).
Metrik Etika	Indeks Keadilan	Distribusi tugas/sumber daya yang adil.

‍

Saat mengevaluasi sistem seperti ini, penting untuk fokus pada metrik yang mencerminkan kolaborasi, penggunaan alat, dan kualitas output.

3. Kerangka Evaluasi

Saat memilih kerangka kerja untuk mengumpulkan dan menyusun metrik, Anda dapat dengan mudah menemukan banyak sumber daya berupa pustaka open-source. Berikut beberapa kerangka kerja teratas yang dapat Anda gunakan untuk evaluasi: DeepEval, TruLens, RAGAs, dan DeepCheck.

Kerangka Kerja	Deskripsi	Kelebihan untuk MAS
DeepEval	Mengevaluasi LLM dengan metrik yang dapat disesuaikan dan fokus pada tugas/data.	- Melacak kontribusi agen. - Metrik kolaborasi MAS yang dapat disesuaikan. - Integrasi CI/CD untuk pengujian berulang.
TruLens	Fokus pada interpretabilitas dan keselarasan output.	- Debug komunikasi antar agen. - Memastikan keselarasan dengan tujuan MAS. - Menyediakan metrik relevansi konteks.
Ragas	Mengevaluasi sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG).	- Ideal untuk MAS yang menggunakan RAG. - Melacak akurasi dan relevansi respons. - Mengevaluasi konteks data bersama.
DeepCheck	Menjamin transparansi, keadilan, dan ketahanan AI.	- Memastikan keadilan dalam MAS. - Mengidentifikasi bias dalam pengambilan keputusan. - Memvisualisasikan transparansi dan kesehatan MAS.

‍

Setelah kerangka evaluasi Anda siap, saatnya fokus pada aksi. Metrik dan wawasan yang Anda kumpulkan sebaiknya menjadi panduan untuk menyempurnakan sistem multi-agen Anda:

Sesuaikan Protokol Kolaborasi: Gunakan metrik untuk menyesuaikan cara agen berinteraksi dan berbagi tugas.
Tingkatkan Alokasi Sumber Daya: Data dari kerangka evaluasi dapat menyoroti ketidakefisienan dalam penggunaan alat atau distribusi sumber daya komputasi.
Atasi Bias Secara Proaktif: Pemeriksaan rutin dengan kerangka evaluasi yang disebutkan memastikan output MAS Anda adil dan merata.

Tingkatkan Otomatisasi Anda dengan Multi-Agen

Sistem evaluasi multi-agen adalah fondasi dalam menciptakan agen AI yang efisien, andal, dan adaptif. Baik Anda mengoptimalkan alur kerja, meningkatkan pengambilan keputusan, atau memperluas tugas kompleks, kerangka evaluasi yang kuat memastikan sistem Anda bekerja optimal.

Siap membangun agen AI yang lebih cerdas dan mumpuni? Botpress menyediakan alat yang Anda butuhkan untuk membangun dan mengelola sistem agen yang kuat. Dengan fitur seperti Agent Studio untuk desain cepat, serta integrasi mulus dengan platform seperti Slack dan WhatsApp.

Botpress dirancang untuk menyederhanakan hal yang rumit. Mulai membangun hari ini — gratis.

Bangun Chatbot AI

Buat chatbot agentik sesuai kebutuhan

Mulai sekarang

FAQ

1. Apa yang membedakan sistem multi-agen dari sistem satu agen modular?

Sistem multi-agen (MAS) terdiri dari beberapa agen otonom, masing-masing mampu mengambil keputusan sendiri, bertindak secara mandiri, dan berinteraksi dengan agen lain. Sebaliknya, sistem satu agen modular memiliki pengambil keputusan terpusat yang mengendalikan berbagai modul, sehingga tetap satu agen yang mengelola komponen internal, bukan entitas yang benar-benar independen.

2. Bagaimana perbandingan sistem multi-agen dengan ensemble learning pada ML tradisional?

Sistem multi-agen melibatkan agen-agen yang berkoordinasi satu sama lain dan beradaptasi dengan lingkungan mereka secara waktu nyata. Ensemble learning menggabungkan beberapa model (seperti random forest atau boosting) untuk meningkatkan akurasi prediksi, namun model-model ini berjalan secara independen dan tidak saling berkomunikasi saat dijalankan.

3. Bagaimana Anda memastikan komunikasi antar agen tetap dapat dipahami dan diaudit?

Untuk memastikan komunikasi antar agen dapat dipahami dan diaudit, semua pesan harus dicatat menggunakan format terstruktur seperti JSON, termasuk metadata seperti ID pengirim, stempel waktu, dan tipe pesan. Menggunakan layanan pencatatan terpusat atau sistem pelacakan terdistribusi membantu menjaga transparansi.

4. Apakah agen dapat saling belajar dalam MAS? Bagaimana pembagian pengetahuan dilakukan?

Ya, agen dalam MAS dapat saling belajar menggunakan struktur data bersama seperti sistem blackboard atau protokol pengiriman pesan. Sistem harus dirancang dengan mekanisme resolusi konflik dan sinkronisasi pembaruan untuk memastikan konsistensi dan menghindari pembaruan pembelajaran yang saling bertentangan.

5. Infrastruktur apa yang dibutuhkan untuk menskalakan MAS?

Untuk menskalakan sistem multi-agen, Anda memerlukan infrastruktur terdistribusi dengan komponen seperti Kubernetes untuk orkestrasi kontainer, message broker (misalnya, Kafka, RabbitMQ) untuk komunikasi antar agen, dan basis data terdistribusi (seperti Redis atau Cassandra) untuk penyimpanan dan memori bersama.