- Sistem multi-agen (MAS) menggunakan beberapa agen AI yang berkolaborasi untuk menangani tugas-tugas kompleks seperti menulis laporan atau mengelola pusat data.
- MAS memungkinkan agen untuk bekerja secara mandiri dan sistematis, alih-alih mengandalkan satu agen yang mengerjakan semua tugas dengan petunjuk.
- Sistem evaluasi multi-agen (MAES) adalah alat untuk menilai seberapa baik kinerja agen secara individu dan bersama-sama dalam lingkungan MAS.
- Mengevaluasi MAS berarti tidak hanya melihat kinerja agen secara individu, tetapi juga seberapa baik para agen bekerja sama dan menyampaikan informasi satu sama lain.
Selamat datang di dunia multi-agen yang menarik! Keajaiban LLM ini merevolusi produktivitas dengan bekerja bersama manusia untuk mengatasi masalah yang kompleks. Mulai dari menyusun laporan hingga men-debug kode dan mengelola pusat data, kemampuan untuk membangun agen AI yang berkolaborasi secara efektif mewakili masa depan tenaga kerja AI.
Bagaimana Anda mengukur keberhasilan sistem multi-agen? Mengevaluasi MAS (sistem multi-agen) seperti menilai lomba lari estafet-bukan hanya pembalap individu, tetapi juga seberapa lancar tongkat estafet di antara mereka.
Namun sebelum membahas lebih lanjut mengenai hal itu...
Apa yang dimaksud dengan Sistem Multi-Agen?
Sistem multi-agen berisi beberapa agen AI yang bekerja bersama dalam lingkungan bersama untuk mencapai tujuan menyeluruh. Tujuan ini mungkin atau mungkin tidak mengharuskan setiap agen untuk berkontribusi.
Mengapa tidak memberikan perintah sistem yang berbeda kepada agen yang sama? Sistem multi-agen memungkinkan beberapa agen bekerja secara independen, memahami dan mengambil keputusan yang mengarah pada tugas secara lebih sistematis dan efisien.
Apa yang dimaksud dengan Sistem Evaluasi Multi-Agen?
Sistem evaluasi multi-agen dapat dipahami sebagai alat, pembungkus, atau layanan yang digunakan untuk menilai perilaku sistem agen.
Sistem ini tidak terbatas pada evaluasi kuantitatif seperti latensi atau penggunaan token. Metode evaluasi modern memberikan wawasan yang lebih dalam tentang perilaku agen melalui metrik yang mencakup area yang lebih kualitatif seperti koherensi dan kesamaan semantik dengan konten sumber.
Kesenangan (dan Frustasi) dalam Mengevaluasi MAS
Mengevaluasi sistem multi-agen (MAS) membutuhkan pengajuan pertanyaan yang tepat di setiap langkah dalam prosesnya. Aspek-aspek ini dapat membantu Anda mempertimbangkan kembali atau menyempurnakan desain agen sistem Anda:
1. Kerjasama dan Koordinasi
Apakah agen-agen Anda bersikap baik satu sama lain, atau apakah mereka tidak jujur dan kacau? Misalnya, dalam bank data, agen-agen perlu berkolaborasi untuk menghindari konflik, seperti menimpa file dinamis yang sedang digunakan oleh agen lain secara aktif.
2. Pemanfaatan Alat dan Sumber Daya
Seberapa baik para agen menggunakan alat yang mereka miliki? Jika Anda menggunakan MAS untuk analisis data, apakah para agen membagi beban kerja secara efisien atau apakah ada duplikasi upaya?
3. Skalabilitas
Menambahkan lebih banyak agen dapat membuat atau menghancurkan sebuah sistem. Apakah kinerja meningkat seiring dengan bertambahnya skala, atau apakah agen-agen tersebut mulai menginjak satu sama lain? Jika agen-agen tersebut terlalu banyak tumpang tindih, Anda akan menghabiskan sumber daya komputasi yang berharga.
Bagaimana Cara Membangun Sistem Evaluasi Multi-Agen?
Beberapa tugas perlu dilakukan untuk membuat kerangka kerja evaluasi yang efektif untuk sistem multi-agen Anda. Berikut adalah cara menyusun pipeline Anda:
- Catatan Interaksi Agen: Lacak setiap keputusan, tindakan, dan komunikasi untuk dianalisis.
- Metrik Evaluasi: Tentukan metrik dan tolok ukur untuk interaksi agen.
- Kerangka Kerja Evaluasi: Pilih kerangka kerja yang tepat untuk memulai pelaksanaan evaluasi.
1. Catatan Interaksi Agen
Akuntabilitas tingkat agen perlu dipertahankan untuk tugas umum mengevaluasi sistem multi-agen. Membuat log untuk interaksi yang menunjukkan alasan, tindakan, dan konsekuensi dari setiap agen akan mendorong sistem yang kuat.
Sekarang log tersebut dapat berisi stempel waktu, panggilan alat, hasil yang dihasilkan, atau percakapan internal. Berikut ini adalah contoh log percakapan dari agen yang digunakan menggunakan Botpress.
2. Metrik Evaluasi
Mengevaluasi MAS bergantung pada metrik yang tepat, dan alat praktis untuk mengukur kinerja. Setelah log siap, saatnya memutuskan apa yang akan dievaluasi. Berikut ini adalah metrik-metrik utama untuk menilai MAS Anda:
Ketika mengevaluasi sistem tersebut, penting untuk fokus pada metrik yang mencerminkan kolaborasi, penggunaan alat, dan kualitas output.
3. Kerangka Kerja Evaluasi
Ketika memilih kerangka kerja untuk mencari dan menyusun metrik, Anda dapat dengan mudah menemukan banyak sekali sumber daya dalam bentuk pustaka sumber terbuka. Mari kita lihat DeepEval, TruLens, RAGAS, dan DeepCheck, beberapa kerangka kerja teratas yang dapat Anda gunakan untuk evaluasi:
Setelah kerangka kerja evaluasi Anda siap, saatnya untuk fokus pada tindakan. Metrik dan wawasan yang Anda kumpulkan akan memandu bagaimana Anda menyempurnakan sistem multi-agen Anda:
- Ubah Protokol Kolaborasi: Gunakan metrik untuk menyesuaikan cara agen berinteraksi dan berbagi tugas.
- Meningkatkan Alokasi Sumber Daya: Data dari kerangka kerja evaluasi dapat menyoroti inefisiensi dalam penggunaan alat atau menghitung distribusi sumber daya.
- Mengatasi Bias Secara Proaktif: Pemeriksaan rutin dengan kerangka kerja evaluasi yang telah disebutkan sebelumnya memastikan bahwa keluaran MAS Anda adil dan merata.
Tingkatkan Pipeline Otomasi Anda dengan Multi-Agen
Sistem evaluasi multi-agen merupakan landasan untuk menciptakan agen AI yang efisien, andal, dan adaptif. Baik Anda mengoptimalkan alur kerja, meningkatkan pengambilan keputusan, atau menskalakan tugas-tugas kompleks, kerangka kerja evaluasi yang kuat memastikan sistem Anda berkinerja terbaik.
Siap membangun agen AI yang lebih cerdas dan lebih mumpuni? Botpress memberi Anda alat yang Anda butuhkan untuk membangun dan mengelola sistem agen yang kuat. Dengan fitur-fitur seperti Agent Studio untuk desain yang cepat, hingga integrasi tanpa batas dengan platform seperti Slack dan WhatsApp.
Botpress dirancang untuk menyederhanakan kerumitan. Mulailah membangun hari ini -gratis.
Hal-hal yang sering ditanyakan
Apakah ada pustaka atau kerangka kerja sumber terbuka untuk mempercepat pengembangan MAS?
Tentu saja. Yang populer termasuk JADE (Java), SPADE (Python), dan MESA (Python untuk simulasi). Mereka memberi Anda alat untuk menangani pesan, perilaku, dan koordinasi di luar kotak.
Bagaimana Anda mengelola sinkronisasi antar agen dalam sistem waktu nyata?
Anda biasanya menggunakan antrean pesan, lapisan data bersama, atau penanganan peristiwa yang dicap waktu untuk menjaga agar agen tetap sinkron.
Bagaimana Anda mengamankan komunikasi antar agen dari gangguan atau penyadapan?
Enkripsi adalah kuncinya. Sebagian besar sistem menggunakan TLS atau pertukaran kunci publik/pribadi untuk mengamankan pesan. Anggap saja seperti mengirim surat tersegel, bukan kartu pos.
Dapatkah sistem multi-agen menggunakan pembelajaran penguatan secara kolektif?
Ya, mereka bisa. Ini disebut pembelajaran penguatan multi-agen (MARL). Para agen belajar bersama sebagai sebuah tim atau berkompetisi dan beradaptasi dengan strategi satu sama lain.
Apakah agen di MAS biasanya statis atau apakah mereka berkembang melalui pembelajaran berkelanjutan?
Tergantung pada kasus penggunaannya, beberapa tetap statis untuk stabilitas, tetapi yang lain terus belajar dan berkembang dari waktu ke waktu untuk menjadi lebih baik dalam tugas-tugas mereka atau beradaptasi dengan kondisi baru.
.png)
