Benvenuti nell'entusiasmante mondo dei Multi-Agenti! Queste meraviglie di LLM stanno rivoluzionando la produttività lavorando a fianco degli esseri umani per affrontare problemi complessi. Dalla stesura di rapporti al debug di codici e alla gestione di centri dati, rappresentano il futuro della forza lavoro AI.
Come si misura il successo dei sistemi multiagente? Valutare i MAS (sistemi multiagente) è come assegnare un punteggio a una staffetta: non solo ai singoli corridori, ma anche alla fluidità con cui il testimone viene passato tra loro.
Ma prima di parlarne ancora...
Cosa sono i sistemi multi-agente?
Un sistema multiagente contiene più agenti AI che lavorano insieme in un ambiente condiviso per raggiungere un obiettivo generale. Questo obiettivo può richiedere o meno il contributo di ciascun agente.
Perché non passare allo stesso agente diversi messaggi di sistema? I sistemi multi-agente consentono a più agenti di lavorare in modo indipendente, percependo e prendendo decisioni che portano al compito in modo più sistematico ed efficiente.
Cosa sono i sistemi di valutazione multi-agente?
I sistemi di valutazione multi-agente possono essere intesi come strumenti, wrapper o servizi utilizzati per valutare il comportamento dei sistemi agenziali.
Questi sistemi non si limitano a valutazioni quantitative come la latenza o l'utilizzo di token. I moderni metodi di valutazione forniscono una visione più approfondita dei comportamenti agonici attraverso metriche che coprono aree più qualitative, come la coerenza e la somiglianza semantica con i contenuti di partenza.
Il divertimento (e la frustrazione) della valutazione dei MAS
Per valutare i sistemi multiagente (MAS) è necessario porsi le domande giuste in ogni fase del processo. Questi aspetti possono aiutare a riconsiderare o a perfezionare la progettazione agenziale del sistema:
1. Cooperazione e coordinamento
Gli agenti si comportano bene tra loro o sono disonesti e caotici? Ad esempio, in una banca dati, gli agenti devono collaborare per evitare conflitti, come la sovrascrittura di file dinamici che un altro agente sta utilizzando attivamente.
2. Utilizzo di strumenti e risorse
In che misura gli agenti utilizzano gli strumenti a loro disposizione? Se si sta implementando un MAS per l'analisi dei dati, gli agenti stanno dividendo il carico di lavoro in modo efficiente o c'è una duplicazione degli sforzi?
3. Scalabilità
L'aggiunta di altri agenti può rendere il sistema più o meno efficiente. Le prestazioni migliorano con la scala o gli agenti iniziano a calpestare le scarpe degli altri? Se gli agenti si sovrappongono troppo, si consumano preziose risorse di calcolo.
Come costruire sistemi di valutazione multi-agente?
Per creare un quadro di valutazione efficace per il vostro sistema multi-agente, è necessario svolgere alcuni compiti. Ecco come strutturare la pipeline:
- Registri delle interazioni degli agenti: Traccia ogni decisione, azione e comunicazione per l'analisi.
- Metriche di valutazione: Definire metriche e parametri di riferimento per le interazioni agenziali.
- Quadro di valutazione: Scegliere il quadro giusto per iniziare a implementare la valutazione.
1. Registri delle interazioni dell'agente
La responsabilità a livello di agente deve essere mantenuta per il compito generale di valutazione dei sistemi multi-agente. La generazione di registri delle interazioni che mostrino il ragionamento, le azioni e le conseguenze di ciascun agente promuove sistemi robusti.
Ora questi log possono contenere timestamp, chiamate allo strumento, risultati generati o conversazioni interne. Ecco un esempio di registro di una conversazione di un agente distribuito con Botpress.
2. Metriche di valutazione
La valutazione del MAS si basa sulle giuste metriche e su strumenti pratici per misurare le prestazioni. Una volta che i registri sono pronti, è il momento di decidere cosa valutare. Ecco le metriche chiave per valutare il vostro MAS:
Quando si valutano questi sistemi, è essenziale concentrarsi sulle metriche che riflettono la collaborazione, l'uso degli strumenti e la qualità dei risultati.
3. Quadro di valutazione
Quando si sceglie il framework per l'origine e la compilazione delle metriche, si può facilmente trovare una pletora di risorse sotto forma di librerie open-source. Diamo un'occhiata a DeepEval, TruLens, RAGAs e DeepCheck, alcuni dei principali framework che si possono utilizzare per la valutazione:
Una volta che il quadro di valutazione è pronto, è il momento di concentrarsi sull'azione. Le metriche e le informazioni raccolte devono guidare il perfezionamento dei sistemi multiagente:
- Modificare i protocolli di collaborazione: Usare le metriche per regolare le modalità di interazione e condivisione dei compiti da parte degli agenti.
- Migliorare l'allocazione delle risorse: I dati provenienti dai framework di valutazione possono evidenziare le inefficienze nell'uso degli strumenti o nella distribuzione delle risorse di calcolo.
- Affrontare i pregiudizi in modo proattivo: Controlli regolari con i quadri di valutazione citati per garantire che i risultati del MAS siano giusti ed equi.
Migliorare la pipeline di automazione con gli agenti multipli
I sistemi di valutazione multi-agente sono la chiave di volta per creare agenti AI efficienti, affidabili e adattivi. Sia che si tratti di ottimizzare i flussi di lavoro, migliorare il processo decisionale o scalare compiti complessi, solidi framework di valutazione assicurano che i sistemi funzionino al meglio.
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