- I sistemi multi-agente (MAS) utilizzano più agenti di intelligenza artificiale che collaborano per affrontare compiti complessi come la stesura di rapporti o la gestione di centri dati.
- I MAS consentono agli agenti di lavorare in modo indipendente e sistematico, invece di affidarsi a un solo agente che si destreggia tra tutti i compiti con i prompt.
- I sistemi di valutazione multiagente (MAES) sono strumenti che consentono di valutare le prestazioni degli agenti individualmente e insieme in ambienti MAS.
- Valutare i MAS significa esaminare non solo le prestazioni dei singoli agenti, ma anche la loro collaborazione e il passaggio di informazioni tra di loro.
Benvenuti nell'entusiasmante mondo dei multi-agenti! Queste meraviglie 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, la capacità di costruire agenti di intelligenza artificiale che collaborano in modo efficace rappresenta il futuro della forza lavoro dell'intelligenza artificiale.
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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Domande frequenti
Esistono librerie o framework open-source per accelerare lo sviluppo di MAS?
Assolutamente sì. I più diffusi sono JADE (Java), SPADE (Python) e MESA (Python per le simulazioni). Offrono strumenti per gestire la messaggistica, i comportamenti e la coordinazione.
Come si gestisce la sincronizzazione tra gli agenti nei sistemi in tempo reale?
Di solito si usano code di messaggi, livelli di dati condivisi o gestione degli eventi con data e ora per mantenere gli agenti sincronizzati.
Come si fa a proteggere la comunicazione tra agenti da manomissioni o intercettazioni?
La crittografia è fondamentale. La maggior parte dei sistemi utilizza TLS o lo scambio di chiavi pubbliche/private per proteggere i messaggi. È come inviare lettere sigillate invece di cartoline.
I sistemi multiagente possono utilizzare collettivamente l'apprendimento per rinforzo?
Sì, è possibile. Si chiama apprendimento per rinforzo multi-agente (MARL). Gli agenti imparano insieme come una squadra oppure competono e si adattano alle strategie degli altri.
Gli agenti nei MAS sono tipicamente statici o si evolvono attraverso un apprendimento continuo?
Dipende dal caso d'uso, alcuni rimangono statici per la stabilità, ma altri continuano ad apprendere e ad evolversi nel tempo per migliorare i loro compiti o adattarsi a nuove condizioni.
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