Come padroneggiare i sistemi di valutazione multi-agente nel 2025

Benvenuto nel mondo entusiasmante dei multi-agenti! Questi LLM stanno rivoluzionando la produttività lavorando al fianco degli esseri umani per affrontare problemi complessi. Dalla stesura di report al debug del codice e alla gestione dei data center, la capacità di costruire agenti AI che collaborano efficacemente rappresenta il futuro della forza lavoro AI.

Come si misura il successo dei sistemi multi-agente? Valutare i MAS (sistemi multi-agente) è come giudicare una staffetta: conta sia la performance dei singoli corridori che la fluidità con cui si passano il testimone.

Ma prima di approfondire…

Cosa sono i sistemi multi-agente?

Un sistema multi-agente comprende più agenti AI che collaborano in un ambiente condiviso per raggiungere un obiettivo comune. Questo obiettivo può richiedere o meno il contributo di ogni agente.

Perché non inviare semplicemente prompt di sistema diversi allo stesso agente? I sistemi multi-agente permettono a più agenti di lavorare in modo indipendente, percependo e prendendo decisioni che portano al risultato 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 agentici.

Questi sistemi non si limitano a valutazioni quantitative come latenza o uso di token. I metodi di valutazione moderni offrono approfondimenti sul comportamento degli agenti tramite metriche che coprono aspetti qualitativi come coerenza e somiglianza semantica con i contenuti di origine.

Cosa considerare nella valutazione dei sistemi multi-agente

Valutare i sistemi multi-agente (MAS) richiede di porsi le domande giuste in ogni fase del processo. Questi aspetti possono aiutarti a riconsiderare o perfezionare il design agentico del tuo sistema:

1. Cooperazione e coordinamento

I tuoi agenti collaborano tra loro o sono disorganizzati e caotici? Ad esempio, in una banca dati, gli agenti devono cooperare per evitare conflitti, come sovrascrivere file dinamici che un altro agente sta utilizzando.

2. Utilizzo di strumenti e risorse

Quanto bene gli agenti utilizzano gli strumenti a loro disposizione? Se stai implementando un MAS per l’analisi dei dati, gli agenti dividono il lavoro in modo efficiente o c’è duplicazione degli sforzi?

3. Scalabilità

Aggiungere più agenti può migliorare o peggiorare un sistema. Le prestazioni migliorano con la scala o gli agenti iniziano a ostacolarsi a vicenda? Se si sovrappongono troppo, consumerai risorse di calcolo preziose.

Come costruire sistemi di valutazione multi-agente?

Per creare un framework di valutazione efficace per il tuo sistema multi-agente, bisogna raggiungere alcuni obiettivi. Ecco come strutturare la pipeline:

1. Log di interazione dell’agente: traccia ogni decisione, azione e comunicazione per l’analisi.
2. Metriche di valutazione: Definisci metriche e parametri di riferimento per le interazioni agentiche.
3. Framework di valutazione: Scegli il framework giusto per iniziare a implementare la valutazione.

1. Log delle interazioni dell’agente

È necessario mantenere la responsabilità a livello di agente per valutare sistemi multi-agente. Generare log delle interazioni che mostrano il ragionamento, le azioni e le conseguenze di ciascun agente favorisce sistemi più robusti.

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Ora questi log possono includere timestamp, chiamate a strumenti, risultati generati o conversazioni interne. Ecco un esempio di log di una conversazione di un agente distribuito tramite Botpress.

2. Metriche di valutazione

Valutare i MAS dipende dai giusti indicatori e da strumenti pratici per misurare le prestazioni. Una volta pronti i log, è il momento di decidere cosa valutare. Ecco le metriche chiave per valutare il tuo MAS:

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Quando si valutano questi sistemi, è fondamentale concentrarsi su metriche che riflettano collaborazione, utilizzo degli strumenti e qualità dei risultati.

3. Quadro di valutazione

Quando scegli il framework per raccogliere e compilare le metriche, puoi trovare facilmente molte risorse sotto forma di librerie open-source. Vediamo DeepEval, TruLens, RAGAs e DeepCheck, alcuni dei principali framework che puoi usare per la valutazione:

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Una volta definito il framework di valutazione, è il momento di passare all’azione. Le metriche e le informazioni raccolte dovrebbero guidare il modo in cui perfezioni i tuoi sistemi multi-agente:

• Modifica i protocolli di collaborazione: Usa le metriche per ottimizzare come gli agenti interagiscono e si suddividono i compiti.
• Migliora l’allocazione delle risorse: I dati provenienti dai framework di valutazione possono evidenziare inefficienze nell’uso degli strumenti o nella distribuzione delle risorse di calcolo.
• Affronta i bias in modo proattivo: Verifiche regolari con i framework di valutazione menzionati garantiscono che i risultati del tuo MAS siano equi e imparziali.

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I sistemi di valutazione multi-agente sono fondamentali per creare agenti AI efficienti, affidabili e adattivi. Che tu stia ottimizzando workflow, migliorando le decisioni o scalando attività complesse, framework di valutazione robusti garantiscono le migliori prestazioni dei tuoi sistemi.

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Domande frequenti

1. Cosa distingue un sistema multi-agente da un sistema modulare a agente singolo?

Un sistema multi-agente (MAS) è composto da più agenti autonomi, ciascuno in grado di prendere decisioni proprie, agire in modo indipendente e interagire con gli altri. Al contrario, un sistema modulare a singolo agente ha un decisore centralizzato che controlla diversi moduli, quindi è comunque un solo agente che gestisce componenti interni invece di entità indipendenti.

2. In che modo i sistemi multi-agente si confrontano con l'ensemble learning nel ML tradizionale?

I sistemi multi-agente prevedono che gli agenti coordinino le proprie azioni e si adattino all’ambiente in tempo reale. L’ensemble learning combina più modelli (come random forest o boosting) per migliorare la precisione delle previsioni, ma questi modelli operano in modo indipendente e non comunicano tra loro durante l’esecuzione.

3. Come puoi garantire che la comunicazione dell’agente resti interpretabile e verificabile?

Per garantire che la comunicazione degli agenti sia interpretabile e verificabile, tutti i messaggi dovrebbero essere registrati con formati strutturati come JSON, includendo metadati come ID del mittente, timestamp e tipo di messaggio. Utilizzare un servizio di logging centralizzato o un sistema di tracciamento distribuito aiuta a mantenere la trasparenza.

4. Gli agenti possono apprendere l’uno dall’altro nei MAS? Come viene gestita la condivisione della conoscenza?

Sì, gli agenti in un MAS possono imparare gli uni dagli altri usando strutture dati condivise come un sistema blackboard o protocolli di messaggistica. Il sistema deve essere progettato con meccanismi di risoluzione dei conflitti e sincronizzazione degli aggiornamenti per garantire coerenza ed evitare aggiornamenti contraddittori.

5. Quali infrastrutture servono per scalare MAS?

Per scalare un sistema multi-agente, serve un'infrastruttura distribuita con componenti come Kubernetes per l'orchestrazione dei container, broker di messaggi (ad esempio, Kafka, RabbitMQ) per la comunicazione tra agenti e database distribuiti (come Redis o Cassandra) per stato e memoria condivisi.