- マルチエージェントシステム（MAS）は、複数のAIエージェントが協力して、レポート作成やデータセンター管理などの複雑なタスクに取り組む仕組みです。
- MASでは、1つのエージェントがすべてのタスクをプロンプトで処理するのではなく、各エージェントが独立して体系的に作業できます。
- マルチエージェント評価システム（MAES）は、MAS環境でエージェントが個別および協働でどれだけうまく機能しているかを評価するためのツールです。
- MASの評価は、個々のエージェントのパフォーマンスだけでなく、エージェント同士の協力や情報伝達のスムーズさも重視します。
マルチエージェントの世界へようこそ！これらのLLMは、人間と協力して複雑な課題に取り組むことで生産性を革新しています。レポート作成からコードのデバッグ、データセンターの管理まで、AIエージェントを構築し、効果的に協働させることがAIワークフォースの未来を示しています。
マルチエージェントシステムの成功をどう測定しますか？MAS（マルチエージェントシステム）の評価は、リレー競走の採点に似ています。個々の走者だけでなく、バトンの受け渡しがどれだけスムーズかも重要です。
その前に…
マルチエージェントシステムとは？
マルチエージェントシステムは、複数のAIエージェントが共通の環境で協力し、全体の目標達成を目指す仕組みです。この目標は、すべてのエージェントが貢献する場合もあれば、そうでない場合もあります。
なぜ同じエージェントに異なるシステムプロンプトを渡すだけではダメなのでしょうか？マルチエージェントシステムでは、複数のエージェントが独立して状況を認識し、意思決定を行うことで、より体系的かつ効率的にタスクを進められます。
マルチエージェント評価システムとは？
マルチエージェント評価システムとは、エージェント型システムの挙動を評価するためのツール、ラッパー、またはサービスとして理解できます。
これらのシステムは、レイテンシやトークン使用量などの定量的評価だけに限りません。最新の評価手法では、整合性や元データとの意味的類似性など、より質的な側面をカバーする指標を通じてエージェントの挙動を深く分析できます。
マルチエージェントシステムを評価する際に考慮すべきポイント
マルチエージェントシステム（MAS）の評価には、パイプラインの各段階で適切な問いを立てることが求められます。以下の観点が、システム設計の見直しや改善に役立ちます。
1. 協力と連携
エージェント同士はうまく協力できていますか？それとも不誠実で混乱していますか？例えばデータバンクでは、他のエージェントが使用中の動的ファイルを上書きしないよう、エージェント同士の連携が不可欠です。
2. ツールとリソースの活用
エージェントは手元のツールを効果的に使えていますか？MASをデータ分析に使う場合、作業分担は効率的ですか？それとも作業が重複していますか？
3. スケーラビリティ
エージェントを増やすことでシステムが向上する場合もあれば、逆にパフォーマンスが低下することもあります。エージェント同士の役割が重複しすぎると、計算リソースが無駄になります。
マルチエージェント評価システムの構築方法
効果的な評価フレームワークを作るには、いくつかのタスクを達成する必要があります。パイプラインの構成例は以下の通りです。
- エージェントのやり取りログ：すべての意思決定、行動、通信を記録し、分析に活用します。
- 評価指標：エージェント間のやり取りに対する指標やベンチマークを定義します。
- 評価フレームワーク：適切なフレームワークを選び、評価の実装を始めます。
1. エージェントのやり取りログ
マルチエージェントシステムの評価には、エージェントごとの責任追跡が不可欠です。各エージェントの思考や行動、その結果を示すログを生成することで、堅牢なシステムを実現できます。
このようなログには、タイムスタンプ、ツールの呼び出し、生成結果、内部会話などが含まれます。以下はBotpressで展開したエージェントの会話ログ例です。
2. 評価指標
MASの評価は、適切な指標とパフォーマンス測定ツールにかかっています。ログが揃ったら、何を評価するか決めましょう。主な評価指標は以下の通りです。
このようなシステムを評価する際は、協働性、ツール活用、出力品質を反映する指標に注目することが重要です。
3. 評価フレームワーク
指標を収集・集計するフレームワーク選びでは、オープンソースライブラリなど多くのリソースが利用できます。ここでは、DeepEval、TruLens、RAGAs、DeepCheckといった主要な評価フレームワークを紹介します。
評価フレームワークを導入したら、次は実践です。得られた指標や知見をもとに、マルチエージェントシステムの改善に取り組みましょう。
- 協働プロトコルの調整： 指標を活用してエージェント間のやり取りやタスク分担を最適化します。
- リソース配分の最適化： 評価フレームワークのデータから、ツール利用や計算リソース配分の非効率を特定できます。
- バイアスへの積極的対応： 定期的な評価で、MASの出力が公平かつ均等であることを確認できます。
マルチエージェントで自動化パイプラインを強化
マルチエージェント評価システムは、効率的で信頼性が高く、適応力のあるAIエージェントを構築するための基盤です。ワークフローの最適化、意思決定の高度化、複雑なタスクの拡張など、堅牢な評価フレームワークがシステムの最大パフォーマンスを保証します。
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よくある質問
1. マルチエージェントシステムとモジュラー型シングルエージェントシステムの違いは？
マルチエージェントシステム（MAS）は、複数の自律エージェントで構成され、それぞれが独自に意思決定し、独立して行動し、他のエージェントとやり取りできます。一方、モジュラー型シングルエージェントシステムは、中央の意思決定者が複数のモジュールを制御しており、独立した存在ではなく、1つのエージェントが内部コンポーネントを管理している点が異なります。
2. マルチエージェントシステムは従来の機械学習におけるアンサンブル学習とどう違いますか？
マルチエージェントシステムでは、エージェント同士が行動を調整し、リアルタイムで環境に適応します。アンサンブル学習は、複数のモデル（ランダムフォレストやブースティングなど）を組み合わせて予測精度を高めますが、これらのモデルは独立して動作し、実行時に相互に通信することはありません。
3. エージェント間の通信が解釈可能かつ監査可能であることをどのように保証しますか？
エージェント間の通信を解釈可能かつ監査可能にするためには、すべてのメッセージをJSONなどの構造化フォーマットで記録し、送信者ID、タイムスタンプ、メッセージタイプなどのメタデータを含める必要があります。中央集約型のログサービスや分散トレースシステムを利用することで、透明性を維持できます。
4. MAS内のエージェントは互いに学習できますか？知識共有はどのように行われますか？
はい、MAS内のエージェントは、ブラックボードシステムやメッセージパッシングプロトコルなどの共有データ構造を使って互いに学習できます。システムは、一貫性を保ち矛盾した学習更新を避けるために、競合解決や更新同期の仕組みを備えて設計する必要があります。
5. MASをスケールさせるにはどのようなインフラが必要ですか？
マルチエージェントシステムをスケールさせるには、Kubernetesのようなコンテナオーケストレーション、エージェント間通信のためのメッセージブローカー（例：Kafka、RabbitMQ）、共有状態やメモリ用の分散データベース（RedisやCassandraなど）といった分散インフラが必要です。
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