マルチエージェントのエキサイティングな世界へようこそ！これらのLLM 驚異は、複雑な問題に取り組むために人間と一緒に働くことによって、生産性に革命をもたらしています。レポートの起草からコードのデバッグ、データセンターの管理まで、効果的に協力するAIエージェントを構築する能力は、AI労働力の未来を象徴しています。
マルチエージェントシステムの成功をどう評価するか？MAS（マルチエージェントシステム）を評価するのは、駅伝を採点するようなもので、個々の選手だけでなく、選手間のバトンの受け渡しがいかにスムーズであるかも重要です。
しかし、その前に...。
マルチ・エージェント・システムとは何か？
マルチエージェントシステムは、包括的な目標を達成するために、共有された環境で一緒に働く複数のAIエージェントを含んでいます。この目標は、各エージェントが貢献する必要がある場合もあれば、そうでない場合もある。
なぜ同じエージェントに異なるシステムプロンプトを伝えないのか？マルチエージェントシステムは、複数のエージェントが独立して働き、より体系的かつ効率的にタスクにつながる知覚と意思決定を行うことを可能にする。
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は、エージェントシステムの動作を評価するために使用されるツール、ラッパー、またはサービスとして理解することができる。
これらのシステムは、待ち時間やトークン使用量などの定量的な評価に限定されるものではない。最新の評価手法は、ソースコンテンツとの一貫性や意味的類似性など、より定性的な領域をカバーするメトリクスを通じて、エージェントの行動に対するより深い洞察を提供します。
MAS評価の楽しさ（とフラストレーション
マルチエージェントシステム（MAS）を評価するには、パイプラインのすべてのステップで適切な質問をする必要があります。これらの側面は、システムのエージェント設計を再考したり、改良したりするのに役立ちます：
1.協力と調整
あなたのエージェントは、お互いに仲良くやっていますか、それとも不誠実で混沌としていますか？例えば、データバンクでは、他のエージェントがアクティブに使用しているダイナミックファイルを上書きするような衝突を避けるために、エージェントは協力する必要があります。
2.ツールとリソースの活用
エージェントは自由に使えるツールをどの程度使いこなしているか？データ分析のためにMASを導入している場合、エージェントは効率的に作業を分担しているのか、それとも重複しているのか？
3.スケーラビリティ
エージェントを増やすことは、システムを良くも悪くもします。規模が大きくなるにつれてパフォーマンスは向上するのか、それともエージェントがお互いの靴を踏み始めるのか？エージェントが重なりすぎると、貴重なコンピュート・リソースを食いつぶしてしまうことになる。
マルチエージェント評価システムを構築するには？
マルチエージェントシステムの効果的な評価フレームワークを作成するには、いくつかのタスクを達成する必要があります。ここでは、パイプラインをどのように構成するかを説明する：
- エージェントインタラクションログ：すべての意思決定、行動、コミュニケーションを追跡し、分析に役立てます。
- 評価指標：エージェント間インタラクションの評価基準とベンチマークを定義する。
- 評価のフレームワーク：適切なフレームワークを選択し、それを用いて評価を実施する。
1.エージェントとの対話ログ
マルチエージェントシステムを評価する一般的なタスクでは、エージェントレベルのアカウンタビリティを維持する必要がある。各エージェントの推論、行動、結果を示すインタラクションのログを生成することで、ロバストなシステムを促進する。
現在、このようなログは、タイムスタンプ、ツール呼び出し、生成された結果、または内部の会話を含むことができる。以下は、Botpress を使用してデプロイされたエージェントからの会話のログのサンプルです。
2.評価指標
MASを評価するには、適切な指標とパフォーマンスを測定する実用的なツールが必要だ。ログの準備ができたら、次は何を評価するかを決める番だ。ここでは、MASを評価するための主な指標を紹介します：
このようなシステムを評価する際には、コラボレーション、ツールの使用状況、アウトプットの品質を反映するメトリクスに注目することが不可欠だ。
3.評価の枠組み
メトリクスのソースとコンパイルを行うフレームワークを選択する場合、オープンソースのライブラリの形で、多くのリソースを簡単に見つけることができます。ここでは、評価に使用できるトップ・フレームワークのいくつかであるDeepEval、TruLens、RAGAs、およびDeepCheckを見てみましょう：
評価のフレームワークが整ったら、次はアクションに集中する番だ。収集したメトリクスと洞察は、マルチエージェントシステムをどのように改良するかの指針となるはずです：
- コラボレーションプロトコルの調整：メトリクスを使用して、エージェントの相互作用やタスクの共有方法を調整します。
- リソース配分の強化：評価フレームワークからのデータは、ツールの使用や計算リソースの配分における非効率性を浮き彫りにすることができる。
- バイアスに積極的に対処する：評価の枠組みを定期的にチェックし、MASのアウトプットが公正かつ公平であることを確認する。
マルチエージェントによるオートメーション・パイプラインの高度化
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、適応性のあるAIエージェントを作成するための基礎です。ワークフローの最適化、意思決定の強化、複雑なタスクのスケーリングのいずれにおいても、堅牢な評価フレームワークは、システムが最高のパフォーマンスを発揮することを保証します。
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