- Sistem berbilang ejen (MAS) menggunakan berbilang ejen AI yang bekerjasama untuk menangani tugas yang rumit seperti menulis laporan atau mengurus pusat data.
- MAS membolehkan ejen bekerja secara bebas dan sistematik dan bukannya bergantung kepada satu ejen yang menyulap semua tugas dengan gesaan.
- Sistem penilaian berbilang ejen (MAES) ialah alat untuk menilai prestasi ejen secara individu dan bersama dalam persekitaran MAS.
- Menilai MAS bermakna melihat bukan sahaja prestasi ejen individu, tetapi sejauh mana ejen bekerjasama dan menyampaikan maklumat antara satu sama lain.
Selamat datang ke dunia pelbagai ejen yang menarik! Ini LLM keajaiban merevolusikan produktiviti dengan bekerja bersama manusia untuk menangani masalah yang kompleks. Daripada merangka laporan hingga menyahpepijat kod dan mengurus pusat data, keupayaan untuk membina ejen AI yang bekerjasama secara berkesan mewakili masa depan tenaga kerja AI.
Bagaimanakah anda mengukur kejayaan sistem berbilang ejen ? Menilai MAS (sistem berbilang agen) adalah seperti menjaringkan perlumbaan lari berganti-ganti—bukan sahaja pelumba individu, tetapi juga betapa lancarnya baton dihantar di antara mereka.
Tetapi sebelum lebih lanjut mengenai itu…
Apakah Sistem Berbilang Agen?
Sistem berbilang ejen mengandungi berbilang ejen AI yang bekerja bersama dalam persekitaran yang dikongsi untuk mencapai matlamat menyeluruh. Matlamat ini mungkin atau mungkin tidak memerlukan setiap ejen untuk menyumbang.
Mengapa tidak hanya menyampaikan gesaan sistem yang berbeza kepada ejen yang sama? Sistem berbilang ejen membolehkan berbilang ejen bekerja secara bebas, memahami dan membuat keputusan yang membawa kepada tugas dengan lebih sistematik dan cekap.
Apakah Sistem Eval Berbilang Ejen?
Sistem penilaian berbilang ejen boleh difahami sebagai alat, pembungkus atau perkhidmatan yang digunakan untuk menilai kelakuan sistem agen.
Sistem ini tidak terhad kepada penilaian kuantitatif seperti kependaman atau penggunaan token. Kaedah penilaian moden memberikan pandangan yang lebih mendalam tentang tingkah laku agen melalui metrik yang merangkumi lebih banyak bidang kualitatif seperti koheren dan persamaan semantik dengan kandungan sumber.
Keseronokan (dan Kekecewaan) Menilai MAS
Menilai sistem berbilang ejen (MAS) memerlukan bertanya soalan yang betul pada setiap langkah saluran paip. Aspek ini boleh membantu anda mempertimbangkan semula atau memperhalusi reka bentuk agen sistem anda:
1. Kerjasama dan Penyelarasan
Adakah ejen anda bermain baik antara satu sama lain, atau adakah mereka tidak jujur dan huru-hara? Sebagai contoh, dalam bank data, ejen perlu bekerjasama untuk mengelakkan konflik, seperti menimpa fail dinamik yang ejen lain sedang aktif menggunakan.
2. Penggunaan Alat dan Sumber
Sejauh manakah ejen menggunakan alatan yang ada pada mereka? Jika anda menggunakan MAS untuk analisis data, adakah ejen membahagikan beban kerja dengan cekap atau adakah terdapat pertindihan usaha?
3. Kebolehskalaan
Menambah lebih banyak ejen boleh membuat atau memecahkan sistem. Adakah prestasi bertambah baik mengikut skala, atau adakah ejen mula memijak kasut masing-masing? Jika ejen bertindih terlalu banyak, anda akan memakan sumber pengiraan yang berharga.
Bagaimana untuk Membina Sistem Penilaian Pelbagai Agen?
Beberapa tugas perlu dicapai untuk mencipta rangka kerja penilaian yang berkesan untuk sistem berbilang ejen anda. Berikut ialah cara untuk menstruktur saluran paip anda:
- Log Interaksi Ejen : Jejaki setiap keputusan, tindakan dan komunikasi untuk analisis.
- Metrik Penilaian : Tentukan metrik dan penanda aras untuk interaksi agen.
- Rangka Kerja Penilaian : Pilih rangka kerja yang betul untuk mula melaksanakan penilaian menggunakan.
1. Log Interaksi Ejen
Akauntabiliti peringkat ejen perlu dikekalkan untuk tugas umum menilai sistem berbilang ejen. Menjana log untuk interaksi yang menunjukkan setiap alasan, tindakan dan akibat ejen menggalakkan sistem yang mantap.
Kini log sedemikian boleh mengandungi cap masa, panggilan alat, hasil yang dijana atau perbualan dalaman. Berikut ialah contoh log perbualan daripada ejen yang digunakan menggunakan Botpress .
2. Metrik Penilaian
Menilai MAS datang kepada metrik yang betul, dan alat praktikal untuk mengukur prestasi. Setelah log siap, tiba masanya untuk memutuskan perkara yang perlu dinilai. Berikut ialah metrik utama untuk menilai MAS anda:
Apabila menilai sistem sedemikian, adalah penting untuk menumpukan pada metrik yang mencerminkan kerjasama, penggunaan alat dan kualiti output mereka.
3. Rangka Kerja Penilaian
Apabila memilih rangka kerja untuk sumber dan menyusun metrik, anda boleh mencari banyak sumber dengan mudah dalam bentuk perpustakaan sumber terbuka. Mari kita lihat DeepEval, TruLens, RAGAs dan DeepCheck, beberapa rangka kerja teratas yang boleh anda gunakan untuk penilaian:
Setelah rangka kerja penilaian anda disediakan, tiba masanya untuk memberi tumpuan kepada tindakan. Metrik dan cerapan yang anda kumpulkan harus membimbing cara anda memperhalusi sistem berbilang ejen anda:
- Protokol Kerjasama Tweak: Gunakan metrik untuk melaraskan cara ejen berinteraksi dan berkongsi tugas.
- Tingkatkan Peruntukan Sumber: Data daripada rangka kerja penilaian boleh menyerlahkan ketidakcekapan dalam penggunaan alat atau mengira pengagihan sumber.
- Atasi Bias Secara Proaktif: Pemeriksaan berkala dengan rangka kerja penilaian yang dinyatakan memastikan output MAS anda adalah adil dan saksama.
Tingkatkan Saluran Paip Automasi anda dengan Berbilang Ejen
Sistem penilaian berbilang ejen ialah asas untuk mewujudkan ejen AI yang cekap, boleh dipercayai dan adaptif. Sama ada anda mengoptimumkan aliran kerja, mempertingkatkan pembuatan keputusan atau menskalakan tugas yang kompleks, rangka kerja penilaian yang mantap memastikan sistem anda berprestasi terbaik.
Bersedia untuk membina ejen AI yang lebih bijak dan berkebolehan? Botpress memberikan anda alat yang anda perlukan untuk membina dan mengurus sistem agenik yang berkuasa. Dengan ciri seperti Agent Studio untuk reka bentuk pantas, kepada penyepaduan yang lancar dengan platform seperti Slack dan WhatsApp .
Botpress direka untuk memudahkan kerumitan. Mula membina hari ini —ia percuma.
Soalan lazim
1. Apakah yang membezakan sistem berbilang ejen daripada sistem ejen tunggal modular?
Sistem berbilang ejen (MAS) terdiri daripada berbilang ejen autonomi, masing-masing mampu membuat keputusan sendiri, bertindak secara bebas dan berinteraksi dengan orang lain. Sebaliknya, sistem ejen tunggal modular mempunyai pembuat keputusan terpusat yang mengawal pelbagai modul, bermakna ia masih merupakan satu ejen yang menguruskan komponen dalaman dan bukannya entiti bebas.
2. Bagaimanakah sistem berbilang ejen dibandingkan dengan pembelajaran ensemble dalam ML tradisional?
Sistem berbilang ejen melibatkan ejen yang menyelaraskan tindakan antara satu sama lain, dan menyesuaikan diri dengan persekitaran mereka dalam masa nyata. Pembelajaran ensemble menggabungkan berbilang model (seperti hutan rawak atau boosting) untuk meningkatkan ketepatan ramalan, tetapi model ini beroperasi secara bebas dan tidak berkomunikasi semasa masa jalan.
3. Bagaimanakah anda boleh memastikan komunikasi ejen kekal boleh ditafsir dan boleh diaudit?
Untuk memastikan komunikasi ejen boleh ditafsir dan diaudit, semua mesej hendaklah dilog dengan format berstruktur seperti JSON, termasuk metadata seperti ID pengirim, cap masa dan jenis mesej. Menggunakan perkhidmatan pembalakan berpusat atau sistem jejak teragih membantu mengekalkan ketelusan.
4. Bolehkah ejen belajar daripada satu sama lain dalam MAS? Bagaimanakah perkongsian pengetahuan dikendalikan?
Ya, ejen dalam MAS boleh belajar daripada satu sama lain menggunakan struktur data yang dikongsi seperti sistem papan hitam atau protokol penghantaran mesej. Sistem mesti direka bentuk dengan penyelesaian konflik dan mekanisme penyegerakan kemas kini untuk memastikan konsistensi dan mengelakkan kemas kini pembelajaran yang bercanggah.
5. Apakah infrastruktur yang diperlukan untuk skala MAS?
Untuk menskalakan sistem berbilang ejen, anda memerlukan infrastruktur teragih dengan komponen seperti Kubernetes untuk orkestrasi kontena, broker mesej (cth, Kafka, RabbitMQ) untuk komunikasi antara ejen dan pangkalan data teragih (seperti Redis atau Cassandra) untuk keadaan dan ingatan yang dikongsi.
%20(1).webp)
