- Multi-agent systemen (MAS) maken gebruik van meerdere AI-agenten die samenwerken om complexe taken aan te pakken, zoals het schrijven van rapporten of het beheren van datacenters.
- MAS stelt agenten in staat om onafhankelijk en systematisch te werken in plaats van te vertrouwen op één agent die alle taken met prompts moet uitvoeren.
- Multi-agent evaluatiesystemen (MAES) zijn hulpmiddelen om te beoordelen hoe goed agenten individueel en samen presteren in MAS omgevingen.
- MAS evalueren betekent niet alleen kijken naar de prestaties van individuele agenten, maar ook naar hoe goed agenten samenwerken en informatie aan elkaar doorgeven.
Welkom in de spannende wereld van multi-agents! Deze wonderen LLM zorgen voor een revolutie in productiviteit door samen met mensen complexe problemen aan te pakken. Van het opstellen van rapporten tot het debuggen van code en het beheren van datacenters, de mogelijkheid om AI-agents te bouwen die effectief samenwerken vertegenwoordigt de toekomst van het AI-personeel.
Hoe meet je het succes van multi-agent systemen? Het evalueren van MAS (multi-agent systemen) is als het scoren van een estafette - niet alleen de individuele racers, maar ook hoe soepel het stokje tussen hen wordt doorgegeven.
Maar eerst meer daarover...
Wat zijn Multi-Agent Systemen?
Een multi-agent systeem bevat meerdere AI-agenten die samenwerken in een gedeelde omgeving om een overkoepelend doel te bereiken. Dit doel kan al dan niet vereisen dat elke agent een bijdrage levert.
Waarom niet gewoon verschillende systeemaanwijzingen doorgeven aan dezelfde agent? Multi-agent systemen zorgen ervoor dat meerdere agenten onafhankelijk van elkaar kunnen werken, en beslissingen kunnen waarnemen en nemen die leiden tot de taak op een meer systematische en efficiënte manier.
Wat zijn Multi-Agent Eval-systemen?
Multi-agent evaluatiesystemen kunnen worden opgevat als hulpmiddelen, wrappers of diensten die worden gebruikt om het gedrag van agentische systemen te beoordelen.
Deze systemen zijn niet beperkt tot kwantitatieve evaluaties zoals latentie of tokengebruik. Moderne evaluatiemethoden bieden diepere inzichten in het gedrag van agenten door middel van metrieken die meer kwalitatieve gebieden bestrijken, zoals coherentie en semantische gelijkenis met broncontent.
Het plezier (en de frustratie) van het evalueren van MAS
Het evalueren van multi-agent systemen (MAS) vereist het stellen van de juiste vragen bij elke stap van het proces. Deze aspecten kunnen je helpen om het agentontwerp van je systeem te heroverwegen of te verfijnen:
1. Samenwerking en coördinatie
Spelen je agents netjes met elkaar of zijn ze onoprecht en chaotisch? In een databank bijvoorbeeld moeten agents samenwerken om conflicten te voorkomen, zoals het overschrijven van dynamische bestanden die een andere agent actief gebruikt.
2. Gebruik van hulpmiddelen
Hoe goed gebruiken de agenten de tools die ze tot hun beschikking hebben? Als je een MAS inzet voor gegevensanalyse, verdelen de agenten de werklast dan efficiënt of is er dubbel werk?
3. Schaalbaarheid
Het toevoegen van meer agenten kan een systeem maken of breken. Wordt de prestatie beter naarmate de schaal toeneemt, of gaan de agents elkaar in de weg lopen? Als de agents elkaar teveel overlappen, vreet je kostbare computerbronnen op.
Hoe bouw je multi-agent evaluatiesystemen?
Er moeten een paar taken worden uitgevoerd om een effectief evaluatieraamwerk te maken voor je multi-agent systeem. Hier wordt uitgelegd hoe je je pijplijn kunt structureren:
- Interactielogboeken van agenten: Volg elke beslissing, actie en communicatie voor analyse.
- Evaluatie metrieken: Definieer metrieken en benchmarks voor agentinteracties.
- Evaluatiekader: Kies het juiste kader om de evaluatie mee uit te voeren.
1. Interactielogboeken van agenten
Verantwoording op agentniveau moet worden bijgehouden voor de algemene taak van het evalueren van multi-agent systemen. Het genereren van logboeken voor interacties die de redenering, acties en gevolgen van elke agent laten zien, bevordert robuuste systemen.
Nu kunnen zulke logs tijdstempels, aanroepen van tools, gegenereerde resultaten of interne conversaties bevatten. Hier is een voorbeeldlog van een conversatie van een agent die is ingezet met Botpress.
2. Evaluatiecijfers
MAS evalueren komt neer op de juiste meetgegevens en praktische hulpmiddelen om de prestaties te meten. Zodra de logboeken klaar zijn, is het tijd om te beslissen wat er geëvalueerd moet worden. Hier zijn de belangrijkste statistieken om je MAS te evalueren:
Bij het evalueren van dergelijke systemen is het essentieel om te focussen op statistieken die de samenwerking, het gebruik van tools en de kwaliteit van de output weergeven.
3. Evaluatiekader
Bij het kiezen van het raamwerk om de metriek te sourcen en te compileren, kun je gemakkelijk een overvloed aan bronnen vinden in de vorm van open-source bibliotheken. Laten we eens kijken naar DeepEval, TruLens, RAGAs en DeepCheck, enkele van de beste frameworks die je kunt gebruiken voor evaluatie:
Als je evaluatieraamwerk er eenmaal is, is het tijd om je te richten op actie. De statistieken en inzichten die je verzamelt moeten de leidraad vormen voor het verfijnen van je multi-agent systemen:
- Samenwerkingsprotocollen aanpassen: Gebruik statistieken om aan te passen hoe agenten samenwerken en taken verdelen.
- Verbeter de toewijzing van middelen: Gegevens van evaluatieraamwerken kunnen inefficiënties in het gebruik van tools of de verdeling van rekenkracht aan het licht brengen.
- Vooroordelen proactief aanpakken: Regelmatige controles met de genoemde evaluatiekaders zorgen ervoor dat je MAS-resultaten eerlijk en rechtvaardig zijn.
Verhoog uw automatiseringspijplijn met meerdere agenten
Multi-agent evaluatiesystemen zijn de hoeksteen van het creëren van efficiënte, betrouwbare en adaptieve AI-agenten. Of u nu workflows optimaliseert, besluitvorming verbetert of complexe taken schaalbaar maakt, robuuste evaluatieraamwerken zorgen ervoor dat uw systemen optimaal presteren.
Klaar om slimmere, capabelere AI agents te bouwen? Botpress biedt je de tools die je nodig hebt om krachtige agentic systemen te bouwen en te beheren. Met functies zoals Agent Studio voor snel ontwerp, tot naadloze integratie met platforms zoals Slack en WhatsApp.
Botpress is ontworpen om complexiteit te vereenvoudigen. Begin vandaag nog met bouwen - hetis gratis.
FAQs
1. Wat onderscheidt een multi-agent systeem van een modulair één-agent systeem?
Een multi-agent systeem (MAS) bestaat uit meerdere autonome agenten die elk hun eigen beslissingen kunnen nemen, onafhankelijk kunnen handelen en met anderen kunnen interageren. Een modulair één-agent systeem heeft daarentegen een gecentraliseerde beslisser die verschillende modules controleert, wat betekent dat het nog steeds één agent is die interne componenten beheert in plaats van onafhankelijke entiteiten.
2. Hoe verhouden multi-agent systemen zich tot ensembleleren in traditionele ML?
Bij multi-agent systemen coördineren agenten acties met elkaar en passen ze zich in realtime aan hun omgeving aan. Ensemble learning combineert meerdere modellen (zoals random forests of boosting) om de nauwkeurigheid van voorspellingen te verbeteren, maar deze modellen werken onafhankelijk van elkaar en communiceren niet tijdens runtime.
3. Hoe kun je ervoor zorgen dat de communicatie tussen agenten interpreteerbaar en controleerbaar blijft?
Om ervoor te zorgen dat agentcommunicatie interpreteerbaar en controleerbaar is, moeten alle berichten gelogd worden in gestructureerde formaten zoals JSON, inclusief metadata zoals afzender-ID, tijdstempel en berichttype. Het gebruik van een gecentraliseerde logdienst of een gedistribueerd traceersysteem helpt om de transparantie te behouden.
4. Kunnen agenten van elkaar leren in MAS? Hoe wordt er omgegaan met het delen van kennis?
Ja, agenten in een MAS kunnen van elkaar leren met behulp van gedeelde datastructuren zoals een schoolbordsysteem of message passing protocollen. Het systeem moet worden ontworpen met mechanismen voor conflictoplossing en updatesynchronisatie om consistentie te garanderen en tegenstrijdige leerupdates te vermijden.
5. Welke infrastructuur is nodig om MAS op te schalen?
Om een multi-agent systeem te schalen, heb je een gedistribueerde infrastructuur nodig met componenten zoals Kubernetes voor container orkestratie, message brokers (bijv. Kafka, RabbitMQ) voor inter-agent communicatie en gedistribueerde databases (zoals Redis of Cassandra) voor gedeelde staat en geheugen.
.webp)
