1. What distinguishes a multi-agent system from a modular single-agent system?

A multi-agent system (MAS) consists of multiple autonomous agents, each capable of making its own decisions, acting independently, and interacting with others. In contrast, a modular single-agent system has a centralized decision-maker that controls various modules, meaning it’s still one agent managing internal components rather than independent entities.

2. How do multi-agent systems compare to ensemble learning in traditional ML?

Multi-agent systems involve agents coordinating actions with each other, and adapting to their environment in real time. Ensemble learning combines multiple models (like random forests or boosting) to improve prediction accuracy, but these models operate independently and don’t communicate during runtime.

3. How can you ensure that agent communication remains interpretable and auditable?

To ensure agent communication is interpretable and auditable, all messages should be logged with structured formats such as JSON, including metadata like sender ID, timestamp, and message type. Using a centralized logging service or distributed trace system helps maintain transparency.

4. Can agents learn from each other in MAS? How is knowledge sharing handled?

Yes, agents in a MAS can learn from each other using shared data structures like a blackboard system or message passing protocols. The system must be designed with conflict resolution and update synchronization mechanisms to ensure consistency and avoid contradictory learning updates.

What infrastructure is needed to scale MAS?

To scale a multi-agent system, you need a distributed infrastructure with components like Kubernetes for container orchestration, message brokers (e.g., Kafka, RabbitMQ) for inter-agent communication, and distributed databases (like Redis or Cassandra) for shared state and memory.

Meester worden in multi-agent evaluatiesystemen in 2025

Geschreven door

Aryan Kargwal

AI-ontwikkelaar, promovendus en contentmaker (edtr-nieuwsbrief & Botpress)

Inhoudsopgave

Stap 1. de titel van deze stap komt hier zoals verwacht

Samenvatting

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 stellen agenten in staat om zelfstandig en gestructureerd te werken, in plaats van één agent die alle taken met prompts moet uitvoeren.
Multi-agent evaluatiesystemen (MAES) zijn hulpmiddelen om te beoordelen hoe goed agenten individueel én gezamenlijk presteren in MAS-omgevingen.
Het evalueren van MAS betekent niet alleen kijken naar de prestaties van individuele agenten, maar ook naar hoe goed ze samenwerken en informatie onderling doorgeven.

Welkom in de boeiende wereld van multi-agents! Deze LLM-wonderen veranderen de productiviteit door samen met mensen complexe problemen op te lossen. Van het opstellen van rapporten tot het debuggen van code en het beheren van datacenters: de mogelijkheid om AI-agenten te bouwen die effectief samenwerken, is de toekomst van de AI-arbeidsmarkt.

Hoe meet je het succes van multi-agent systemen? Het evalueren van MAS (multi-agent systemen) lijkt op het beoordelen van een estafetteloop—niet alleen de individuele lopers, maar ook hoe soepel het stokje wordt doorgegeven.

Maar voordat we verder gaan…

Wat zijn multi-agent systemen?

Een multi-agent systeem bestaat uit meerdere AI-agenten die samenwerken in een gedeelde omgeving om een overkoepelend doel te bereiken. Het is mogelijk dat niet elke agent hoeft bij te dragen aan dat doel.

Waarom niet gewoon verschillende systeem-prompts aan dezelfde agent geven? Multi-agent systemen maken het mogelijk dat meerdere agenten zelfstandig werken, waarnemen en beslissingen nemen, waardoor taken systematischer en efficiënter worden uitgevoerd.

AI-chatbots bouwen

Bouw op maat gemaakte agentische chatbots

Begin nu

Wat zijn multi-agent evaluatiesystemen?

Multi-agent evaluatiesystemen kun je zien als hulpmiddelen, wrappers of diensten die worden gebruikt om het gedrag van agentgebaseerde systemen te beoordelen.

Deze systemen beperken zich niet tot kwantitatieve evaluaties zoals latentie of tokengebruik. Moderne evaluatiemethoden bieden diepgaand inzicht in agentisch gedrag via meetwaarden die ook kwalitatieve aspecten omvatten, zoals samenhang en semantische overeenkomst met de broninhoud.

Waarop letten bij het evalueren van multi-agent systemen

Het evalueren van multi-agent systemen (MAS) vraagt om de juiste vragen bij elke stap van het proces. Deze aspecten kunnen je helpen om het ontwerp van je systeem te heroverwegen of te verfijnen:

1. Samenwerking en Coördinatie

Werken je agenten goed samen, of zijn ze oneerlijk en chaotisch? Bijvoorbeeld: in een databank moeten agenten samenwerken om conflicten te voorkomen, zoals het overschrijven van dynamische bestanden die door een andere agent worden gebruikt.

2. Gebruik van hulpmiddelen en bronnen

Hoe goed maken de agenten gebruik van de beschikbare tools? Als je een MAS inzet voor data-analyse, verdelen de agenten het werk dan efficiënt of is er sprake van dubbel werk?

3. Schaalbaarheid

Meer agenten toevoegen kan een systeem maken of breken. Wordt de prestatie beter naarmate je opschaalt, of gaan agenten elkaar juist in de weg zitten? Als agenten teveel overlappen, verspil je kostbare rekenkracht.

Hoe bouw je multi-agent evaluatiesystemen?

Er zijn een aantal taken nodig om een effectief evaluatiekader voor je multi-agent systeem te maken. Zo kun je je proces structureren:

Agent-interactielogs: Houd elke beslissing, actie en communicatie bij voor analyse.
Meetwaarden: Stel meetwaarden en benchmarks vast voor agentische interacties.
Evaluatiekader: Kies het juiste framework om de evaluatie mee te implementeren.

AI-agenten implementeren?

Lees onze Blueprint voor het implementeren van AI-agents

Lees nu

1. Agent-interactielogs

Verantwoording op agentniveau is essentieel bij het evalueren van multi-agent systemen. Door logs te genereren van interacties waarin het denkproces, de acties en gevolgen van elke agent zichtbaar zijn, bouw je robuuste systemen.

AI-kosten

‍

Dergelijke logs kunnen tijdstempels, tool-aanroepen, gegenereerde resultaten of interne gesprekken bevatten. Hier is een voorbeeld van een log van een gesprek van een agent die via Botpress is ingezet.

2. Evaluatiecriteria

Het evalueren van MAS draait om de juiste meetwaarden en praktische tools om prestaties te meten. Zodra de logs klaar zijn, bepaal je wat je wilt beoordelen. Dit zijn de belangrijkste criteria om je MAS te evalueren:

Categorie	Maatstaf	Beschrijving
	Taaktoewijzingsnauwkeurigheid	Taken toegewezen aan de meest geschikte agenten.
Samenwerking	Communicatie-latentie	Tijd die agenten nodig hebben om te reageren (ms).
	Succespercentage van hulpmiddelen	Percentage succesvolle interacties met tools (API/functies).
Gebruik van hulpmiddelen	Aanpassingstijd	Tijd om zich aan nieuwe tools aan te passen (seconden).
	Nauwkeurigheid van taakvoltooiing	Nauwkeurigheid van taakresultaten (%).
Uitvoerkwaliteit	Samenhang van uitvoer	Logische consistentie van de gegenereerde uitvoer.
	Doorvoer	Aantal taken per uur voltooid door alle agenten.
Systeemprestaties	Hersteltijd bij fouten	Tijd om te herstellen van fouten (seconden).
Ethische meetwaarden	Gelijkheidsindex	Eerlijke verdeling van taken/middelen.

‍

Bij het evalueren van zulke systemen is het belangrijk te focussen op meetwaarden die samenwerking, gebruik van hulpmiddelen en uitvoerkwaliteit weerspiegelen.

3. Evaluatiekader

Bij het kiezen van een framework om de meetwaarden te verzamelen en samen te brengen, zijn er veel open-source bibliotheken beschikbaar. Laten we kijken naar DeepEval, TruLens, RAGAs en DeepCheck, enkele van de beste frameworks voor evaluatie:

Framework	Beschrijving	Voordelen voor MAS
DeepEval	Evalueert LLM's met aanpasbare meetwaarden en focus op taken/data.	- Houdt bijdragen van agenten bij. - Aanpasbare meetwaarden voor MAS-samenwerking. - CI/CD-integratie voor iteratief testen.
TruLens	Richt zich op uitlegbaarheid en afstemming van uitvoer.	- Debugt communicatie tussen agenten. - Zorgt voor afstemming op MAS-doelen. - Biedt meetwaarden voor contextrelevantie.
Ragas	Evalueert Retrieval-Augmented Generation (RAG) systemen.	- Ideaal voor MAS met RAG. - Houdt nauwkeurigheid en relevantie van antwoorden bij. - Evalueert gedeelde datacontext.
DeepCheck	Zorgt voor transparantie, eerlijkheid en robuustheid in AI.	- Waarborgt eerlijkheid in MAS. - Spoort vooringenomenheid in besluitvorming op. - Visualiseert transparantie en gezondheid van MAS.

‍

Zodra je evaluatiekader staat, is het tijd om actie te ondernemen. De verzamelde meetwaarden en inzichten helpen je om je multi-agent systemen te verbeteren:

Pas samenwerkingsprotocollen aan: Gebruik meetwaarden om te bepalen hoe agenten samenwerken en taken delen.
Verbeter toewijzing van middelen: Data uit evaluatiekaders kunnen inefficiënties in het gebruik van tools of rekenkracht aan het licht brengen.
Pakt vooringenomenheid proactief aan: Regelmatige controles met de genoemde evaluatiekaders zorgen ervoor dat de uitvoer van je MAS eerlijk en evenwichtig is.

Til je automatiseringsproces naar een hoger niveau met multi-agents

Multi-agent evaluatiesystemen vormen de basis voor het creëren van efficiënte, betrouwbare en adaptieve AI-agenten. Of je nu workflows optimaliseert, besluitvorming verbetert of complexe taken opschaalt, met robuuste evaluatiekaders presteren je systemen optimaal.

Klaar om slimmere, krachtigere AI-agenten te bouwen? Botpress biedt je de tools die je nodig hebt om krachtige agentische systemen te ontwikkelen en beheren. Met functies zoals Agent Studio voor snel ontwerpen en naadloze integratie met platforms zoals Slack en WhatsApp.

Botpress is ontworpen om complexiteit te vereenvoudigen. Begin vandaag nog met bouwen — het is gratis.

AI-chatbots bouwen

Bouw op maat gemaakte agentische chatbots

Begin nu

Veelgestelde vragen

1. Wat onderscheidt een multi-agent systeem van een modulair single-agent systeem?

Een multi-agent systeem (MAS) bestaat uit meerdere autonome agenten die elk zelfstandig beslissingen kunnen nemen, onafhankelijk kunnen handelen en met anderen kunnen communiceren. Een modulair single-agent systeem daarentegen heeft één centrale beslisser die verschillende modules aanstuurt; het blijft dus één agent die interne componenten beheert, in plaats van onafhankelijke entiteiten.

2. Hoe verhouden multi-agent systemen zich tot ensemble learning in traditionele ML?

Multi-agent systemen bestaan uit agenten die hun acties op elkaar afstemmen en zich in real-time aanpassen aan hun omgeving. Ensemble learning combineert meerdere modellen (zoals random forests of boosting) om de nauwkeurigheid van voorspellingen te verbeteren, maar deze modellen werken onafhankelijk en communiceren niet tijdens de uitvoering.

3. Hoe zorg je ervoor dat communicatie tussen agenten begrijpelijk en controleerbaar blijft?

Om communicatie tussen agenten begrijpelijk en controleerbaar te houden, moeten alle berichten worden gelogd in gestructureerde formaten zoals JSON, inclusief metadata zoals verzender-ID, tijdstip en berichttype. Het gebruik van een centrale loggingservice of een gedistribueerd traceersysteem helpt om transparantie te waarborgen.

4. Kunnen agenten van elkaar leren in een MAS? Hoe wordt kennisdeling geregeld?

Ja, agenten in een MAS kunnen van elkaar leren via gedeelde datastructuren zoals een blackboard-systeem of berichtuitwisselingsprotocollen. Het systeem moet ontworpen zijn met mechanismen voor conflictoplossing en synchronisatie van updates om consistentie te garanderen en tegenstrijdige leerupdates te voorkomen.

5. Welke infrastructuur is nodig om een MAS op te schalen?

Om een multi-agent systeem op te schalen, heb je een gedistribueerde infrastructuur nodig met componenten zoals Kubernetes voor containerorkestratie, message brokers (zoals Kafka of RabbitMQ) voor communicatie tussen agenten, en gedistribueerde databases (zoals Redis of Cassandra) voor gedeelde status en geheugen.