Witamy w ekscytującym świecie multi-agentów! Te cuda LLM rewolucjonizują produktywność, współpracując z ludźmi przy rozwiązywaniu złożonych problemów. Od sporządzania raportów po debugowanie kodu i zarządzanie centrami danych, zdolność do tworzenia agentów AI, którzy skutecznie współpracują, stanowi przyszłość siły roboczej AI.
Jak mierzyć sukces systemów wieloagentowych? Ocenianie MAS (systemów wieloagentowych) jest jak punktowanie biegu sztafetowego - nie tylko poszczególnych zawodników, ale także tego, jak płynnie przekazywana jest między nimi pałeczka.
Ale zanim o tym...
Czym są systemy wieloagentowe?
System wieloagentowy zawiera wielu agentów AI pracujących razem we wspólnym środowisku, aby osiągnąć nadrzędny cel. Cel ten może, ale nie musi, wymagać wkładu każdego agenta.
Dlaczego po prostu nie przekazywać różnych podpowiedzi systemowych temu samemu agentowi? Systemy wieloagentowe pozwalają wielu agentom pracować niezależnie, postrzegając i podejmując decyzje, które prowadzą do realizacji zadania w sposób bardziej systematyczny i wydajny.
Czym są wieloagentowe systemy Eval?
Wieloagentowe systemy oceny mogą być rozumiane jako narzędzia, opakowania lub usługi wykorzystywane do oceny zachowania systemów agentowych.
Systemy te nie ograniczają się do ocen ilościowych, takich jak opóźnienia czy wykorzystanie tokenów. Nowoczesne metody oceny zapewniają głębszy wgląd w zachowania agentów poprzez metryki, które obejmują bardziej jakościowe obszary, takie jak spójność i semantyczne podobieństwo do treści źródłowych.
Zabawa (i frustracja) związana z oceną MAS
Ocena systemów wieloagentowych (MAS) wymaga zadawania właściwych pytań na każdym etapie procesu. Aspekty te mogą pomóc w ponownym rozważeniu lub udoskonaleniu projektu agentowego systemu:
1. Współpraca i koordynacja
Czy agenci dobrze ze sobą współpracują, czy też są nieszczerzy i chaotyczni? Na przykład w banku danych agenci muszą współpracować, aby uniknąć konfliktów, takich jak nadpisywanie dynamicznych plików, z których aktywnie korzysta inny agent.
2. Wykorzystanie narzędzi i zasobów
Jak dobrze agenci wykorzystują dostępne narzędzia? Jeśli wdrażasz MAS do analizy danych, czy agenci efektywnie dzielą obciążenie pracą, czy też wysiłki są powielane?
3. Skalowalność
Dodanie większej liczby agentów może stworzyć lub zepsuć system. Czy wydajność poprawia się wraz ze skalowaniem, czy też agenci zaczynają wchodzić sobie w drogę? Jeśli agenci zbytnio na siebie nachodzą, pochłaniają cenne zasoby obliczeniowe.
Jak budować wieloagentowe systemy oceny?
Aby stworzyć skuteczną strukturę oceny dla systemu wieloagentowego, należy wykonać kilka zadań. Oto jak ustrukturyzować potok:
- Dzienniki interakcji agenta: Śledzenie każdej decyzji, działania i komunikacji w celu analizy.
- Metryki oceny: Zdefiniuj metryki i punkty odniesienia dla interakcji z agentami.
- Ramy oceny: Wybierz odpowiednie ramy, aby rozpocząć wdrażanie ewaluacji.
1. Dzienniki interakcji agenta
Odpowiedzialność na poziomie agenta musi być zachowana dla ogólnego zadania oceny systemów wieloagentowych. Generowanie dzienników interakcji, które pokazują rozumowanie, działania i konsekwencje każdego agenta, promuje solidne systemy.
Teraz takie dzienniki mogą zawierać znaczniki czasu, wywołania narzędzi, wygenerowane wyniki lub wewnętrzne konwersacje. Oto przykładowy dziennik konwersacji z agenta wdrożonego przy użyciu Botpress.
2. Wskaźniki oceny
Ocena MAS sprowadza się do właściwych wskaźników i praktycznych narzędzi do pomiaru wydajności. Gdy dzienniki są gotowe, nadszedł czas, aby zdecydować, co należy ocenić. Oto kluczowe wskaźniki do oceny MAS:
Oceniając takie systemy, należy skupić się na wskaźnikach, które odzwierciedlają ich współpracę, wykorzystanie narzędzi i jakość wyników.
3. Ramy oceny
Wybierając framework do pozyskiwania i kompilacji metryk, można łatwo znaleźć mnóstwo zasobów w postaci bibliotek open-source. Przyjrzyjmy się DeepEval, TruLens, RAGAs i DeepCheck, niektórym z najlepszych frameworków, których można użyć do oceny:
Gdy ramy oceny są już gotowe, nadszedł czas, aby skupić się na działaniu. Zebrane dane i spostrzeżenia powinny kierować sposobem udoskonalania systemów wieloagentowych:
- Dostosuj protokoły współpracy: Użyj metryk, aby dostosować sposób interakcji agentów i współdzielenia zadań.
- Lepsza alokacja zasobów: Dane z ram oceny mogą podkreślać nieefektywność wykorzystania narzędzi lub dystrybucji zasobów obliczeniowych.
- Proaktywne przeciwdziałanie uprzedzeniom: Regularne kontrole wspomnianych ram oceny zapewniają, że wyniki MAS są uczciwe i sprawiedliwe.
Podnieś swój potok automatyzacji dzięki Multi-Agentom
Wieloagentowe systemy ewaluacji są podstawą tworzenia wydajnych, niezawodnych i adaptacyjnych agentów AI. Niezależnie od tego, czy optymalizujesz przepływy pracy, usprawniasz podejmowanie decyzji, czy skalujesz złożone zadania, solidne ramy oceny zapewniają, że Twoje systemy działają najlepiej.
Gotowy do tworzenia inteligentniejszych, bardziej wydajnych agentów AI? Botpress zapewnia narzędzia potrzebne do tworzenia i zarządzania potężnymi systemami agentowymi. Dzięki funkcjom takim jak Agent Studio do szybkiego projektowania, do płynnej integracji z platformami takimi jak Slack i WhatsApp.
Botpress został zaprojektowany, aby uprościć złożoność. Zacznij tworzyć już dziś - tonic nie kosztuje.
Spis treści
Udostępnij to na:
.svg)
