- Systemy wieloagentowe (MAS) wykorzystują wiele agentów AI współpracujących przy realizacji złożonych zadań, takich jak pisanie raportów czy zarządzanie centrami danych.
- MAS pozwalają agentom działać niezależnie i systematycznie, zamiast polegać na jednym agencie wykonującym wszystkie zadania za pomocą promptów.
- Systemy oceny wieloagentowych (MAES) to narzędzia służące do oceny, jak dobrze agenci radzą sobie indywidualnie i wspólnie w środowisku MAS.
- Ocena MAS polega nie tylko na analizie wydajności pojedynczych agentów, ale także na tym, jak skutecznie współpracują i przekazują sobie informacje.
Witaj w fascynującym świecie wieloagentów! Te modele LLM rewolucjonizują produktywność, współpracując z ludźmi przy rozwiązywaniu złożonych problemów. Od tworzenia raportów, przez debugowanie kodu, po zarządzanie centrami danych — umiejętność budowania agentów AI, którzy efektywnie współpracują, to przyszłość rynku pracy AI.
Jak mierzyć sukces wieloagentowych systemów? Ocena MAS (wieloagentowych systemów) przypomina ocenianie sztafety — liczy się nie tylko wynik pojedynczych zawodników, ale też to, jak sprawnie przekazują sobie pałeczkę.
Ale zanim przejdziemy dalej…
Czym są systemy wieloagentowe?
System wieloagentowy to środowisko, w którym wiele agentów AI współpracuje, by osiągnąć wspólny cel. Nie zawsze każdy agent musi się do niego przyczynić.
Dlaczego nie przekazywać różnych promptów temu samemu agentowi? Systemy wieloagentowe pozwalają wielu agentom działać niezależnie, obserwować i podejmować decyzje, co prowadzi do realizacji zadania w sposób bardziej systematyczny i wydajny.
Czym są systemy oceny wieloagentowych?
Systemy oceny wieloagentowej to narzędzia, nakładki lub usługi służące do oceny zachowania systemów agentowych.
Te systemy nie ograniczają się do ilościowych ocen, takich jak opóźnienia czy zużycie tokenów. Nowoczesne metody oceny dostarczają głębszych wglądów w zachowania agentów, obejmując jakościowe wskaźniki, takie jak spójność czy podobieństwo semantyczne do źródła.
Na co zwrócić uwagę przy ocenie wieloagentowych systemów
Ocena systemów wieloagentowych (MAS) wymaga zadawania właściwych pytań na każdym etapie procesu. Te aspekty pomogą Ci przemyśleć lub udoskonalić projekt Twojego systemu agentowego:
1. Współpraca i koordynacja
Czy Twoi agenci dobrze ze sobą współpracują, czy raczej są nieuczciwi i chaotyczni? Na przykład w bazie danych agenci muszą współdziałać, by uniknąć konfliktów, takich jak nadpisywanie plików, z których korzysta inny agent.
2. Wykorzystanie narzędzi i zasobów
Jak skutecznie agenci korzystają z dostępnych narzędzi? Jeśli wdrażasz MAS do analizy danych, czy agenci dzielą pracę efektywnie, czy raczej dublują wysiłki?
3. Skalowalność
Dodanie kolejnych agentów może usprawnić lub pogorszyć system. Czy wydajność rośnie wraz ze skalą, czy agenci zaczynają sobie przeszkadzać? Zbyt duże nakładanie się zadań to strata cennych zasobów obliczeniowych.
Jak zbudować system oceny wieloagentowych?
Aby stworzyć skuteczny system oceny dla MAS, należy wykonać kilka kluczowych kroków. Oto jak zorganizować swój proces:
- Logi interakcji agentów: Rejestruj każdą decyzję, działanie i komunikację do analizy.
- Metryki oceny: Określ wskaźniki i benchmarki dla interakcji agentów.
- Framework oceny: Wybierz odpowiedni framework do wdrożenia procesu oceny.
1. Logi interakcji agentów
Aby oceniać systemy wieloagentowe, należy zachować rozliczalność na poziomie każdego agenta. Tworzenie logów z interakcji, które pokazują rozumowanie, działania i skutki działań agentów, sprzyja budowie solidnych systemów.
Takie logi mogą zawierać znaczniki czasu, wywołania narzędzi, wygenerowane wyniki czy wewnętrzne rozmowy. Oto przykładowy log rozmowy agenta wdrożonego w Botpress.
2. Metryki oceny
Ocena MAS sprowadza się do właściwych wskaźników i praktycznych narzędzi do pomiaru wydajności. Gdy logi są gotowe, czas zdecydować, co oceniać. Oto kluczowe metryki do analizy Twojego MAS:
Podczas oceny takich systemów kluczowe jest skupienie się na metrykach odzwierciedlających współpracę, wykorzystanie narzędzi i jakość wyników.
3. Framework oceny
Wybierając framework do zbierania i analizowania metryk, łatwo znajdziesz wiele otwartych bibliotek. Przyjrzyjmy się DeepEval, TruLens, RAGAs i DeepCheck — to jedne z najlepszych frameworków do oceny:
Gdy framework oceny jest już wdrożony, czas przejść do działania. Zebrane metryki i wnioski powinny wskazywać, jak udoskonalić systemy wieloagentowe:
- Dostosuj protokoły współpracy: Wykorzystaj metryki, by modyfikować sposób interakcji i podziału zadań między agentami.
- Ulepsz alokację zasobów: Dane z frameworków oceny mogą wskazać nieefektywności w wykorzystaniu narzędzi lub zasobów obliczeniowych.
- Reaguj na uprzedzenia na bieżąco: Regularne kontrole z użyciem wymienionych frameworków zapewniają, że wyniki MAS są sprawiedliwe i równe.
Podnieś poziom automatyzacji dzięki wieloagentom
Systemy oceny wieloagentowe to fundament tworzenia wydajnych, niezawodnych i adaptacyjnych agentów AI. Niezależnie od tego, czy optymalizujesz procesy, usprawniasz podejmowanie decyzji, czy skalujesz złożone zadania — solidne frameworki oceny gwarantują, że Twoje systemy działają na najwyższym poziomie.
Gotowy, aby budować inteligentniejsze, bardziej zaawansowane agenty AI? Botpress dostarcza narzędzi potrzebnych do budowania i zarządzania zaawansowanymi systemami agenticznymi. Oferuje takie funkcje jak Agent Studio do szybkiego projektowania oraz łatwą integrację z platformami takimi jak Slack i WhatsApp.
Botpress został stworzony, by upraszczać złożoność. Rozpocznij budowanie już dziś — jest darmowy.
Najczęstsze pytania
1. Czym różni się system wieloagentowy od modularnego systemu jednoagentowego?
System wieloagentowy (MAS) składa się z wielu autonomicznych agentów, z których każdy podejmuje własne decyzje, działa niezależnie i komunikuje się z innymi. Dla porównania, modularny system jednoagentowy ma scentralizowanego decydenta, który steruje różnymi modułami — to wciąż jeden agent zarządzający wewnętrznymi komponentami, a nie niezależne jednostki.
2. Jak systemy wieloagentowe wypadają w porównaniu z uczeniem zespołowym (ensemble learning) w tradycyjnym ML?
Systemy wieloagentowe polegają na tym, że agenci koordynują swoje działania i dostosowują się do otoczenia w czasie rzeczywistym. Uczenie zespołowe łączy wiele modeli (takich jak lasy losowe czy boosting), aby zwiększyć dokładność przewidywań, ale te modele działają niezależnie i nie komunikują się ze sobą podczas działania.
3. Jak zapewnić, aby komunikacja między agentami była zrozumiała i możliwa do audytu?
Aby komunikacja agentów była zrozumiała i możliwa do audytu, wszystkie wiadomości powinny być rejestrowane w ustrukturyzowanym formacie, takim jak JSON, wraz z metadanymi, np. identyfikatorem nadawcy, znacznikiem czasu i typem wiadomości. Wykorzystanie centralnego systemu logowania lub rozproszonego systemu śledzenia pozwala zachować przejrzystość.
4. Czy agenci w MAS mogą się od siebie uczyć? Jak wygląda wymiana wiedzy?
Tak, agenci w systemie wieloagentowym mogą się od siebie uczyć, korzystając ze współdzielonych struktur danych, takich jak tablica ogłoszeń (blackboard), lub protokołów przekazywania wiadomości. System musi być zaprojektowany z mechanizmami rozwiązywania konfliktów i synchronizacji aktualizacji, aby zapewnić spójność i uniknąć sprzecznych zmian w nauce.
5. Jaką infrastrukturę trzeba zapewnić, aby skalować MAS?
Aby skalować system wieloagentowy, potrzebna jest rozproszona infrastruktura z komponentami takimi jak Kubernetes do orkiestracji kontenerów, brokerzy wiadomości (np. Kafka, RabbitMQ) do komunikacji między agentami oraz rozproszone bazy danych (takie jak Redis lub Cassandra) do przechowywania wspólnego stanu i pamięci.
.webp)
