- Os sistemas multiagentes (MAS) utilizam vários agentes de IA que colaboram entre si para realizar tarefas complexas, como escrever relatórios ou gerir centros de dados.
- Os MAS permitem que os agentes trabalhem de forma autónoma e sistemática, em vez de dependerem de um único agente que faça malabarismos com todas as tarefas através de avisos.
- Os sistemas de avaliação multiagente (MAES) são ferramentas para avaliar o desempenho dos agentes individualmente e em conjunto em ambientes MAS.
- Avaliar a MAS significa analisar não só o desempenho individual dos agentes, mas também a forma como estes cooperam e transmitem informações entre si.
Bem-vindo ao excitante mundo dos multi-agentes! Estas maravilhas LLM estão a revolucionar a produtividade, trabalhando ao lado dos humanos para resolver problemas complexos. Desde a elaboração de relatórios à depuração de código e à gestão de centros de dados, a capacidade de criar agentes de IA que colaboram eficazmente representa o futuro da força de trabalho da IA.
Como é que se mede o sucesso dos sistemas multiagentes? Avaliar os MAS (sistemas multiagentes) é como pontuar uma corrida de estafetas - não apenas os corredores individuais, mas também a fluidez com que o bastão é passado entre eles.
Mas antes de falar mais sobre isso...
O que são sistemas multiagentes?
Um sistema multiagente contém vários agentes de IA que trabalham em conjunto num ambiente partilhado para atingir um objetivo global. Este objetivo pode ou não exigir a contribuição de cada agente.
Por que não transmitir diferentes avisos do sistema para o mesmo agente? Os sistemas multiagente permitem que vários agentes trabalhem de forma independente, percebendo e tomando decisões que conduzem à tarefa de forma mais sistemática e eficiente.
O que são sistemas de avaliação multiagente?
Os sistemas de avaliação multiagente podem ser entendidos como ferramentas, invólucros ou serviços utilizados para avaliar o comportamento de sistemas agênticos.
Estes sistemas não se limitam a avaliações quantitativas como a latência ou a utilização de tokens. Os métodos de avaliação modernos fornecem informações mais aprofundadas sobre os comportamentos dos agentes através de métricas que abrangem áreas mais qualitativas, como a coerência e a semelhança semântica com o conteúdo de origem.
A diversão (e a frustração) de avaliar o MAS
A avaliação de sistemas multiagentes (MAS) exige que se façam as perguntas corretas em cada etapa do processo. Estes aspectos podem ajudá-lo a reconsiderar ou a aperfeiçoar a conceção agêntica do seu sistema:
1. Cooperação e coordenação
Os seus agentes estão a jogar bem uns com os outros ou estão a ser desonestos e caóticos? Por exemplo, num banco de dados, os agentes precisam de colaborar para evitar conflitos, como a substituição de ficheiros dinâmicos que outro agente está a utilizar ativamente.
2. Utilização de ferramentas e recursos
Como é que os agentes utilizam as ferramentas à sua disposição? Se estiver a implementar um MAS para análise de dados, os agentes estão a dividir o volume de trabalho de forma eficiente ou existe duplicação de esforços?
3. Escalabilidade
A adição de mais agentes pode fazer ou quebrar um sistema. O desempenho melhora com a escala ou os agentes começam a pisar nos sapatos uns dos outros? Se os agentes se sobrepuserem demais, você estará consumindo recursos de computação preciosos.
Como construir sistemas de avaliação multiagente?
É necessário realizar algumas tarefas para criar um quadro de avaliação eficaz para o seu sistema multiagente. Eis como estruturar o seu pipeline:
- Registos de interação de agentes: Acompanhe todas as decisões, acções e comunicações para análise.
- Métricas de avaliação: Definir métricas e parâmetros de referência para as interações agênticas.
- Quadro de avaliação: Escolher o quadro correto para começar a implementar a avaliação utilizando.
1. Registos de interação do agente
A responsabilidade a nível dos agentes deve ser mantida para a tarefa geral de avaliação dos sistemas multiagentes. A criação de registos de interações que mostrem o raciocínio, as acções e as consequências de cada agente promove sistemas robustos.
Agora, esses registos podem conter carimbos de data/hora, chamadas de ferramentas, resultados gerados ou conversas internas. Aqui está um exemplo de registo de uma conversa de um agente implementado utilizando Botpress.
2. Métricas de avaliação
A avaliação do MAS resume-se às métricas corretas e a ferramentas práticas para medir o desempenho. Quando os registos estiverem prontos, é altura de decidir o que avaliar. Aqui estão as principais métricas para avaliar o seu MAS:
Ao avaliar esses sistemas, é essencial concentrar-se em métricas que reflictam a sua colaboração, a utilização de ferramentas e a qualidade dos resultados.
3. Quadro de avaliação
Ao escolher a estrutura para obter e compilar as métricas, é possível encontrar facilmente uma infinidade de recursos na forma de bibliotecas de código aberto. Vamos dar uma olhada no DeepEval, TruLens, RAGAs e DeepCheck, alguns dos principais frameworks que você pode usar para avaliação:
Quando o seu quadro de avaliação estiver implementado, é altura de se concentrar na ação. As métricas e as informações recolhidas devem orientar o aperfeiçoamento dos seus sistemas multiagentes:
- Ajustar protocolos de colaboração: Utilize métricas para ajustar a forma como os agentes interagem e partilham tarefas.
- Melhorar a afetação de recursos: Os dados das estruturas de avaliação podem destacar ineficiências na utilização de ferramentas ou na distribuição de recursos de computação.
- Abordar os preconceitos de forma proactiva: Verificações regulares com os quadros de avaliação mencionados asseguram que os resultados do MAS são justos e equitativos.
Melhore o seu pipeline de automação com vários agentes
Os sistemas de avaliação multiagente são a pedra angular da criação de agentes de IA eficientes, fiáveis e adaptáveis. Quer esteja a otimizar fluxos de trabalho, a melhorar a tomada de decisões ou a escalar tarefas complexas, as estruturas de avaliação robustas garantem que os seus sistemas têm o melhor desempenho possível.
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FAQs
1. O que distingue um sistema multiagente de um sistema modular de agente único?
Um sistema multiagente (MAS) consiste em vários agentes autónomos, cada um capaz de tomar as suas próprias decisões, agir de forma independente e interagir com outros. Em contraste, um sistema modular de agente único tem um decisor centralizado que controla vários módulos, o que significa que continua a ser um agente a gerir componentes internos em vez de entidades independentes.
2. Como é que os sistemas multiagentes se comparam à aprendizagem em conjunto no ML tradicional?
Os sistemas multiagente envolvem agentes que coordenam acções entre si e se adaptam ao seu ambiente em tempo real. A aprendizagem em conjunto combina vários modelos (como florestas aleatórias ou boosting) para melhorar a precisão das previsões, mas estes modelos funcionam de forma independente e não comunicam durante o tempo de execução.
3. Como é que se pode garantir que a comunicação entre agentes continua a ser interpretável e auditável?
Para garantir que a comunicação do agente é interpretável e auditável, todas as mensagens devem ser registadas com formatos estruturados, como JSON, incluindo metadados como ID do remetente, carimbo de data/hora e tipo de mensagem. A utilização de um serviço de registo centralizado ou de um sistema de rastreio distribuído ajuda a manter a transparência.
4. Os agentes podem aprender uns com os outros na MAS? Como se processa a partilha de conhecimentos?
Sim, os agentes de um MAS podem aprender uns com os outros utilizando estruturas de dados partilhadas, como um sistema de quadro negro ou protocolos de passagem de mensagens. O sistema deve ser concebido com mecanismos de resolução de conflitos e de sincronização de actualizações para garantir a coerência e evitar actualizações de aprendizagem contraditórias.
5. Que infra-estruturas são necessárias para a expansão da MAS?
Para escalar um sistema multiagente, é necessária uma infraestrutura distribuída com componentes como Kubernetes para orquestração de contentores, corretores de mensagens (por exemplo, Kafka, RabbitMQ) para comunicação entre agentes e bases de dados distribuídas (como Redis ou Cassandra) para estado e memória partilhados.
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