- 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
Existem bibliotecas ou estruturas de código aberto para acelerar o desenvolvimento de MAS?
Sem dúvida. Os mais populares são o JADE (Java), o SPADE (Python) e o MESA (Python para simulações). Fornecem-lhe ferramentas para lidar com mensagens, comportamentos e coordenação de imediato.
Como é que se gere a sincronização entre agentes em sistemas em tempo real?
Normalmente, são utilizadas filas de mensagens, camadas de dados partilhadas ou tratamento de eventos com carimbo de data/hora para manter os agentes sincronizados.
Como é que se protege a comunicação agente-agente contra adulterações ou escutas?
A encriptação é fundamental. A maioria dos sistemas utiliza TLS ou troca de chaves públicas/privadas para proteger as mensagens. Pense nisto como enviar cartas seladas em vez de postais.
Os sistemas multiagentes podem utilizar coletivamente a aprendizagem por reforço?
Sim, podem. Chama-se aprendizagem por reforço multi-agente (MARL). Os agentes aprendem em conjunto, como uma equipa, ou competem e adaptam-se às estratégias uns dos outros.
Os agentes nos MAS são tipicamente estáticos ou evoluem através de uma aprendizagem contínua?
Depende do caso de utilização, alguns permanecem estáticos para garantir a estabilidade, mas outros continuam a aprender e a evoluir ao longo do tempo para melhorarem as suas tarefas ou se adaptarem a novas condições.
