ยินดีต้อนรับสู่โลกที่น่าตื่นเต้นของตัวแทนหลายราย! LLM สิ่งมหัศจรรย์กำลังปฏิวัติประสิทธิภาพการทำงานด้วยการทำงานร่วมกับมนุษย์เพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน ตั้งแต่การร่างรายงานไปจนถึงการดีบักโค้ดและการจัดการศูนย์ข้อมูล ความสามารถใน การสร้างตัวแทน AI ที่ทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพถือเป็นอนาคตของกำลังคนด้าน AI
คุณจะวัดความสำเร็จของ ระบบมัลติเอเจนต์ ได้อย่างไร การประเมิน MAS (ระบบมัลติเอเจนต์) ก็เหมือนกับการให้คะแนนการแข่งขันวิ่งผลัด ไม่ใช่แค่ให้คะแนนผู้เข้าแข่งขันแต่ละคนเท่านั้น แต่ยังให้คะแนนความราบรื่นในการส่งไม้ต่อระหว่างผู้เข้าแข่งขันแต่ละคนด้วย
แต่ก่อนจะพูดถึงเรื่องนั้นเพิ่มเติม…
ระบบมัลติเอเจนต์คืออะไร?
ระบบมัลติเอเจนต์ประกอบด้วยเอเจนต์ AI หลายตัวที่ทำงานร่วมกันในสภาพแวดล้อมที่ใช้ร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายหลัก เป้าหมายนี้อาจต้องให้เอเจนต์แต่ละตัวมีส่วนร่วมหรือไม่ก็ได้
เหตุใดจึงไม่ส่งต่อคำเตือนระบบที่แตกต่างกันไปยังตัวแทนคนเดียวกัน ระบบตัวแทนหลายรายช่วยให้ตัวแทนหลายรายทำงานได้อย่างอิสระ โดยรับรู้และตัดสินใจที่นำไปสู่ภารกิจได้อย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ระบบประเมินหลายตัวแทนคืออะไร?
ระบบการประเมินหลายตัวแทนสามารถเข้าใจได้ว่าเป็นเครื่องมือ ตัวห่อหุ้ม หรือบริการที่ใช้ในการประเมินพฤติกรรมของระบบตัวแทน
ระบบเหล่านี้ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการประเมินเชิงปริมาณ เช่น ความล่าช้าหรือการใช้โทเค็นเท่านั้น วิธีการประเมินสมัยใหม่ช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมของตัวแทนได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นผ่านตัวชี้วัดที่ครอบคลุมพื้นที่เชิงคุณภาพมากขึ้น เช่น ความสอดคล้องและความคล้ายคลึงทางความหมายกับเนื้อหาต้นทาง
ความสนุก (และความหงุดหงิด) ของการประเมิน MAS
การประเมินระบบหลายเอเจนต์ (MAS) จำเป็นต้องถามคำถามที่ถูกต้องในทุกขั้นตอนของกระบวนการ ประเด็นเหล่านี้สามารถช่วยให้คุณพิจารณาหรือปรับแต่งการออกแบบเอเจนต์ของระบบของคุณใหม่ได้:
1. ความร่วมมือและการประสานงาน
ตัวแทนของคุณเล่นกันอย่างดีหรือไม่ หรือพวกเขาไม่จริงใจและวุ่นวาย ตัวอย่างเช่น ในธนาคารข้อมูล ตัวแทนต้องร่วมมือกันเพื่อหลีกเลี่ยงความขัดแย้ง เช่น การเขียนทับไฟล์ไดนามิกที่ตัวแทนอื่นกำลังใช้งานอยู่
2. การใช้เครื่องมือและทรัพยากร
ตัวแทนใช้เครื่องมือที่มีอยู่ได้ดีเพียงใด หากคุณกำลังใช้งาน MAS เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ตัวแทนจะแบ่งภาระงานอย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่ หรือมีการทำงานซ้ำซ้อนหรือไม่
3. ความสามารถในการปรับขนาด
การเพิ่มตัวแทนเพิ่มเติมสามารถสร้างหรือทำลายระบบได้ ประสิทธิภาพการทำงานจะดีขึ้นตามขนาดหรือไม่ หรือตัวแทนเริ่มเลียนแบบกันเองหรือไม่ หากตัวแทนทับซ้อนกันมากเกินไป ทรัพยากรการประมวลผลที่มีค่าก็จะหมดไป
จะสร้างระบบประเมินตัวแทนหลายรายได้อย่างไร?
จำเป็นต้องทำภารกิจบางอย่างเพื่อสร้างกรอบการประเมินที่มีประสิทธิภาพสำหรับระบบมัลติเอเจนต์ของคุณ ต่อไปนี้เป็นวิธีจัดโครงสร้างไปป์ไลน์ของคุณ:
- บันทึกการโต้ตอบของตัวแทน : ติดตามทุกการตัดสินใจ การดำเนินการ และการสื่อสารเพื่อการวิเคราะห์
- มาตรวัดการประเมิน : กำหนดมาตรวัดและเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการโต้ตอบของตัวแทน
- กรอบการประเมินผล : เลือกกรอบการประเมินผลที่เหมาะสมในการเริ่มดำเนินการประเมิน
1. บันทึกการโต้ตอบของตัวแทน
จำเป็นต้องรักษาความรับผิดชอบในระดับตัวแทนไว้สำหรับงานทั่วไปในการประเมินระบบหลายตัวแทน การสร้างบันทึกสำหรับการโต้ตอบที่แสดงเหตุผล การกระทำ และผลที่ตามมาของตัวแทนแต่ละตัวจะช่วยส่งเสริมให้ระบบมีความแข็งแกร่ง
ขณะนี้บันทึกดังกล่าวสามารถประกอบด้วยค่าประทับเวลา การเรียกใช้เครื่องมือ ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น หรือการสนทนาภายในได้ นี่คือตัวอย่างบันทึกการสนทนาจากตัวแทนที่ใช้งานโดยใช้ Botpress -
2. ตัวชี้วัดการประเมินผล
การประเมิน MAS จะต้องเลือกตัวชี้วัดที่เหมาะสมและใช้เครื่องมือที่ใช้งานได้จริงในการวัดประสิทธิภาพ เมื่อบันทึกข้อมูลพร้อมแล้ว ก็ถึงเวลาตัดสินใจว่าจะประเมินอะไร ต่อไปนี้คือตัวชี้วัดสำคัญในการประเมิน MAS ของคุณ:
ในการประเมินระบบดังกล่าว สิ่งที่สำคัญคือต้องมุ่งเน้นไปที่ตัวชี้วัดที่สะท้อนถึงการทำงานร่วมกัน การใช้เครื่องมือ และคุณภาพผลลัพธ์
3. กรอบการประเมินผล
เมื่อเลือกกรอบงานสำหรับค้นหาและรวบรวมเมตริก คุณสามารถค้นหาทรัพยากรมากมายได้อย่างง่ายดายในรูปแบบของไลบรารีโอเพนซอร์ส มาดู DeepEval, TruLens, RAGAs และ DeepCheck ซึ่งเป็นกรอบงานชั้นนำบางส่วนที่คุณสามารถใช้สำหรับการประเมิน:
เมื่อคุณมีกรอบการประเมินแล้ว ก็ถึงเวลาที่จะมุ่งเน้นไปที่การดำเนินการ เมตริกและข้อมูลเชิงลึกที่คุณรวบรวมควรเป็นแนวทางในการปรับแต่งระบบมัลติเอเจนต์ของคุณ:
- ปรับแต่งโปรโตคอลการทำงานร่วมกัน: ใช้เมตริกเพื่อปรับวิธีที่ตัวแทนโต้ตอบและแบ่งปันงาน
- ปรับปรุงการจัดสรรทรัพยากร: ข้อมูลจากกรอบการประเมินสามารถเน้นย้ำถึงประสิทธิภาพที่ไม่ได้ประสิทธิผลในการใช้เครื่องมือหรือการกระจายทรัพยากรการคำนวณ
- จัดการกับอคติอย่างเป็นเชิงรุก: ตรวจสอบกรอบการประเมินที่กล่าวถึงเป็นประจำเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ MAS ของคุณยุติธรรมและเท่าเทียมกัน
ยกระดับกระบวนการอัตโนมัติของคุณด้วยมัลติเอเจนต์
ระบบประเมินผลแบบหลายตัวแทนเป็นรากฐานของการสร้างตัวแทน AI ที่มีประสิทธิภาพ เชื่อถือได้ และปรับตัวได้ ไม่ว่าคุณจะกำลังเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ ปรับปรุงการตัดสินใจ หรือปรับขนาดงานที่ซับซ้อน กรอบการประเมินที่มีประสิทธิภาพจะช่วยให้ระบบของคุณทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
พร้อมที่จะสร้างตัวแทน AI ที่ชาญฉลาดและมีความสามารถมากขึ้นหรือยัง? Botpress มอบเครื่องมือที่คุณต้องการเพื่อสร้างและจัดการระบบเอเจนต์ที่มีประสิทธิภาพ ด้วยคุณสมบัติเช่น Agent Studio สำหรับการออกแบบที่รวดเร็ว ไปจนถึงการบูรณาการที่ราบรื่นกับแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Slack และ WhatsApp -
Botpress ได้รับการออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อน เริ่มสร้างวันนี้ เลย ฟรี
.svg)
