เชี่ยวชาญระบบประเมินหลายเอเจนต์ในปี 2025

ยินดีต้อนรับสู่โลกของหลายเอเจนต์! LLM เหล่านี้กำลังเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพการทำงานด้วยการทำงานร่วมกับมนุษย์เพื่อแก้ปัญหาซับซ้อน ตั้งแต่ร่างรายงาน แก้ไขโค้ด ไปจนถึงดูแลศูนย์ข้อมูล ความสามารถในการสร้าง AI เอเจนต์ที่ร่วมมือกันได้อย่างมีประสิทธิภาพคืออนาคตของแรงงาน AI

คุณจะวัดความสำเร็จของ ระบบหลายเอเจนต์ ได้อย่างไร? การประเมิน MAS (ระบบหลายเอเจนต์) ก็เหมือนกับการให้คะแนนวิ่งผลัด—ไม่ใช่แค่ดูนักวิ่งแต่ละคน แต่ยังต้องดูว่าการส่งไม้ต่อกันราบรื่นแค่ไหนด้วย

แต่ก่อนจะไปต่อ...

ระบบหลายเอเจนต์คืออะไร?

ระบบหลายเอเจนต์คือการมี AI หลายตัวทำงานร่วมกันในสภาพแวดล้อมเดียวเพื่อบรรลุเป้าหมายหลัก ซึ่งเป้าหมายนี้อาจต้องการหรือไม่ต้องการให้ทุกเอเจนต์มีส่วนร่วมก็ได้

ทำไมไม่ใช้เอเจนต์เดียวแล้วเปลี่ยนคำสั่งไปเรื่อย ๆ? ระบบหลายเอเจนต์ช่วยให้แต่ละเอเจนต์ทำงานอย่างอิสระ รับรู้และตัดสินใจเพื่อให้งานสำเร็จอย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ระบบประเมินหลายเอเจนต์คืออะไร?

ระบบประเมินผลแบบหลายเอเจนต์สามารถเข้าใจได้ว่าเป็นเครื่องมือ ตัวกลาง หรือบริการที่ใช้ในการประเมินพฤติกรรมของระบบ agentic

ระบบเหล่านี้ไม่ได้จำกัดแค่การประเมินเชิงปริมาณ เช่น ความหน่วงหรือการใช้โทเคน วิธีประเมินสมัยใหม่ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของเอเจนต์ด้วยตัวชี้วัดเชิงคุณภาพ เช่น ความสอดคล้องและความใกล้เคียงกับเนื้อหาต้นฉบับ

สิ่งที่ควรพิจารณาเมื่อประเมินระบบหลายเอเจนต์

การประเมินระบบหลายเอเจนต์ (MAS) ต้องตั้งคำถามที่ถูกต้องในทุกขั้นตอนของกระบวนการ ต่อไปนี้คือประเด็นที่ช่วยให้คุณปรับปรุงหรือพัฒนาการออกแบบระบบเอเจนต์ของคุณได้ดีขึ้น:

1. ความร่วมมือและการประสานงาน

เอเจนต์ของคุณร่วมมือกันดีหรือเปล่า หรือวุ่นวายและไม่จริงใจ? เช่น ในฐานข้อมูล เอเจนต์ต้องทำงานร่วมกันเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหา เช่น การเขียนทับไฟล์ที่อีกเอเจนต์กำลังใช้งานอยู่

2. การใช้เครื่องมือและทรัพยากร

เอเจนต์ใช้เครื่องมือที่มีอยู่ได้ดีแค่ไหน? หากคุณใช้ MAS เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล เอเจนต์แบ่งงานกันอย่างมีประสิทธิภาพหรือซ้ำซ้อนกัน?

3. การขยายระบบ

การเพิ่มเอเจนต์อาจทำให้ระบบดีขึ้นหรือแย่ลงก็ได้ ประสิทธิภาพดีขึ้นเมื่อขยายหรือเอเจนต์เริ่มทำงานทับซ้อนกัน? ถ้าเอเจนต์ซ้ำซ้อนกันมากเกินไป จะเปลืองทรัพยากรคอมพิวเตอร์โดยไม่จำเป็น

จะสร้างระบบประเมินหลายเอเจนต์ได้อย่างไร?

มีงานบางอย่างที่ต้องทำเพื่อสร้างกรอบการประเมินที่มีประสิทธิภาพสำหรับระบบหลายเอเจนต์ของคุณ นี่คือวิธีจัดโครงสร้างกระบวนการ:

1. บันทึกการโต้ตอบของเอเจนต์: ติดตามทุกการตัดสินใจ การกระทำ และการสื่อสารเพื่อใช้วิเคราะห์
2. ตัวชี้วัดการประเมิน: กำหนดตัวชี้วัดและเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการโต้ตอบของเอเจนต์
3. กรอบการประเมิน: เลือกกรอบการประเมินที่เหมาะสมเพื่อเริ่มใช้งาน

1. บันทึกการโต้ตอบของเอเจนต์

ต้องมีการตรวจสอบความรับผิดชอบในระดับเอเจนต์สำหรับการประเมิน MAS โดยรวม การสร้างบันทึกการโต้ตอบที่แสดงเหตุผล การกระทำ และผลลัพธ์ของแต่ละเอเจนต์จะช่วยให้ระบบมีความแข็งแกร่ง

‍

บันทึกเหล่านี้อาจมีเวลาที่เกิดเหตุการณ์ การเรียกใช้เครื่องมือ ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น หรือบทสนทนาภายใน นี่คือตัวอย่างบันทึกการสนทนาจากเอเจนต์ที่ใช้ Botpress

2. ตัวชี้วัดการประเมิน

การประเมิน MAS ขึ้นอยู่กับตัวชี้วัดที่เหมาะสมและเครื่องมือที่ใช้วัดประสิทธิภาพ เมื่อมีบันทึกแล้ว ก็ถึงเวลาตัดสินใจว่าจะประเมินอะไร ต่อไปนี้คือตัวชี้วัดหลักสำหรับ MAS ของคุณ:

‍

เมื่อประเมินระบบเหล่านี้ ควรเน้นตัวชี้วัดที่สะท้อนถึงความร่วมมือ การใช้เครื่องมือ และคุณภาพของผลลัพธ์

3. กรอบการประเมิน

เมื่อเลือกกรอบสำหรับรวบรวมและวิเคราะห์ตัวชี้วัด คุณสามารถหาเครื่องมือโอเพ่นซอร์สได้มากมาย มาดู DeepEval, TruLens, RAGAs และ DeepCheck ซึ่งเป็นกรอบยอดนิยมที่ใช้ประเมิน MAS:

‍

เมื่อคุณมีกรอบการประเมินแล้ว ก็ถึงเวลาลงมือจริง ข้อมูลและตัวชี้วัดที่ได้ควรนำไปใช้ปรับปรุงระบบหลายเอเจนต์ของคุณ:

• ปรับปรุงวิธีการร่วมมือ: ใช้ตัวชี้วัดเพื่อปรับวิธีที่เอเจนต์โต้ตอบและแบ่งงานกัน
• เพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร: ข้อมูลจากกรอบการประเมินสามารถชี้ให้เห็นถึงความไม่มีประสิทธิภาพในการใช้เครื่องมือหรือการกระจายทรัพยากรคอมพิวเตอร์
• จัดการอคติอย่างมีระบบ: ตรวจสอบระบบเป็นประจำด้วยกรอบการประเมินที่กล่าวถึง เพื่อให้แน่ใจว่า MAS ของคุณมีความเป็นธรรมและเท่าเทียม

ยกระดับกระบวนการอัตโนมัติของคุณด้วยหลายเอเจนต์

ระบบประเมินหลายเอเจนต์คือหัวใจของการสร้าง AI ที่มีประสิทธิภาพ เชื่อถือได้ และปรับตัวได้ ไม่ว่าคุณจะปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ เพิ่มคุณภาพการตัดสินใจ หรือขยายงานที่ซับซ้อน กรอบการประเมินที่แข็งแกร่งจะช่วยให้ระบบของคุณทำงานได้ดีที่สุด

พร้อมสร้างเอเจนต์ AI ที่ฉลาดและทรงพลังยิ่งขึ้นหรือยัง? Botpress มอบเครื่องมือที่คุณต้องการในการสร้างและจัดการระบบเอเจนต์ที่มีประสิทธิภาพ ด้วยฟีเจอร์ต่าง ๆ เช่น Agent Studio สำหรับออกแบบอย่างรวดเร็ว และการเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มอย่าง Slack และ WhatsApp ได้อย่างไร้รอยต่อ

Botpress ถูกออกแบบมาเพื่อให้เรื่องซับซ้อนกลายเป็นเรื่องง่าย เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ — ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

1. อะไรคือความแตกต่างระหว่างระบบหลายเอเจนต์กับระบบเอเจนต์เดี่ยวแบบแยกโมดูล?

ระบบหลายเอเจนต์ (MAS) ประกอบด้วยเอเจนต์อิสระหลายตัว แต่ละตัวสามารถตัดสินใจเอง ทำงานแยกกัน และโต้ตอบกับผู้อื่นได้ ในขณะที่ระบบเอเจนต์เดี่ยวแบบแยกโมดูลจะมีตัวกลางตัดสินใจหลักที่ควบคุมโมดูลต่าง ๆ หมายความว่ายังเป็นเอเจนต์เดียวที่จัดการส่วนประกอบภายใน ไม่ใช่หน่วยอิสระหลายตัว

2. ระบบหลายเอเจนต์แตกต่างจากการเรียนรู้แบบรวม (ensemble learning) ใน ML แบบดั้งเดิมอย่างไร?

ระบบหลายเอเจนต์ (Multi-agent systems) คือการที่เอเจนต์แต่ละตัวประสานงานกันและปรับตัวตามสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ ส่วน Ensemble learning คือการนำโมเดลหลายตัว (เช่น random forests หรือ boosting) มารวมกันเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการทำนาย แต่โมเดลเหล่านี้จะทำงานแยกกันและไม่สื่อสารกันขณะทำงาน

3. จะทำให้การสื่อสารระหว่างเอเจนต์สามารถตรวจสอบและเข้าใจได้อย่างไร?

เพื่อให้การสื่อสารระหว่างเอเจนต์สามารถตรวจสอบและเข้าใจได้ ควรบันทึกข้อความทั้งหมดในรูปแบบที่มีโครงสร้าง เช่น JSON พร้อมข้อมูลเมตา เช่น รหัสผู้ส่ง เวลาที่ส่ง และประเภทข้อความ การใช้บริการบันทึกแบบศูนย์กลางหรือระบบติดตามแบบกระจายจะช่วยให้เกิดความโปร่งใส

4. เอเจนต์ใน MAS สามารถเรียนรู้จากกันและกันได้หรือไม่? ระบบแบ่งปันความรู้ทำงานอย่างไร?

เอเจนต์ใน MAS สามารถเรียนรู้จากกันและกันได้โดยใช้โครงสร้างข้อมูลร่วม เช่น blackboard system หรือโปรโตคอลส่งข้อความ ระบบต้องออกแบบให้มีการแก้ไขความขัดแย้งและกลไกซิงโครไนซ์ข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลสอดคล้องกันและไม่เกิดการอัปเดตที่ขัดแย้งกัน

5. ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานแบบใดในการขยายระบบ MAS?

การขยายระบบหลายเอเจนต์ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานแบบกระจาย เช่น Kubernetes สำหรับจัดการ container, message broker (เช่น Kafka, RabbitMQ) สำหรับการสื่อสารระหว่างเอเจนต์ และฐานข้อมูลแบบกระจาย (เช่น Redis หรือ Cassandra) สำหรับจัดเก็บสถานะและหน่วยความจำร่วม