- Gumagamit ang mga multi-agent system (MAS) ng maraming ahente ng AI na nagtutulungan upang harapin ang mga kumplikadong gawain tulad ng pagsusulat ng mga ulat o pamamahala ng mga data center.
- Binibigyang-daan ng MAS ang mga ahente na magtrabaho nang nakapag-iisa at sistematikong sa halip na umasa sa isang ahente na nagsusulong ng lahat ng mga gawain gamit ang mga senyas.
- Ang mga multi-agent evaluation system (MAES) ay mga tool para sa pagtatasa kung gaano kahusay ang pagganap ng mga ahente nang isa-isa at magkakasama sa mga kapaligiran ng MAS.
- Ang pag-evaluate sa MAS ay nangangahulugan ng pagtingin hindi lamang sa pagganap ng indibidwal na ahente, ngunit kung gaano kahusay ang pakikipagtulungan ng mga ahente at pagpasa ng impormasyon sa isa't isa.
Maligayang pagdating sa kapana-panabik na mundo ng maraming ahente! Ang mga ito LLM Binabago ng mga milagro ang pagiging produktibo sa pamamagitan ng pagtatrabaho kasama ng mga tao upang harapin ang mga kumplikadong problema. Mula sa pag-draft ng mga ulat hanggang sa pag-debug ng code at pamamahala sa mga data center, ang kakayahang bumuo ng mga ahente ng AI na epektibong nagtutulungan ay kumakatawan sa hinaharap ng AI workforce.
Paano mo sinusukat ang tagumpay ng mga multi-agent system ? Ang pag-evaluate sa MAS (multi-agent system) ay parang pag-iskor ng relay race—hindi lang sa mga indibidwal na magkakarera, kundi pati na rin kung gaano kahusay ang pagpasa ng baton sa pagitan nila.
Ngunit bago ang higit pa tungkol dito…
Ano ang Multi-Agent Systems?
Ang isang multi-agent system ay naglalaman ng maraming AI agent na nagtutulungan sa isang shared environment para makamit ang isang pangkalahatang layunin. Maaaring kailanganin o hindi ng layuning ito na mag-ambag ang bawat ahente.
Bakit hindi na lang ipasa ang iba't ibang mga prompt ng system sa parehong ahente? Ang mga multi-agent system ay nagbibigay-daan sa maraming ahente na magtrabaho nang nakapag-iisa, na naiintindihan at gumagawa ng mga desisyon na humahantong sa gawain nang mas sistematiko at mahusay.
Ano ang Multi-Agent Eval Systems?
Ang mga multi-agent na evaluation system ay mauunawaan bilang mga tool, wrapper, o serbisyong ginagamit upang masuri ang gawi ng mga agentic system.
Ang mga system na ito ay hindi limitado sa mga quantitative evaluation tulad ng latency o paggamit ng token. Ang mga makabagong pamamaraan ng pagsusuri ay nagbibigay ng mas malalim na mga insight sa mga ahenteng pag-uugali sa pamamagitan ng mga sukatan na sumasaklaw sa mas maraming husay na lugar gaya ng pagkakaugnay-ugnay at pagkakatulad ng semantiko sa pinagmulang nilalaman.
Ang Kasayahan (at Pagkadismaya) ng Pagsusuri sa MAS
Ang pagsusuri ng mga multi-agent system (MAS) ay nangangailangan ng pagtatanong ng mga tamang tanong sa bawat hakbang ng pipeline. Makakatulong sa iyo ang mga aspetong ito na muling isaalang-alang o pinuhin ang ahenteng disenyo ng iyong system:
1. Kooperasyon at Koordinasyon
Ang iyong mga ahente ba ay nakikipaglaro nang mabuti sa isa't isa, o sila ba ay hindi matapat at magulo? Halimbawa, sa isang data bank, kailangang mag-collaborate ang mga ahente para maiwasan ang mga salungatan, tulad ng pag-overwrite sa mga dynamic na file na aktibong ginagamit ng ibang ahente.
2. Paggamit ng Tool at Resource
Gaano kahusay ginagamit ng mga ahente ang mga tool sa kanilang pagtatapon? Kung nagde-deploy ka ng MAS para sa pagsusuri ng data, mahusay bang hinahati ng mga ahente ang workload o mayroon bang pagdodoble ng pagsisikap?
3. Scalability
Ang pagdaragdag ng higit pang mga ahente ay maaaring gumawa o masira ang isang sistema. Gumaganda ba ang pagganap nang may sukat, o ang mga ahente ba ay nagsimulang tumuntong sa sapatos ng isa't isa? Kung masyadong nag-overlap ang mga ahente, kakainin mo ang mahahalagang mapagkukunan ng pagkalkula.
Paano Gumawa ng Multi-Agent Evaluation System?
Ang ilang mga gawain ay kailangang makamit upang lumikha ng isang epektibong balangkas ng pagsusuri para sa iyong multi-agent system. Narito kung paano buuin ang iyong pipeline:
- Mga Log ng Pakikipag-ugnayan ng Ahente : Subaybayan ang bawat desisyon, aksyon, at komunikasyon para sa pagsusuri.
- Mga Sukatan ng Pagsusuri : Tukuyin ang mga sukatan at benchmark para sa mga ahenteng pakikipag-ugnayan.
- Balangkas ng Pagsusuri : Piliin ang tamang balangkas upang simulan ang pagpapatupad ng pagsusuri gamit.
1. Mga Log ng Pakikipag-ugnayan ng Ahente
Kailangang mapanatili ang pananagutan sa antas ng ahente para sa pangkalahatang gawain ng pagsusuri ng mga sistema ng multi-agent. Ang pagbuo ng mga log para sa mga pakikipag-ugnayan na nagpapakita ng pangangatwiran, pagkilos, at kahihinatnan ng bawat ahente ay nagtataguyod ng mga matatag na sistema.
Ngayon, ang mga naturang log ay maaaring maglaman ng mga timestamp, mga tool na tawag, nabuong mga resulta, o panloob na pag-uusap. Narito ang isang sample na log ng isang pag-uusap mula sa isang ahente na na-deploy gamit Botpress .
2. Mga Sukatan ng Pagsusuri
Ang pagsusuri sa MAS ay bumaba sa mga tamang sukatan, at mga praktikal na tool para sukatin ang performance. Kapag handa na ang mga log, oras na para magpasya kung ano ang susuriin. Narito ang mga pangunahing sukatan upang masuri ang iyong MAS:
Kapag sinusuri ang mga naturang system, mahalagang tumuon sa mga sukatan na nagpapakita ng kanilang pakikipagtulungan, paggamit ng tool, at kalidad ng output.
3. Balangkas ng Pagsusuri
Kapag pumipili ng balangkas upang pagmulan at i-compile ang mga sukatan, madali mong mahahanap ang napakaraming mapagkukunan sa anyo ng mga open-source na aklatan. Tingnan natin ang DeepEval, TruLens, RAGAs, at DeepCheck, ilan sa mga nangungunang framework na magagamit mo para sa pagsusuri:
Kapag nailagay na ang iyong balangkas ng pagsusuri, oras na para tumuon sa pagkilos. Ang mga sukatan at insight na iyong nakolekta ay dapat na gabayan kung paano mo pinuhin ang iyong mga multi-agent system:
- Tweak Collaboration Protocol: Gumamit ng mga sukatan para isaayos kung paano nakikipag-ugnayan at nagbabahagi ng mga gawain ang mga ahente.
- Pahusayin ang Paglalaan ng Resource: Maaaring i-highlight ng data mula sa mga framework ng pagsusuri ang mga inefficiencies sa paggamit ng tool o pagkalkula ng pamamahagi ng mapagkukunan.
- Tugunan ang Bias Proactively: Ang mga regular na pagsusuri gamit ang mga evaluation framework na binanggit ay tinitiyak na ang iyong mga MAS output ay patas at pantay.
Itaas ang iyong Automation Pipeline sa Multi-Agents
Ang mga multi-agent evaluation system ay ang pundasyon ng paglikha ng mahusay, maaasahan, at adaptive na mga ahente ng AI. Kung nag-o-optimize ka man ng mga daloy ng trabaho, pagpapahusay sa paggawa ng desisyon, o pag-scale ng mga kumplikadong gawain, tinitiyak ng matatag na mga framework ng pagsusuri na gumagana ang iyong mga system sa kanilang pinakamahusay.
Handa nang bumuo ng mas matalino, mas may kakayahang mga ahente ng AI? Botpress nagbibigay sa iyo ng mga tool na kailangan mo upang bumuo at pamahalaan ang makapangyarihang mga sistemang ahente. Sa mga feature tulad ng Agent Studio para sa mabilis na disenyo, sa tuluy-tuloy na pagsasama sa mga platform tulad ng Slack at WhatsApp .
Botpress ay dinisenyo upang gawing simple ang pagiging kumplikado. Magsimulang magtayo ngayon —libre ito.
Mga FAQ
1. Ano ang pagkakaiba ng isang multi-agent system mula sa isang modular single-agent system?
Ang isang multi-agent system (MAS) ay binubuo ng maramihang mga autonomous na ahente, bawat isa ay may kakayahang gumawa ng sarili nitong mga desisyon, kumikilos nang nakapag-iisa, at nakikipag-ugnayan sa iba. Sa kabaligtaran, ang isang modular na single-agent system ay may sentralisadong gumagawa ng desisyon na kumokontrol sa iba't ibang mga module, ibig sabihin, isa pa rin itong ahente na namamahala sa mga panloob na bahagi kaysa sa mga independiyenteng entity.
2. Paano maihahambing ang mga multi-agent system sa ensemble learning sa tradisyonal na ML?
Kasama sa mga multi-agent system ang mga ahente na nakikipag-ugnayan sa mga aksyon sa isa't isa, at umaangkop sa kanilang kapaligiran nang real time. Pinagsasama-sama ng pag-aaral ng ensemble ang maraming modelo (tulad ng mga random na kagubatan o boosting) upang mapabuti ang katumpakan ng hula, ngunit ang mga modelong ito ay gumagana nang hiwalay at hindi nakikipag-ugnayan sa panahon ng runtime.
3. Paano mo matitiyak na ang komunikasyon ng ahente ay nananatiling naiintindihan at naa-audit?
Upang matiyak na ang komunikasyon ng ahente ay naiintindihan at naa-audit, ang lahat ng mga mensahe ay dapat na naka-log gamit ang mga structured na format gaya ng JSON, kabilang ang metadata tulad ng sender ID, timestamp, at uri ng mensahe. Ang paggamit ng sentralisadong serbisyo sa pag-log o distributed trace system ay nakakatulong na mapanatili ang transparency.
4. Maaari bang matuto ang mga ahente sa isa't isa sa MAS? Paano pinangangasiwaan ang pagbabahagi ng kaalaman?
Oo, ang mga ahente sa isang MAS ay maaaring matuto mula sa isa't isa gamit ang mga nakabahaging istruktura ng data tulad ng isang blackboard system o mga protocol sa pagpasa ng mensahe. Ang system ay dapat na idinisenyo na may paglutas ng salungatan at pag-update ng mga mekanismo ng pag-synchronize upang matiyak ang pagkakapare-pareho at maiwasan ang magkasalungat na mga update sa pag-aaral.
5. Anong imprastraktura ang kailangan para ma-scale ang MAS?
Para ma-scale ang isang multi-agent system, kailangan mo ng distributed infrastructure na may mga bahagi tulad ng Kubernetes para sa container orchestration, mga message broker (hal., Kafka, RabbitMQ) para sa inter-agent na komunikasyon, at mga distributed database (tulad ng Redis o Cassandra) para sa shared state at memory.
%20(1).webp)
