- Çok etmenli sistemler (MAS), rapor yazmak veya veri merkezlerini yönetmek gibi karmaşık görevlerin üstesinden gelmek için işbirliği yapan birden fazla yapay zeka etmeni kullanır.
- MAS, tek bir temsilcinin tüm görevleri yönlendirmelerle yerine getirmesine güvenmek yerine temsilcilerin bağımsız ve sistematik bir şekilde çalışmasını sağlar.
- Çoklu ajan değerlendirme sistemleri (MAES), ajanların MAS ortamlarında bireysel olarak ve birlikte ne kadar iyi performans gösterdiklerini değerlendirmek için kullanılan araçlardır.
- MAS'ı değerlendirmek sadece bireysel ajan performansına değil, ajanların ne kadar iyi işbirliği yaptığına ve birbirleri arasında ne kadar iyi bilgi aktardığına bakmak anlamına gelir.
Çoklu ajanların heyecan verici dünyasına hoş geldiniz! Bu LLM harikaları, karmaşık sorunların üstesinden gelmek için insanlarla birlikte çalışarak üretkenlikte devrim yaratıyor. Rapor hazırlamaktan kodda hata ayıklamaya ve veri merkezlerini yönetmeye kadar, etkili bir şekilde işbirliği yapan YZ aracıları oluşturma yeteneği, YZ işgücünün geleceğini temsil ediyor.
Çok etmenli sistemlerin başarısını nasıl ölçersiniz? MAS'ı (çok etmenli sistemler) değerlendirmek bir bayrak yarışını puanlamaya benzer - sadece bireysel yarışçıları değil, aynı zamanda bayrağın aralarında ne kadar sorunsuz geçtiğini de.
Ama bundan önce...
Multi-Agent Sistemler Nedir?
Bir çoklu ajan sistemi, kapsayıcı bir hedefe ulaşmak için ortak bir ortamda birlikte çalışan birden fazla yapay zeka ajanı içerir. Bu hedef, her bir ajanın katkıda bulunmasını gerektirebilir veya gerektirmeyebilir.
Neden farklı sistem istemlerini aynı aracıya iletmiyorsunuz? Çok etmenli sistemler, birden fazla etkenin bağımsız olarak çalışmasına, görevi daha sistematik ve verimli bir şekilde algılamasına ve karar vermesine olanak tanır.
Multi-Agent Eval Sistemleri Nedir?
Çok etmenli değerlendirme sistemleri, etmenli sistemlerin davranışlarını değerlendirmek için kullanılan araçlar, sarmalayıcılar veya hizmetler olarak anlaşılabilir.
Bu sistemler gecikme süresi veya token kullanımı gibi nicel değerlendirmelerle sınırlı değildir. Modern değerlendirme yöntemleri, kaynak içerikle tutarlılık ve anlamsal benzerlik gibi daha niteliksel alanları kapsayan metrikler aracılığıyla etmen davranışları hakkında daha derin içgörüler sağlar.
MAS Değerlendirmenin Eğlencesi (ve Hayal Kırıklığı)
Çok etmenli sistemleri (MAS) değerlendirmek, boru hattının her adımında doğru soruları sormayı gerektirir. Bu hususlar, sisteminizin ajan tasarımını yeniden gözden geçirmenize veya iyileştirmenize yardımcı olabilir:
1. İşbirliği ve Koordinasyon
Temsilcileriniz birbirleriyle iyi geçiniyor mu, yoksa samimiyetsiz ve kaotik mi? Örneğin, bir veri bankasında aracıların, başka bir aracının aktif olarak kullandığı dinamik dosyaların üzerine yazmak gibi çatışmalardan kaçınmak için işbirliği yapması gerekir.
2. Araç ve Kaynak Kullanımı
Temsilciler ellerindeki araçları ne kadar iyi kullanıyor? Veri analizi için bir MAS kullanıyorsanız, aracılar iş yükünü verimli bir şekilde bölüştürüyor mu yoksa çabaların tekrarlanması söz konusu mu?
3. Ölçeklenebilirlik
Daha fazla aracı eklemek bir sistemi geliştirebilir ya da çökertebilir. Performans ölçekle birlikte artıyor mu, yoksa aracılar birbirlerinin ayağına basmaya mı başlıyor? Aracılar çok fazla çakışırsa, değerli işlem kaynaklarını tüketirsiniz.
Çok Ajanlı Değerlendirme Sistemleri Nasıl Oluşturulur?
Çok etmenli sisteminiz için etkili bir değerlendirme çerçevesi oluşturmak için birkaç görevin yerine getirilmesi gerekir. Boru hattınızı nasıl yapılandıracağınız aşağıda açıklanmıştır:
- Temsilci Etkileşim Günlükleri: Analiz için her kararı, eylemi ve iletişimi takip edin.
- Değerlendirme Ölçütleri: Aracı etkileşimleri için ölçütler ve kıyaslamalar tanımlayın.
- Değerlendirme Çerçevesi: Değerlendirmeyi uygulamaya başlamak için doğru çerçeveyi seçin.
1. Temsilci Etkileşim Günlükleri
Çok etmenli sistemlerin değerlendirilmesine yönelik genel görev için etmen düzeyinde hesap verebilirliğin sürdürülmesi gerekir. Her bir ajanın muhakemesini, eylemlerini ve sonuçlarını gösteren etkileşimler için günlükler oluşturmak, sağlam sistemleri teşvik eder.
Artık bu tür günlükler zaman damgaları, araç çağrıları, oluşturulan sonuçlar veya dahili konuşmalar içerebilir. İşte Botpress kullanılarak konuşlandırılmış bir temsilciden alınan örnek bir görüşme günlüğü.
2. Değerlendirme Metrikleri
MAS'ı değerlendirmek, doğru metriklere ve performansı ölçmek için pratik araçlara bağlıdır. Günlükler hazır olduğunda, sıra neyin değerlendirileceğine karar vermeye gelir. İşte MAS'ınızı değerlendirmek için temel ölçütler:
Bu tür sistemleri değerlendirirken, işbirliğini, araç kullanımını ve çıktı kalitesini yansıtan metriklere odaklanmak çok önemlidir.
3. Değerlendirme Çerçevesi
Metrikleri kaynaklamak ve derlemek için çerçeve seçerken, açık kaynaklı kütüphaneler şeklinde çok sayıda kaynağı kolayca bulabilirsiniz. Değerlendirme için kullanabileceğiniz en iyi çerçevelerden bazıları olan DeepEval, TruLens, RAGAs ve DeepCheck'e bir göz atalım:
Değerlendirme çerçevenizi oluşturduktan sonra sıra eyleme geçmeye gelir. Topladığınız metrikler ve içgörüler, çoklu etmen sistemlerinizi nasıl iyileştireceğinize rehberlik etmelidir:
- İşbirliği Protokollerini Ayarlayın: Temsilcilerin nasıl etkileşimde bulunacağını ve görevleri nasıl paylaşacağını ayarlamak için ölçümleri kullanın.
- Kaynak Tahsisini Geliştirin: Değerlendirme çerçevelerinden elde edilen veriler, araç kullanımı veya hesaplama kaynağı dağılımındaki verimsizlikleri vurgulayabilir.
- Önyargıyı Proaktif Olarak Ele Alın: MAS çıktılarınızın adil ve eşitlikçi olmasını sağlamak için belirtilen değerlendirme çerçeveleri ile düzenli kontroller yapın.
Çoklu Temsilcilerle Otomasyon İşlem Hattınızı Yükseltin
Çok etmenli değerlendirme sistemleri, verimli, güvenilir ve uyarlanabilir yapay zeka etmenleri oluşturmanın temel taşıdır. İster iş akışlarını optimize ediyor, ister karar verme süreçlerini geliştiriyor veya karmaşık görevleri ölçeklendiriyor olun, sağlam değerlendirme çerçeveleri sistemlerinizin en iyi performansı göstermesini sağlar.
Daha akıllı, daha yetenekli yapay zeka ajanları oluşturmaya hazır mısınız? Botpress size güçlü ajan sistemleri oluşturmak ve yönetmek için ihtiyacınız olan araçları sağlar. Hızlı tasarım için Agent Studio gibi özelliklerden Slack ve WhatsApp gibi platformlarla sorunsuz entegrasyona kadar.
Botpress karmaşıklığı basitleştirmek için tasarlanmıştır. Bugün oluşturmaya başlayın-ücretsiz.
SSS
1. Çok etmenli bir sistemi modüler tek etmenli bir sistemden ayıran nedir?
Bir çoklu etmen sistemi (MAS), her biri kendi kararlarını verebilen, bağımsız hareket edebilen ve diğerleriyle etkileşime girebilen birden fazla özerk etmenden oluşur. Buna karşılık, modüler tek etmenli bir sistemde çeşitli modülleri kontrol eden merkezi bir karar verici vardır, yani bağımsız varlıklar yerine dahili bileşenleri yöneten hala tek bir etmendir.
2. Çok etmenli sistemler geleneksel makine öğrenimindeki topluluk öğrenimi ile nasıl karşılaştırılır?
Çok etmenli sistemler, birbirleriyle eylemleri koordine eden ve gerçek zamanlı olarak çevrelerine uyum sağlayan etmenleri içerir. Topluluk öğrenmesi, tahmin doğruluğunu artırmak için birden fazla modeli (rastgele ormanlar veya güçlendirme gibi) birleştirir, ancak bu modeller bağımsız olarak çalışır ve çalışma zamanı sırasında iletişim kurmaz.
3. Temsilci iletişiminin yorumlanabilir ve denetlenebilir kalmasını nasıl sağlayabilirsiniz?
Aracı iletişiminin yorumlanabilir ve denetlenebilir olmasını sağlamak için tüm mesajlar, gönderen kimliği, zaman damgası ve mesaj türü gibi meta veriler de dahil olmak üzere JSON gibi yapılandırılmış formatlarda günlüğe kaydedilmelidir. Merkezi bir kayıt hizmeti ya da dağıtılmış izleme sistemi kullanmak şeffaflığın korunmasına yardımcı olur.
4. MAS'ta ajanlar birbirlerinden öğrenebilir mi? Bilgi paylaşımı nasıl ele alınır?
Evet, bir MAS'taki ajanlar karatahta sistemi veya mesaj geçiş protokolleri gibi paylaşılan veri yapılarını kullanarak birbirlerinden öğrenebilirler. Sistem, tutarlılığı sağlamak ve çelişkili öğrenme güncellemelerini önlemek için çakışma çözümü ve güncelleme senkronizasyon mekanizmaları ile tasarlanmalıdır.
5. MAS'ı ölçeklendirmek için hangi altyapıya ihtiyaç var?
Çok aracılı bir sistemi ölçeklendirmek için, konteyner düzenlemesi için Kubernetes, aracılar arası iletişim için mesaj aracıları (örn. Kafka, RabbitMQ) ve paylaşılan durum ve bellek için dağıtılmış veritabanları (Redis veya Cassandra gibi) gibi bileşenlere sahip dağıtılmış bir altyapıya ihtiyacınız vardır.
%20(1).webp)
