歡迎來到令人興奮的多重代理世界！這些LLM 奇跡正在徹底改變生產力，與人類並肩合作解決複雜的問題。從草擬報告、除錯程式碼到管理資料中心，他們代表了人工智能勞動力的未來。
如何衡量多重代理系統的成功？評估 MAS（多機器人系統）就像是為接力賽跑評分一樣，不只是個別選手的表現，也包括接力棒在他們之間傳遞的順暢程度。
但在此之前...
什麼是多重行動系統？
多重代理系統包含多個 AI 代理，它們在共用的環境中一起工作，以達成一個總體目標。這個目標可能需要也可能不需要每個代理做出貢獻。
為什麼不直接將不同的系統提示傳遞給同一個代理呢？多代理系統允許多個代理獨立工作，更系統化、更有效率地感知並做出導向任務的決策。
什麼是 Multi-Agent Eval 系統？
多重代理體評估系統可被理解為用於評估代理體系統行為的工具、封裝或服務。
這些系統不只限於延遲或標記使用量等量化評估。現代的評估方法透過涵蓋更多定性領域 (例如與來源內容的一致性和語意相似性) 的指標，提供更深入的代理行為洞察力。
評估 MAS 的樂趣（和挫折感
評估多重代理系統 (MAS) 需要在管道的每一步都提出正確的問題。這些方面可以幫助您重新考慮或完善系統的代理設計：
1.合作與協調
您的代理是彼此和睦相處，還是互不服氣，混亂不堪？例如，在資料庫中，代理需要合作以避免衝突，例如覆寫另一個代理正在使用的動態檔案。
2.工具和資源利用
代理商使用其所掌握的工具的情況如何？如果您部署 MAS 用於資料分析，代理是否有效率地分工，還是有重複的工作？
3.擴充性
增加更多的代理可能會毀了一個系統。效能是否會隨著規模擴大而提升，或者代理是否會開始互相踩踏？如果代理重疊過多，就會佔用珍貴的計算資源。
如何建立多主動評估系統？
要為您的多機器人系統建立有效的評估架構，需要達成幾項任務。以下是如何架構您的管道：
- 代理互動日誌：追蹤每項決策、行動和溝通，以供分析。
- 評估指標：定義代理互動的指標與基準。
- 評估框架：選擇正確的架構來開始執行評估。
1.代理交互日誌
在評估多代理系統的一般任務中，需要維持代理層級的責任。為互動產生日誌，顯示每個代理程式的推理、行動和後果，可促進系統的穩健性。
現在，這些記錄可以包含時間戳記、工具呼叫、產生的結果或內部對話。以下是使用Botpress 部署的代理的會話記錄範例。
2.評估指標
評估 MAS 的關鍵在於正確的指標，以及衡量績效的實用工具。一旦日誌準備就緒，就該決定要評估什麼。以下是評估 MAS 的關鍵指標：
評估此類系統時，必須著重於反映其協作、工具使用和輸出品質的指標。
3.評估架構
在選擇框架來源碼和編譯度量時，您可以輕鬆找到大量開放源碼函式庫形式的資源。讓我們來看看 DeepEval、TruLens、RAGAs 和 DeepCheck，這些您可以用來進行評估的頂級框架：
一旦您的評估架構就緒，就該專注於行動了。您所收集到的指標和洞察力應該可以指導您如何精進您的多重代理系統：
- 調整協作協議：使用指標來調整代理互動和分擔任務的方式。
- 強化資源分配：來自評估架構的資料可以突顯工具使用或計算資源分配的低效率。
- 主動處理偏見：定期檢查所提及的評估架構，確保您的 MAS 輸出是公平公正的。
使用多重代理提升您的自動化管道
多重代理評估系統是創造高效、可靠且適應性強的人工智慧代理的基石。無論您是要優化工作流程、加強決策或擴充複雜的任務，強大的評估架構都能確保您的系統發揮最佳效能。
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