掌握 2025 年的多重代理 Eval 系統

撰寫人

Aryan Kargwal

AI 開發人員、博士生及內容創造者 (edtr newsletter &Botpress)

步驟 1。步驟的標題按預期顯示在此處

摘要

多代理系統 (MAS) 使用多個 AI 代理協同處理複雜的任務，例如撰寫報告或管理資料中心。
MAS 可讓代理人員獨立且有系統地工作，而不是依賴一位代理人員在提示下兼顧所有任務。
多重代理體評估系統 (MAES) 是用來評估代理體在 MAS 環境中個別或共同表現的工具。
評估 MAS 意味著不僅要看個別代理的表現，還要看代理之間的合作和資訊傳遞。

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。從草擬報告到調試程式碼和管理資料中心，建立能有效協作的AI 代理的能力代表了 AI 工作人員的未來。

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。

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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。

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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。

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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：

類別	公制	說明
	任務分配精確度	分配給能力最強的代理的任務。
協作	通訊延遲	代理回應所需時間 (毫秒)。
	工具成功率	工具互動成功的百分比 (API/功能)。
工具使用	適應時間	適應新工具的時間 (秒)。
	任務完成精確度	任務輸出的準確度 (%)。
輸出品質	輸出一致性	產生輸出的邏輯一致性。
	吞吐量	所有代理每小時完成的任務。
系統效能	故障恢復時間	從錯誤恢復的時間 (秒)。
道德準則	公平指數	公平分配任務/資源。

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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：

架構	說明	MAS 的優點
深度評估	利用可自訂的指標和以任務/資料為中心的重點，評估LLMs 。	- 追蹤代理的貢獻。 - 可自訂的 MAS 協作指標。 - 用於迭代測試的 CI/CD 整合。
TruLens	著重於輸出的可解釋性及一致性。	- 除錯代理程式間的通訊。 - 確保與 MAS 目標一致。 - 提供情境相關性指標。
拉格	評估 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系統。	- 適用於使用 RAG 的 MAS。 - 追蹤回覆的正確性和相關性。 - 評估共用資料內容。
深度檢查	確保人工智慧的透明度、公平性和穩健性。	- 確保 MAS 的公平性。 - 識別決策中的偏見。 - 可視化 MAS 的透明度和健康狀況。

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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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常見問題

1.多重代理系統與模組化單一代理系統有何差異？

多代理系統 (MAS) 由多個自主代理組成，每個代理都能做出自己的決策、獨立行事並與其他代理互動。相較之下，模組化的單一代理系統有一個集中的決策者來控制各種模組，也就是說，它仍然是一個代理來管理內部元件，而不是獨立的實體。

2.多代理系統與傳統 ML 中的集合學習相比如何？

多重代理系統涉及代理彼此協調行動，並即時適應環境。集合學習 (Ensemble learning) 結合了多種模型 (如隨機森林或提升) 來提高預測準確度，但這些模型都是獨立運作的，在執行期間不會溝通。

3.如何確保代理通訊保持可解釋和可稽核性？

為了確保代理程式通訊的可解釋性及可稽核性，所有訊息都應該以結構化格式 (例如 JSON) 記錄，包括寄件者 ID、時間戳記及訊息類型等元資料。使用集中式記錄服務或分散式追蹤系統有助於維持透明度。

4.代理能否在 MAS 中互相學習？如何處理知識分享？

是的，MAS 中的代理可以使用共享資料結構（如黑板系統或訊息傳遞協定）來相互學習。系統的設計必須具備衝突解決與更新同步機制，以確保一致性並避免相互矛盾的學習更新。

5.擴展 MAS 需要哪些基礎設施？

若要擴充多重代理系統，您需要一個分散式基礎架構，其中包含用於容器協調的 Kubernetes、用於代理間通訊的訊息經紀人（如 Kafka、RabbitMQ），以及用於共享狀態和記憶體的分散式資料庫（如 Redis 或 Cassandra）等元件。