- Hệ thống đa tác nhân (MAS) sử dụng nhiều tác nhân AI cộng tác để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp như viết báo cáo hoặc quản lý trung tâm dữ liệu.
- MAS cho phép các tác nhân làm việc độc lập và có hệ thống thay vì phải dựa vào một tác nhân để xử lý tất cả các nhiệm vụ bằng lời nhắc.
- Hệ thống đánh giá nhiều tác nhân (MAES) là công cụ để đánh giá hiệu suất hoạt động của các tác nhân riêng lẻ và kết hợp trong môi trường MAS.
- Đánh giá MAS không chỉ có nghĩa là xem xét hiệu suất của từng tác nhân mà còn cả mức độ hợp tác và truyền đạt thông tin giữa các tác nhân với nhau.
Chào mừng đến với thế giới thú vị của nhiều tác nhân! LLM marvels đang cách mạng hóa năng suất bằng cách làm việc cùng con người để giải quyết các vấn đề phức tạp. Từ việc soạn thảo báo cáo đến gỡ lỗi mã và quản lý trung tâm dữ liệu, khả năng xây dựng các tác nhân AI có thể cộng tác hiệu quả đại diện cho tương lai của lực lượng lao động AI.
Bạn đo lường sự thành công của các hệ thống đa tác nhân như thế nào? Đánh giá MAS (hệ thống đa tác nhân) giống như chấm điểm một cuộc đua tiếp sức—không chỉ tính điểm từng người đua mà còn tính điểm xem họ chuyền gậy như thế nào.
Nhưng trước khi tìm hiểu thêm về điều đó…
Hệ thống đa tác nhân là gì?
Hệ thống đa tác nhân bao gồm nhiều tác nhân AI làm việc cùng nhau trong một môi trường chung để đạt được mục tiêu bao quát. Mục tiêu này có thể hoặc không yêu cầu mỗi tác nhân phải đóng góp.
Tại sao không chỉ truyền các lời nhắc hệ thống khác nhau cho cùng một tác nhân? Hệ thống đa tác nhân cho phép nhiều tác nhân làm việc độc lập, nhận thức và đưa ra quyết định dẫn đến nhiệm vụ một cách có hệ thống và hiệu quả hơn.
Hệ thống đánh giá đa tác nhân là gì?
Hệ thống đánh giá đa tác nhân có thể được hiểu là các công cụ, trình bao bọc hoặc dịch vụ được sử dụng để đánh giá hành vi của các hệ thống tác nhân.
Các hệ thống này không giới hạn ở các đánh giá định lượng như độ trễ hoặc sử dụng mã thông báo. Các phương pháp đánh giá hiện đại cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn về hành vi của tác nhân thông qua các số liệu bao gồm nhiều lĩnh vực định tính hơn như tính mạch lạc và sự tương đồng về mặt ngữ nghĩa với nội dung nguồn.
Niềm vui (và sự thất vọng) khi đánh giá MAS
Đánh giá hệ thống đa tác nhân (MAS) đòi hỏi phải đặt đúng câu hỏi ở mọi bước của quy trình. Những khía cạnh này có thể giúp bạn xem xét lại hoặc tinh chỉnh thiết kế tác nhân của hệ thống:
1. Hợp tác và phối hợp
Các tác nhân của bạn có chơi đẹp với nhau không, hay họ không chân thành và hỗn loạn? Ví dụ, trong một ngân hàng dữ liệu, các tác nhân cần hợp tác để tránh xung đột, chẳng hạn như ghi đè lên các tệp động mà tác nhân khác đang tích cực sử dụng.
2. Sử dụng công cụ và tài nguyên
Các tác nhân sử dụng các công cụ theo ý của họ tốt như thế nào? Nếu bạn đang triển khai MAS để phân tích dữ liệu, các tác nhân có phân chia khối lượng công việc hiệu quả hay có sự trùng lặp công sức không?
3. Khả năng mở rộng
Việc thêm nhiều tác nhân có thể tạo nên hoặc phá vỡ một hệ thống. Hiệu suất có cải thiện theo quy mô hay các tác nhân bắt đầu lấn át nhau? Nếu các tác nhân chồng chéo quá nhiều, bạn sẽ tiêu tốn tài nguyên tính toán quý giá.
Làm thế nào để xây dựng hệ thống đánh giá đa tác nhân?
Một số nhiệm vụ cần hoàn thành để tạo ra một khuôn khổ đánh giá hiệu quả cho hệ thống đa tác nhân của bạn. Sau đây là cách cấu trúc đường ống của bạn:
- Nhật ký tương tác của tác nhân : Theo dõi mọi quyết định, hành động và giao tiếp để phân tích.
- Chỉ số đánh giá : Xác định chỉ số và chuẩn mực cho tương tác giữa các tác nhân.
- Khung đánh giá : Chọn khung phù hợp để bắt đầu triển khai đánh giá.
1. Nhật ký tương tác của tác nhân
Trách nhiệm giải trình ở cấp độ tác nhân cần được duy trì cho nhiệm vụ chung là đánh giá các hệ thống đa tác nhân. Việc tạo nhật ký cho các tương tác cho thấy lý luận, hành động và hậu quả của từng tác nhân sẽ thúc đẩy các hệ thống mạnh mẽ.
Bây giờ các bản ghi như vậy có thể chứa dấu thời gian, lệnh gọi công cụ, kết quả được tạo hoặc các cuộc trò chuyện nội bộ. Sau đây là một bản ghi mẫu về cuộc trò chuyện từ một tác nhân được triển khai bằng Botpress .
2. Đo lường đánh giá
Đánh giá MAS phụ thuộc vào các số liệu phù hợp và các công cụ thực tế để đo lường hiệu suất. Khi các bản ghi đã sẵn sàng, đã đến lúc quyết định đánh giá những gì. Sau đây là các số liệu chính để đánh giá MAS của bạn:
Khi đánh giá các hệ thống như vậy, điều quan trọng là phải tập trung vào các số liệu phản ánh sự cộng tác, cách sử dụng công cụ và chất lượng đầu ra.
3. Khung đánh giá
Khi chọn khuôn khổ để lấy nguồn và biên soạn số liệu, bạn có thể dễ dàng tìm thấy rất nhiều tài nguyên dưới dạng thư viện nguồn mở. Chúng ta hãy cùng xem xét DeepEval, TruLens, RAGAs và DeepCheck, một số khuôn khổ hàng đầu mà bạn có thể sử dụng để đánh giá:
Khi khuôn khổ đánh giá của bạn đã được thiết lập, đã đến lúc tập trung vào hành động. Các số liệu và thông tin chi tiết bạn thu thập được sẽ hướng dẫn cách bạn tinh chỉnh hệ thống đa tác nhân của mình:
- Điều chỉnh giao thức cộng tác: Sử dụng số liệu để điều chỉnh cách các tác nhân tương tác và chia sẻ nhiệm vụ.
- Cải thiện phân bổ tài nguyên: Dữ liệu từ các khuôn khổ đánh giá có thể làm nổi bật tình trạng kém hiệu quả trong việc sử dụng công cụ hoặc tính toán phân bổ tài nguyên.
- Chủ động giải quyết thiên vị: Kiểm tra thường xuyên các khuôn khổ đánh giá đã đề cập để đảm bảo kết quả MAS của bạn công bằng và bình đẳng.
Nâng cao đường ống tự động hóa của bạn với Multi-Agents
Hệ thống đánh giá đa tác nhân là nền tảng để tạo ra các tác nhân AI hiệu quả, đáng tin cậy và thích ứng. Cho dù bạn đang tối ưu hóa quy trình làm việc, tăng cường ra quyết định hay mở rộng các tác vụ phức tạp, các khuôn khổ đánh giá mạnh mẽ đảm bảo hệ thống của bạn hoạt động tốt nhất.
Bạn đã sẵn sàng xây dựng các tác nhân AI thông minh hơn và có năng lực hơn chưa? Botpress cung cấp cho bạn các công cụ bạn cần để xây dựng và quản lý các hệ thống agentic mạnh mẽ. Với các tính năng như Agent Studio để thiết kế nhanh chóng, tích hợp liền mạch với các nền tảng như Slack Và WhatsApp .
Botpress được thiết kế để đơn giản hóa sự phức tạp. Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay —hoàn toàn miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
Có thư viện hoặc khuôn khổ mã nguồn mở nào giúp đẩy nhanh quá trình phát triển MAS không?
Hoàn toàn đúng. Các công cụ phổ biến bao gồm JADE (Java), SPADE (Python) và MESA (Python cho mô phỏng). Chúng cung cấp cho bạn các công cụ để xử lý tin nhắn, hành vi và phối hợp ngay khi cài đặt.
Bạn quản lý việc đồng bộ hóa giữa các tác nhân trong hệ thống thời gian thực như thế nào?
Bạn thường sử dụng hàng đợi tin nhắn, lớp dữ liệu được chia sẻ hoặc xử lý sự kiện có dấu thời gian để đảm bảo các tác nhân được đồng bộ.
Làm thế nào để bảo vệ thông tin liên lạc giữa các tác nhân khỏi bị can thiệp hoặc nghe lén?
Mã hóa là chìa khóa. Hầu hết các hệ thống sử dụng TLS hoặc trao đổi khóa công khai/riêng tư để bảo mật tin nhắn. Hãy nghĩ về nó như việc gửi thư niêm phong thay vì bưu thiếp.
Hệ thống đa tác nhân có thể sử dụng học tăng cường một cách tập thể không?
Có, chúng có thể. Nó được gọi là học tăng cường đa tác nhân (MARL). Các tác nhân hoặc học cùng nhau như một nhóm hoặc cạnh tranh và thích ứng với các chiến lược của nhau.
Các tác nhân trong MAS thường tĩnh tại hay phát triển thông qua quá trình học tập liên tục?
Tùy thuộc vào trường hợp sử dụng, một số giữ nguyên trạng thái để ổn định, nhưng một số khác tiếp tục học hỏi và phát triển theo thời gian để hoàn thành nhiệm vụ tốt hơn hoặc thích ứng với các điều kiện mới.
.png)
