Multiagent: Muster auswählen und kombinieren
Multi-Agent beschreibt Zusammenarbeit, keinen universellen Schalter.
Was Sie lernen werden
- Erklären Sie: Ein Workflow hat eine explizite Struktur
- Wenden Sie die Idee an einem Beispiel an: Multi-Agent: Muster auswählen und kombinieren
- Erkennen Sie Einschränkungen und überprüfen Sie das Übungsergebnis
Multi-Agent beschreibt Zusammenarbeit, keinen universellen Schalter. Sein Wert muss gegenüber einem einzelnen Agenten nachgewiesen werden.
Dies ist ein konzeptionelles oder externes Labor. Es wird nicht davon ausgegangen, dass die Anwendung alle beschriebenen Steuerelemente verfügbar macht.
Wie es funktioniert, Schritt für Schritt
Ein Workflow hat eine explizite Struktur
Ein Knoten ist eine Stufe, eine Kante ist ein Übergang und ein Zustand überträgt Ergebnisse zwischen Stufen. Ein Workflow hat einen anwendungsdefinierten Pfad, obwohl das Modell möglicherweise einige Zweige auswählt. Agentensysteme umfassen sowohl Workflows als auch dynamisch agierende Agenten. Nymrio bietet ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel und Plan-and-Execute. Jeder ändert die Koordination; Es macht ein Modell nicht automatisch zum Experten. Mehr Agenten bedeuten mehr Anrufe und Verträge zwischen den Rollen. Beginnen Sie mit der einfachsten Lösung, die Ihre Tests besteht.
Eine begrenzte Agentenschleife
Ein Agent kombiniert ein Modell mit Werkzeugen, einem Ziel und einem Zustand. Es beobachtet die Anfrage, wählt einen Schritt, erhält ein Ergebnis und entscheidet, ob es fortfährt. Ein Chatbot darf nur Text generieren; Ein Agent kann eine externe Aktion anfordern. Kommerzielle Definitionen variieren. Überprüfen Sie daher die tatsächliche Kontrolle. Definieren Sie Erfolg und Stopp: ein überprüftes Ergebnis, eine maximale Schrittzahl, wiederholte Fehler oder ein ausgeschöpftes Budget. Verwenden Sie eingeschränkte Funktionen und minimale Berechtigungen. Nützliche Autonomie bedeutet Freiheit innerhalb der durch Software durchgesetzten Grenzen.
Die Kosten gehören zum gesamten Pfad
Zählen Sie Modellaufrufe, Eingabe- und Ausgabetokens, Einbettungen, Neurankings, Visionen und Tools. Reasoning kann abrechenbare Token verbrauchen, ohne dass eine ebenso lange sichtbare Antwort erfolgt. Indexierungskosten und Gesprächskosten unterscheiden sich. Verwenden Sie aktuelle Preise anstelle einer dauerhaften Kursnummer. Eine einfache Schätzung ist Token/1.000.000 × Preis plus zusätzliche Operationen; Bewerbungsguthaben können eine eigene Umrechnung haben. Vergleichen Sie die Kosten pro erfolgreicher Aufgabe, nicht nur pro Anruf. Die parallele Ausführung kann die Latenz reduzieren und gleichzeitig den Gesamtverbrauch erhöhen. Ein Budget benötigt eine überprüfte Stoppbedingung.
Das erklärende Schaubild
Folgen Sie den durchgezogenen Pfeilen für den Hauptfluss. Gestrichelte blaue Pfeile liefern Daten oder Kontext; Gestrichelte rosa Pfeile zeigen Feedback oder zurückgegebene Ergebnisse an. Farben und Formen unterscheiden Modelle, Geschäfte, Entscheidungen und Ergebnisse. Scrollen Sie auf kleinen Bildschirmen horizontal, um das gesamte Schaubild zu verfolgen.
Ein vollständiges Beispiel
Vergleichen Sie einen einzelnen FAQ-Agenten, Router-Spezialisten und eine Orchestrator-Delegation. Wenn eine einfache FAQ mit weniger Anrufen gleichermaßen erfolgreich ist, erhöht das Team die Kosten ohne Nutzen.
Probieren Sie es selbst aus
- Vergleichen Sie drei Architekturen anhand von zehn identischen Anforderungen und erfassen Sie unnötige Delegationen.
- Notieren Sie die Eingabe, die Quelle und das erwartete Ergebnis, bevor Sie das Experiment durchführen. Verwenden Sie im Beispiel nur die fiktiven Daten.
- Folgen Sie den Diagrammschritten. Notieren Sie bei jedem Schritt, welche Informationen empfangen und produziert werden. Verwechseln Sie Zwischenergebnisse nicht mit Endergebnissen.
- Wiederholen Sie den Vorgang, nachdem Sie erforderliche Informationen entfernt oder die Eingabe mehrdeutig gemacht haben. Prüfen Sie, ob das System eine Antwort klärt, stoppt oder erfindet.
- Vergleichen Sie mit der erklärten Lösung. Bewahren Sie die Konfiguration, das Datum, das Ergebnis und eine Erklärung für Unterschiede auf. Ändern Sie eine Sache und testen Sie es erneut.
Eine erklärte Lösung
Wählen Sie die Konfiguration, die den Aufgabenerfolg bei akzeptablen Kosten verbessert, und begründen Sie die Rollen. Mit einer erfolgreichen Übung können Sie den Zusammenhang zwischen Input, Phasen und Ergebnis aufzeigen. Bei fehlenden Informationen ist eine vorsichtige Antwort sinnvoller als erfundene Details. Vergleichen Sie mehr als nur Stil: Überprüfen Sie auch Bedingungen, Quellen und Vorgänge.
Wann dieser Ansatz hilft und wo seine Grenzen liegen
Komponierte Workflows sind ein Konzept und kein bewährter Freiform-Grafikeditor. Wählen Sie diesen Ansatz, wenn er einen gemessenen Bedarf verbessert. Behalten Sie eine einfache Ausgangsbasis bei und vergleichen Sie die Ergebnisse mit identischen Eingaben. Ein erfolgreiches Beispiel stellt nicht in jeder Situation Verlässlichkeit dar.
Überprüfen Sie Ihr Wissen
Ist Multi-Agent eine achte Vorlage?
Nein. Es handelt sich um eine Architekturkategorie, die mehrere vorhandene Vorlagen verwenden kann.
Führt mehr Autonomie immer zu einem besseren Ergebnis?
Nein. Es erhöht auch den Spielraum für Fehler, Kosten und unnötige Maßnahmen.
Zu welchem Ergebnis soll diese Übung führen?
Wählen Sie die Konfiguration, die den Aufgabenerfolg bei akzeptablen Kosten verbessert, und begründen Sie die Rollen.
Wichtige Begriffe
- Nicken: Eine Phase in einem Ausführungsdiagramm.
- Agentin: Ein System, das Schritte auswählen und Werkzeuge einsetzen kann, um ein Ziel zu erreichen.
- Latenz / Latenz: Zeit bis zu einem brauchbaren Ergebnis.
Quellen und Ihr nächster Schritt
Zur Vorbereitung: W08 – Plan-and-Execute: planen, handeln, anpassen