Parallel: varias perspectivas a la vez.
Parallel distribuye subtareas independientes y luego agrega resultados.
lo que aprenderás
- Explique: un flujo de trabajo tiene una estructura explícita
- Aplica la idea en un ejemplo: Paralelo: varias perspectivas a la vez
- Reconocer las limitaciones y verificar el resultado del ejercicio.
Parallel distribuye subtareas independientes y luego agrega resultados. Imagine a tres revisores leyendo una descripción desde diferentes perspectivas.
Estos pasos se refieren a las características identificadas en el código de la aplicación. Este material no ha sido validado en una instancia en vivo; consulta la documentación y las opciones de tu versión.
Cómo funciona, paso a paso
Un flujo de trabajo tiene una estructura explícita
Un nodo es una etapa, una arista es una transición y el estado transporta resultados entre etapas. Un flujo de trabajo tiene una ruta definida por la aplicación, aunque el modelo puede elegir algunas ramas. Los sistemas agentes incluyen tanto flujos de trabajo como agentes que actúan dinámicamente. Nymrio ofrece ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel y Plan-and-Execute. Cada uno cambia de coordinación; no convierte automáticamente a un modelo en un experto. Más agentes significan más llamadas y contratos entre roles. Comience con la solución más simple que pase sus pruebas.
El costo pertenece a todo el camino.
Cuente llamadas de modelos, tokens de entrada y salida, incorporaciones, reclasificación, visión y herramientas. El razonamiento puede consumir tokens facturables sin una respuesta visible igualmente larga. Los costos de indexación y los costos de conversación difieren. Utilice precios actuales en lugar de un número permanente de un curso. Una estimación simple es tokens/1.000.000 × precio más operaciones adicionales; Los créditos de la aplicación pueden tener su propia conversión. Compare el costo por tarea exitosa, no solo por llamada. La ejecución paralela puede reducir la latencia y al mismo tiempo aumentar el consumo total. Un presupuesto necesita una condición de parada verificada.
Defina el éxito antes de optimizar
Preparar solicitudes representativas y respuestas o propiedades esperadas. Incluya casos comunes, ambigüedad, datos faltantes y errores de herramientas. Para RAG, mida la recuperación de evidencia por separado de la corrección de las respuestas. Recall@k mide la proporción de evidencia relevante encontrada en los primeros k resultados; precision@k mide la proporción de resultados devueltos que son relevantes. Para los agentes, también realice un seguimiento de las acciones, los permisos y las detenciones. Un LLM como juez puede acelerar la evaluación, pero necesita una calibración con respecto a los humanos. No cambie el indicador, el modelo y el índice simultáneamente si desea comprender qué mejoró los resultados.
laboratorio detallado
Independencia y agregación
Splitter: “Distribuir reseñas independientes de la misma descripción”. Claridad: “Identificar jerga y ambigüedad”. Utilidad: “Compruebe si se explican las necesidades y limitaciones”. Compatibilidad: “Comparar reclamaciones con el catálogo sin suposiciones”. Agregador: “Conservar fuentes, combinar hallazgos y explicar desacuerdos”.
“LX-240 es perfecto para cualquier adaptador” produce vaguedad, demasiadas promesas y una contradicción con el adaptador de catálogo A-7. El informe final recomienda eliminar la generalización. No vote para determinar la compatibilidad física. Si un trabajador depende de la conclusión de otro trabajador, mueva esa etapa a una cadena apropiada.
El esquema explicativo
Siga las flechas sólidas para el flujo principal. Las flechas azules discontinuas proporcionan datos o contexto; Las flechas discontinuas de color rosa muestran comentarios o resultados devueltos. Colores y formas distinguen modelos, tiendas, decisiones y resultados. Los trabajadores independientes trabajan simultáneamente; el agregador combina sus hallazgos, no un voto mayoritario. En pantallas pequeñas, desplázate horizontalmente para seguir todo el esquema.
Un ejemplo completo
El divisor distribuye comprobaciones de claridad, utilidad y compatibilidad. Los trabajadores operan por separado. El agregador conserva los hallazgos respaldados y explica los desacuerdos.
splitter: TaskDistributor
worker_1: ClarityReviewer
worker_2: UsefulnessReviewer
worker_3: CompatibilityReviewer
aggregator: ReportWriter
Pruébalo tú mismo
- Asignar divisor, al menos dos trabajadores y agregador; las sucursales independientes reciben la misma información.
- Registre la entrada, la fuente y el resultado esperado antes de ejecutar el experimento. Utilice únicamente los datos ficticios del ejemplo.
- Siga las etapas del diagrama. En cada paso registre qué información se recibe y se produce; No confunda el resultado intermedio con el resultado final.
- Repita después de eliminar la información necesaria o hacer que la entrada sea ambigua. Compruebe si el sistema aclara, detiene o inventa una respuesta.
- Comparar con la solución explicada. Conserve la configuración, fecha, resultado y una explicación de las diferencias. Cambie una cosa y vuelva a probar.
Una solución explicada
El informe final distingue las conclusiones de los trabajadores y no trata la votación mayoritaria como prueba. Un ejercicio exitoso le permite mostrar la conexión entre los aportes, las etapas y el resultado. Cuando falta información, una respuesta cautelosa es más útil que detalles inventados. Compare más que estilo: compruebe también las condiciones, las fuentes y las operaciones.
Cuándo resulta útil y cuáles son sus límites
Un trabajador que necesita la producción de otro trabajador no es independiente. Elija este enfoque cuando mejore una necesidad medida. Mantenga una línea de base simple y compare los resultados utilizando insumos idénticos. Un ejemplo exitoso no establece confiabilidad en todas las situaciones.
Comprueba lo que has aprendido
¿Es el multiagente una octava plantilla?
No. Es una categoría arquitectónica que puede utilizar varias plantillas existentes.
¿Más llamadas simultáneas son automáticamente más baratas?
No. El tiempo transcurrido y el consumo total son cantidades diferentes.
¿Qué resultado debería producir este ejercicio?
El informe final distingue las conclusiones de los trabajadores y no trata la votación mayoritaria como prueba.
Términos que conviene recordar
- Asentir: Una etapa en un gráfico de ejecución.
- Latență / Latencia: Tiempo hasta un resultado útil.
- Regresión / Regresión: Un cambio que rompe un caso previamente correcto.
Fuentes y su próximo paso
Para preparar: W06 - Enrutador: enviar solicitudes a la especialista adecuada