Multi-agente: scegliere e combinare modelli

Multi-agente descrive la collaborazione, non un passaggio universale.

Cosa imparerai

  • Spiegare: un flusso di lavoro ha una struttura esplicita
  • Applica l'idea in un esempio: Multi-agente: scegliere e combinare modelli
  • Riconoscere i limiti e verificare il risultato dell'esercizio

Multi-agente descrive la collaborazione, non un passaggio universale. Il suo valore deve essere dimostrato nei confronti di un singolo agente.

Questo è un laboratorio concettuale o esterno. Non presuppone che l'applicazione esponga tutti i controlli descritti.

Come funziona, passo dopo passo

Un flusso di lavoro ha una struttura esplicita

Un nodo è una fase, un bordo è una transizione e lo stato trasporta i risultati tra le fasi. Un flusso di lavoro ha un percorso definito dall'applicazione, sebbene il modello possa scegliere alcuni rami. I sistemi ad agenti includono sia flussi di lavoro che agenti che agiscono dinamicamente. Nymrio offre ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel e Plan-and-Execute. Ciascuno cambia coordinazione; non rende automaticamente un modello un esperto. Più agenti significano più chiamate e contratti tra i ruoli. Inizia con la soluzione più semplice che supera i tuoi test.

Un ciclo agente limitato

Un agente combina un modello con strumenti, un obiettivo e uno stato. Osserva la richiesta, sceglie un passo, riceve un risultato e decide se proseguire. Un chatbot può generare solo testo; un agente può richiedere un'azione esterna. Le definizioni commerciali variano, quindi controlla il controllo effettivo. Definisci il successo e l'arresto: un risultato verificato, un numero massimo di passi, errori ripetuti o un budget esaurito. Utilizza funzionalità limitate e autorizzazioni minime. Autonomia utile significa libertà entro i confini imposti dal software.

Il costo appartiene all'intero percorso

Conta le chiamate ai modelli, i token di input e output, gli incorporamenti, la riclassificazione, la visione e gli strumenti. Il ragionamento può consumare token fatturabili senza una risposta visibile altrettanto lunga. I costi di indicizzazione e i costi di conversazione differiscono. Utilizza i prezzi correnti anziché un numero permanente di un corso. Una stima semplice è token/1.000.000 × prezzo più operazioni aggiuntive; i crediti dell'applicazione possono avere la propria conversione. Confronta i costi per attività riuscita, non solo per chiamata. L'esecuzione parallela può ridurre la latenza aumentando al contempo il consumo totale. Un budget necessita di una condizione di arresto verificata.

Lo schema esplicativo

Multi-agente: scegliere e combinare modelli Seguire le frecce continue per il flusso principale. Le frecce blu tratteggiate forniscono dati o contesto; le frecce rosa tratteggiate mostrano feedback o risultati restituiti. Colori e forme distinguono modelli, negozi, decisioni e risultati. Connessioni: Richiesta dell'utente → Scegli l'azione successiva; Agente/LLM → Risultato da verificare; Router: classificare l'intento → Risultato da verificare; Orchestrator: delegato o finitura → Risultato da verificare; Risultato da verificare → Confrontare con i risultati attesi; Confrontare con i risultati attesi → Verifica umana; Capacità e vincoli → Scegli l'azione successiva; Gettoni e budget dei costi → Scegli l'azione successiva; Scegli l'azione successiva → Agente/LLM (Compito semplice); Scegli l'azione successiva → Router: classificare l'intento (Uno specialista); Scegli l'azione successiva → Orchestrator: delegato o finitura (Delega dinamica); Flusso di lavoro multi-agente → Confrontare con i risultati attesi; Aggregator: combina i risultati → Confrontare con i risultati attesi. W09 · Mappa delle relazioni Multi-agente: scegliere e combinare modelli Ingresso Richiesta dell'utente Dati Capacità e vincoli Decisione/controllo Gettoni e budget dei costi Decisione/controllo Scegli l'azione successiva Modello/agente AI Agente/LLM Modello/agente AI Router: classificare l'intento Modello/agente AI Orchestrator: delegato o finitura Elaborazione Flusso di lavoro multi-agente Modello/agente AI Aggregator: combina i risultati Produzione Risultato da verificare Decisione/controllo Confrontare con i risultati attesi Decisione/controllo Verifica umana Compito semplice Uno specialista Delega dinamica Flusso principale Dati e contesto Feedback e reso

Seguire le frecce continue per il flusso principale. Le frecce blu tratteggiate forniscono dati o contesto; le frecce rosa tratteggiate mostrano feedback o risultati restituiti. Colori e forme distinguono modelli, negozi, decisioni e risultati. Su schermi piccoli, scorri in orizzontale per seguire l’intero schema.

Un esempio completo

Confronta un singolo agente FAQ, specialisti del router e delegazione dell'orchestrator. Se le semplici domande frequenti hanno lo stesso successo con meno chiamate, il team aggiunge costi senza vantaggi.

Provalo tu stesso

  1. Confronta tre architetture su dieci richieste identiche e registra le deleghe non necessarie.
  2. Registrare l'input, la fonte e il risultato atteso prima di eseguire l'esperimento. Utilizzare solo i dati fittizi nell'esempio.
  3. Seguire le fasi del diagramma. Ad ogni passaggio registrare quali informazioni vengono ricevute e prodotte; non confondere il risultato intermedio con il risultato finale.
  4. Ripetere dopo aver rimosso le informazioni necessarie o reso ambiguo l'input. Controlla se il sistema chiarisce, ferma o inventa una risposta.
  5. Confrontare con la soluzione spiegata. Conserva la configurazione, la data, il risultato e una spiegazione delle differenze. Cambia una cosa e riprova.

Una soluzione spiegata

Scegli la configurazione che migliora il successo delle attività a costi accettabili e giustifica i ruoli. Un esercizio riuscito ti consente di mostrare la connessione tra input, fasi e risultato. Quando mancano le informazioni, una risposta cauta è più utile dei dettagli inventati. Confrontare non solo stile: verificare anche condizioni, fonti e operazioni.

Quando è utile e quali sono i suoi limiti

I flussi di lavoro composti sono un concetto, non un editor grafico in formato libero confermato. Scegli questo approccio quando migliora un bisogno misurato. Mantieni una linea di base semplice e confronta i risultati utilizzando input identici. Un esempio di successo non stabilisce l’affidabilità in ogni situazione.

Verifica ciò che hai imparato

Multi-agente è un ottavo modello?

No. È una categoria architettonica che può utilizzare diversi modelli esistenti.

Una maggiore autonomia dà sempre un risultato migliore?

No. Aumenta anche lo spazio per errori, costi e azioni non necessarie.

Quale risultato dovrebbe produrre questo esercizio?

Scegli la configurazione che migliora il successo delle attività a costi accettabili e giustifica i ruoli.

Termini da ricordare

  • Cenno: Una fase in un grafico di esecuzione.
  • Agente: un sistema in grado di scegliere passaggi e utilizzare strumenti per raggiungere un obiettivo.
  • Latență / Latenza: tempo necessario per ottenere un risultato utile.

Fonti e il prossimo passo

Per preparare: W08 — Pianifica ed esegui: pianificare, agire, adattare