Een kaart van de applicatie

Organisaties en projecten bieden de werkruimte. Agenten, kennis, tools en widgets verbinden zich daarin.

Deze stappen verwijzen naar de functies die in de applicatiecode zijn geïdentificeerd. Dit materiaal is niet gevalideerd op een live exemplaar; controleer de documentatie en de opties in uw versie.

Hoe het werkt, stap voor stap

Een workflow heeft een expliciete structuur

Een knooppunt is een fase, een rand is een overgang en de status draagt ​​resultaten tussen fasen over. Een werkstroom heeft een door de toepassing gedefinieerd pad, hoewel het model enkele vertakkingen kan kiezen. Agentsystemen omvatten zowel workflows als dynamisch werkende agenten. Nymrio biedt ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel en Plan-and-Execute. Elke verandering van coördinatie; het maakt een model niet automatisch tot een expert. Meer agenten betekent meer oproepen en contracten tussen rollen. Begin met de eenvoudigste oplossing die uw tests doorstaat.

RAG heeft toegang tot bewijsmateriaal, maar herschoolt niet

RAG betekent retrieval-augmentedgeneration: ophalen levert relevante passages op voordat het model antwoordt. Ingestion bereidt documenten voor, terwijl de uitvoering van query's de index doorzoekt en context opbouwt. Een inbeddingsmodel geeft tekst numeriek weer; het responsmodel schrijft het antwoord. Rerankers, vision-, grafiek- en routermodellen vervullen indien nodig verschillende rollen. RAG helpt bij privé- of veranderende informatie, maar garandeert de waarheid niet. Gebruik een geautoriseerde API voor saldi, exacte inventarisatie of machtigingen; een oud document is geen betrouwbare bron voor de huidige stand van zaken.

Host, client en server

MCP is een protocol dat AI-applicaties verbindt met externe mogelijkheden. De host zorgt voor de ervaring, de client beheert de verbinding en de server stelt tools, bronnen of aanwijzingen beschikbaar op basis van ondersteuning. Tools voeren bewerkingen uit; bronnen bieden adresseerbare inhoud; prompts bieden sjablonen. Niet elke server implementeert ze alle drie. Transport vervoert berichten, authenticatie identificeert bellers en autorisatie controleert de toegang. Controleer de protocolrevisie en ondersteunde extensies aan beide kanten. Compatibiliteit kan niet worden afgeleid uit alleen een “MCP”-label.

Het verklarende schema

Volg de ononderbroken pijlen voor de hoofdstroom. Gestippelde blauwe pijlen leveren gegevens of context; roze pijlen geven feedback of geretourneerde resultaten weer. Kleuren en vormen onderscheiden modellen, winkels, beslissingen en resultaten. Scrol op kleine schermen horizontaal om het hele schema te volgen.

Een compleet voorbeeld

Luna Workshop bevat een polis-RAG, gidsagent, voorraadserver en widget. Groepen organiseren lijsten; ga er niet vanuit dat ze toegangsgrenzen afdwingen.

Probeer het zelf

1. Maak een testproject en teken entiteitsrelaties.
2. Leg de input, bron en verwachte uitkomst vast voordat u het experiment uitvoert. Gebruik alleen de fictieve gegevens in het voorbeeld.
3. Volg de diagramfasen. Registreer bij elke stap welke informatie wordt ontvangen en geproduceerd; verwar de tussentijdse output niet met het uiteindelijke resultaat.
4. Herhaal dit nadat de noodzakelijke informatie is verwijderd of de invoer dubbelzinnig is gemaakt. Controleer of het systeem een ​​antwoord verduidelijkt, stopt of verzint.
5. Vergelijk met de uitgelegde oplossing. Bewaar de configuratie, datum, resultaat en een verklaring voor verschillen. Verander één ding en test opnieuw.

Een uitgelegde oplossing

U kunt elke entiteit uitleggen en het actieve project verifiëren vóór wijzigingen. Met een succesvolle oefening kun je het verband tussen input, fasen en uitkomst laten zien. Als er informatie ontbreekt, is een voorzichtig antwoord nuttiger dan verzonnen details. Vergelijk meer dan stijl: controleer ook voorwaarden, bronnen en bewerkingen.

Wanneer deze aanpak helpt en wat de beperkingen zijn

Het actieve project heeft invloed op zichtbare en bruikbare entiteiten. Kies deze aanpak wanneer deze een gemeten behoefte verbetert. Houd een eenvoudige basislijn aan en vergelijk de resultaten met behulp van identieke inputs. Eén succesvol voorbeeld garandeert niet in elke situatie betrouwbaarheid.

Controleer wat je hebt geleerd

Is multi-agent een achtste sjabloon?

Nee. Het is een architectuurcategorie die verschillende bestaande sjablonen kan gebruiken.

Verandert RAG de LLM-parameters?

Nee. Het levert context op verzoektijd; parameterwijzigingen horen bij training.

Welk resultaat moet deze oefening opleveren?

U kunt elke entiteit uitleggen en het actieve project verifiëren vóór wijzigingen.

Begrippen om te onthouden

• Knikken: Een fase in een uitvoeringsgrafiek.
• Ophalen: Relevante informatie vinden in toegankelijke bronnen.
• MCP-server: een service die mogelijkheden blootlegt via Model Context Protocol.

Bronnen en uw volgende stap

• LangGraph — Workflows en agenten
• Lewis et al. — Retrieval-Augmented Generation
• Model Context Protocol — Specificatie

Ter voorbereiding: F06 — Chatbot, assistent, agent en agentsysteem