Multiagent: wybieranie i łączenie wzorców

Multiagent opisuje współpracę, a nie uniwersalny przełącznik.

Czego się dowiesz

  • Wyjaśnij: przepływ pracy ma wyraźną strukturę
  • Zastosuj pomysł na przykładzie: Multiagent: wybieranie i łączenie wzorców
  • Rozpoznaj ograniczenia i zweryfikuj rezultaty ćwiczeń

Multiagent opisuje współpracę, a nie uniwersalny przełącznik. Jego wartość należy wykazać w porównaniu z pojedynczym agentem.

Jest to laboratorium koncepcyjne lub zewnętrzne. Nie zakłada się, że aplikacja udostępnia wszystkie opisane elementy sterujące.

Jak to działa, krok po kroku

Przepływ pracy ma wyraźną strukturę

Węzeł jest etapem, krawędź jest przejściem, a stan przenosi wyniki pomiędzy etapami. Przepływ pracy ma ścieżkę zdefiniowaną przez aplikację, chociaż model może wybierać niektóre gałęzie. Systemy agentowe obejmują zarówno przepływy pracy, jak i dynamicznie działających agentów. Nymrio oferuje rozwiązania ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel oraz Plan-and-Execute. Każdy zmienia koordynację; nie czyni to automatycznie modelu ekspertem. Więcej agentów oznacza więcej rozmów i umów między rolami. Zacznij od najprostszego rozwiązania, które przejdzie Twoje testy.

Ograniczona pętla agenta

Agent łączy model z narzędziami, celem i stanem. Obserwuje żądanie, wybiera krok, otrzymuje wynik i decyduje, czy kontynuować. Chatbot może generować jedynie tekst; agent może zażądać działania zewnętrznego. Definicje komercyjne są różne, dlatego sprawdź rzeczywistą kontrolę. Zdefiniuj sukces i zatrzymanie: zweryfikowany wynik, maksymalną liczbę kroków, powtarzające się błędy lub wyczerpany budżet. Korzystaj z wąskich możliwości i minimalnych uprawnień. Użyteczna autonomia oznacza wolność w granicach narzuconych przez oprogramowanie.

Koszt dotyczy całej ścieżki

Zliczaj wywołania modeli, tokeny wejściowe i wyjściowe, osadzanie, reranking, wizję i narzędzia. Rozumowanie może zużywać płatne tokeny bez równie długiej widocznej odpowiedzi. Koszty indeksowania i koszty rozmów są różne. Używaj aktualnych cen, a nie stałego numeru z kursu. Prosty szacunek to tokeny/1 000 000 × cena plus dodatkowe operacje; Kredyty aplikacyjne mogą mieć własną konwersję. Porównaj koszt udanego zadania, a nie tylko połączenia. Wykonywanie równoległe może zmniejszyć opóźnienia, jednocześnie zwiększając całkowite zużycie. Budżet wymaga zweryfikowanego warunku zatrzymania.

Schemat objaśniający

Multiagent: wybieranie i łączenie wzorców Postępuj zgodnie ze strzałkami wskazującymi główny przepływ. Przerywane niebieskie strzałki przedstawiają dane lub kontekst; przerywane różowe strzałki pokazują opinie lub zwracane wyniki. Kolory i kształty wyróżniają modele, sklepy, decyzje i wyniki. Znajomości: Żądanie użytkownika → Wybierz następną akcję; Agent / LLM → Wynik do sprawdzenia; Router: klasyfikacja intencji → Wynik do sprawdzenia; Orchestrator: deleguj lub zakończ → Wynik do sprawdzenia; Wynik do sprawdzenia → Porównaj z oczekiwanymi wynikami; Porównaj z oczekiwanymi wynikami → Weryfikacja przez człowieka; Możliwości i ograniczenia → Wybierz następną akcję; Budżet tokenów i kosztów → Wybierz następną akcję; Wybierz następną akcję → Agent / LLM (Proste zadanie); Wybierz następną akcję → Router: klasyfikacja intencji (Jeden specjalista); Wybierz następną akcję → Orchestrator: deleguj lub zakończ (Delegacja dynamiczna); Przepływ pracy z wieloma agentami → Porównaj z oczekiwanymi wynikami; Aggregator: łączenie wyników → Porównaj z oczekiwanymi wynikami. W09 · Mapa relacji Multiagent: wybieranie i łączenie wzorców Wejście Żądanie użytkownika Dane Możliwości i ograniczenia Decyzja / kontrola Budżet tokenów i kosztów Decyzja / kontrola Wybierz następną akcję Model/agent AI Agent / LLM Model/agent AI Router: klasyfikacja intencji Model/agent AI Orchestrator: deleguj lub zakończ Przetwarzanie Przepływ pracy z wieloma agentami Model/agent AI Aggregator: łączenie wyników Wyjście Wynik do sprawdzenia Decyzja / kontrola Porównaj z oczekiwanymi wynikami Decyzja / kontrola Weryfikacja przez człowieka Proste zadanie Jeden specjalista Delegacja dynamiczna Główny przepływ Dane i kontekst Informacje zwrotne i zwrot

Postępuj zgodnie ze strzałkami wskazującymi główny przepływ. Przerywane niebieskie strzałki przedstawiają dane lub kontekst; przerywane różowe strzałki pokazują opinie lub zwracane wyniki. Kolory i kształty wyróżniają modele, sklepy, decyzje i wyniki. Na małym ekranie przewijaj w poziomie, aby zobaczyć cały schemat.

Kompletny przykład

Porównaj jednego agenta ds. często zadawanych pytań, specjalistów od routerów i delegację Orchestrator. Jeśli proste odpowiedzi na często zadawane pytania odniosą taki sam skutek przy mniejszej liczbie połączeń, zespół dodaje koszty bez korzyści.

Spróbuj sam

  1. Porównaj trzy architektury w dziesięciu identycznych żądaniach i zarejestruj niepotrzebne delegacje.
  2. Przed rozpoczęciem eksperymentu zapisz dane wejściowe, źródło i oczekiwany wynik. W przykładzie użyj wyłącznie fikcyjnych danych.
  3. Postępuj zgodnie z etapami diagramu. Na każdym etapie zapisuj, jakie informacje zostały otrzymane i wyprodukowane; nie myl produktu pośredniego z efektem końcowym.
  4. Powtórz po usunięciu niezbędnych informacji lub wprowadzeniu niejednoznaczności. Sprawdź, czy system wyjaśnia, zatrzymuje lub wymyśla odpowiedź.
  5. Porównaj z objaśnionym rozwiązaniem. Zachowaj konfigurację, datę, wynik i wyjaśnienie różnic. Zmień jedną rzecz i przetestuj ponownie.

Wyjaśnione rozwiązanie

Wybierz konfigurację, która poprawia powodzenie zadań przy akceptowalnych kosztach i uzasadnij role. Pomyślne ćwiczenie pozwala pokazać związek między danymi wejściowymi, etapami i wynikiem. Gdy brakuje informacji, bardziej użyteczna jest ostrożna odpowiedź niż wymyślane szczegóły. Porównaj więcej niż styl: sprawdź także warunki, źródła i operacje.

Kiedy to podejście pomaga i jakie ma ograniczenia

Skomponowane przepływy pracy są koncepcją, a nie potwierdzonym edytorem wykresów o dowolnej formie. Wybierz to podejście, jeśli poprawia ono zmierzoną potrzebę. Zachowaj prostą linię bazową i porównaj wyniki, korzystając z identycznych danych wejściowych. Jeden udany przykład nie gwarantuje niezawodności w każdej sytuacji.

Sprawdź swoją wiedzę

Czy multiagent to ósmy szablon?

Nie. Jest to kategoria architektoniczna, w której można wykorzystać kilka istniejących szablonów.

Czy większa autonomia zawsze daje lepszy wynik?

Nie. Zwiększa także przestrzeń na błędy, koszty i niepotrzebne działania.

Jaki wynik powinno dać to ćwiczenie?

Wybierz konfigurację, która poprawia powodzenie zadań przy akceptowalnych kosztach i uzasadnij role.

Pojęcia do zapamiętania

  • Ukłon: Etap na wykresie wykonania.
  • Agent: System, który może wybierać kroki i używać narzędzi do osiągnięcia celu.
  • Latență / Opóźnienie: Czas do użytecznego wyniku.

Źródła i następny krok

Aby przygotować: W08 — Zaplanuj i wykonaj: planuj, działaj, dostosowuj