Parallel: várias perspectivas ao mesmo tempo
Paralelo distribui subtarefas independentes e depois agrega resultados.
O que você aprenderá
- Explique: um fluxo de trabalho tem estrutura explícita
- Aplique a ideia em um exemplo: Paralelo: várias perspectivas ao mesmo tempo
- Reconheça as limitações e verifique o resultado do exercício
Paralelo distribui subtarefas independentes e depois agrega resultados. Imagine três revisores lendo uma descrição de perspectivas diferentes.
Estas etapas referem-se aos recursos identificados no código do aplicativo. Este material não foi validado em uma instância ativa; verifique a documentação e as opções da sua versão.
Como funciona, passo a passo
Um fluxo de trabalho tem estrutura explícita
Um nó é um estágio, uma aresta é uma transição e o estado carrega resultados entre os estágios. Um fluxo de trabalho possui um caminho definido pelo aplicativo, embora o modelo possa escolher algumas ramificações. Os sistemas agênicos incluem fluxos de trabalho e agentes de ação dinâmica. Nymrio oferece ReAct, Reflexão, Sequencial, Orquestrador, Roteador, Paralelo e Planejar e Executar. Cada um muda de coordenação; isso não torna automaticamente um modelo um especialista. Mais agentes significam mais chamadas e contratos entre funções. Comece com a solução mais simples que passa nos testes.
O custo pertence a todo o caminho
Conte chamadas de modelo, tokens de entrada e saída, incorporações, reclassificação, visão e ferramentas. O raciocínio pode consumir tokens faturáveis sem uma resposta visível igualmente longa. Os custos de indexação e os custos de conversação são diferentes. Use os preços atuais em vez de um número permanente de um curso. Uma estimativa simples é tokens/1.000.000 × preço mais operações adicionais; os créditos do aplicativo podem ter sua própria conversão. Compare o custo por tarefa bem-sucedida, não apenas por chamada. A execução paralela pode reduzir a latência e aumentar o consumo total. Um orçamento precisa de uma condição de parada verificada.
Defina o sucesso antes de otimizar
Prepare solicitações representativas e respostas ou propriedades esperadas. Inclui casos comuns, ambiguidade, dados faltantes e erros de ferramentas. Para RAG, meça a recuperação de evidências separadamente da correção da resposta. Recall@k mede a parcela de evidências relevantes encontradas nos primeiros k resultados; Precision@k mede a parcela de resultados retornados que são relevantes. Para agentes, rastreie também ações, permissões e paradas. Um LLM como juiz pode acelerar a avaliação, mas precisa de calibração em humanos. Não altere prompt, modelo e índice simultaneamente se quiser entender o que melhorou os resultados.
Laboratório detalhado
Independência e agregação
Divisor: “Distribuir avaliações independentes com a mesma descrição”. Clareza: “Identificar jargões e ambigüidades”. Utilidade: “Verificar se as necessidades e limitações estão explicadas”. Compatibilidade: “Compare as reivindicações com o catálogo sem suposições”. Agregador: “Reter fontes, combinar descobertas e explicar discordâncias”.
“LX-240 é perfeito para qualquer adaptador” produz imprecisão, promessas exageradas e uma contradição com o adaptador de catálogo A-7. O relatório final recomenda a eliminação da generalização. Não vote para determinar a compatibilidade física. Se um trabalhador depende da conclusão de outro trabalhador, mova esse estágio para uma cadeia apropriada.
O esquema explicativo
Siga as setas sólidas para o fluxo principal. As setas azuis tracejadas fornecem dados ou contexto; setas rosa tracejadas mostram feedback ou retorno de resultados. Cores e formas distinguem modelos, lojas, decisões e resultados. Os trabalhadores independentes funcionam simultaneamente; o agregador combina suas descobertas, não uma votação majoritária. Em telas pequenas, role na horizontal para acompanhar o esquema completo.
Um exemplo completo
O divisor distribui verificações de clareza, utilidade e compatibilidade. Os trabalhadores operam separadamente. O agregador retém as descobertas apoiadas e explica as discordâncias.
splitter: TaskDistributor
worker_1: ClarityReviewer
worker_2: UsefulnessReviewer
worker_3: CompatibilityReviewer
aggregator: ReportWriter
Experimente você mesmo
- Atribuir divisor, pelo menos dois trabalhadores e agregador; filiais independentes recebem a mesma entrada.
- Registre a entrada, a fonte e o resultado esperado antes de executar o experimento. Use apenas os dados fictícios do exemplo.
- Siga as etapas do diagrama. A cada passo registre quais informações são recebidas e produzidas; não confunda o resultado intermediário com o resultado final.
- Repita após remover as informações necessárias ou tornar a entrada ambígua. Verifique se o sistema esclarece, interrompe ou inventa uma resposta.
- Compare com a solução explicada. Guarde a configuração, data, resultado e explicação das diferenças. Mude uma coisa e teste novamente.
Uma solução explicada
O relatório final distingue as conclusões dos trabalhadores e não trata a votação por maioria como prova. Um exercício bem-sucedido permite mostrar a conexão entre entradas, etapas e resultados. Quando falta informação, uma resposta cautelosa é mais útil do que detalhes inventados. Compare mais do que estilo: verifique também as condições, fontes e operações.
Quando esta abordagem ajuda e quais são seus limites
Um trabalhador que necessita da produção de outro trabalhador não é independente. Escolha esta abordagem quando ela melhorar uma necessidade medida. Mantenha uma linha de base simples e compare os resultados usando dados idênticos. Um exemplo de sucesso não estabelece confiabilidade em todas as situações.
Verifique o que aprendeu
O multiagente é um oitavo modelo?
Não. É uma categoria arquitetônica que pode utilizar diversos templates existentes.
Mais chamadas simultâneas são automaticamente mais baratas?
Não. O tempo decorrido e o consumo total são quantidades diferentes.
Que resultado este exercício deve produzir?
O relatório final distingue as conclusões dos trabalhadores e não trata a votação por maioria como prova.
Termos para lembrar
- Acenar: Um estágio em um gráfico de execução.
- Latență / Latência: Tempo até um resultado útil.
- Regressão / Regressão: uma alteração que quebra um caso anteriormente correto.
Fontes e sua próxima etapa
Para preparar: W06 — Roteador: envie solicitações para o especialista certo