همکاری عاملها از چندین عامل هوش مصنوعی استفاده میکند که با هم برای انجام وظایف پیچیده کار میکنند، در حالی که اجرای تک مدل به یک مدل زبانی بزرگ متکی است که همه چیز را به تنهایی مدیریت میکند. هر رویکرد نقاط قوت متمایزی در عمق استدلال، مقیاسپذیری، هزینه و قابلیت اطمینان برای گردشهای کاری مختلف هوش مصنوعی دارد.
یک معماری هوش مصنوعی چندعاملی که در آن مدلها یا ابزارهای تخصصی برای حل مسائل پیچیده و چندمرحلهای با هم هماهنگ میشوند.
یک رویکرد هوش مصنوعی که در آن یک مدل زبانی بزرگ، ورودیها را پردازش کرده و خروجیها را به طور مستقل و بدون هماهنگی خارجی تولید میکند.
| ویژگی | همکاری با عامل | اجرای تک مدلی |
|---|---|---|
| معماری | هماهنگی چندین عامل تخصصی | یک مدل یکپارچه که همه وظایف را مدیریت میکند |
| پیچیدگی وظیفه | در گردشهای کاری چند مرحلهای و پیچیده عالی عمل میکند | بهترین گزینه برای کارهای متمرکز و تک نوبتی |
| تأخیر | به دلیل ارتباط بین نمایندگان، بالاتر است | پایین با یک مرحله استنتاج |
| هزینه | بالاتر (فراخوانی یا محاسبه چندین API) | پایینتر (یک فراخوانی مدل) |
| مقیاسپذیری | ماژولار، میتوان به راحتی عاملهای جدید اضافه کرد | محدود به قابلیتهای مدل |
| مدیریت خطا | نمایندگان میتوانند یکدیگر را تأیید و اصلاح کنند | خطاها بدون بررسیهای خارجی منتشر میشوند |
| مدیریت زمینه | توزیعشده بین عاملها | متمرکز در یک پنجره زمینه |
| اشکالزدایی | به دلیل اجزای متعدد، پیچیدهتر است | سادهتر با ردیابی تکاجرایی |
| بهترین موارد استفاده | تحقیق، کدنویسی، گردشهای کاری چند ابزاری | پرسش و پاسخ، خلاصه نویسی، نویسندگی خلاق |
همکاری عاملها زمانی میدرخشد که مشکلات نیاز به تجزیه به زیروظایف داشته باشند. یک عامل ممکن است در مورد یک موضوع تحقیق کند، دیگری یافتهها را تجزیه و تحلیل کند و سومی نتایج را ترکیب کند. اجرای تک مدل، برنامهریزی را به صورت داخلی انجام میدهد، اما زمانی که وظایف از آنچه یک مدل میتواند در یک مرحله استدلال کند، فراتر میرود، با مشکل مواجه میشود. برای گردشهای کاری شامل استفاده از ابزار، اجرای کد و جستجوی وب، تنظیمات چند عامله بار شناختی را به طور مؤثرتری توزیع میکنند.
معیارهایی مانند HumanEval و SWE-bench نشان میدهند که سیستمهای چندعاملی میتوانند در وظایف کدنویسی به دقت بالاتری دست یابند، زیرا یک عامل کد را مینویسد و عامل دیگر آن را بررسی میکند. با این حال، مدلهای تکی اغلب در معیارهای سادهتر، عملکرد چندعاملی را مطابقت میدهند یا از آن پیشی میگیرند، زیرا از خطاهای هماهنگی جلوگیری میکنند. شکاف دقت با پیچیدگی وظیفه افزایش مییابد و همکاری را برای مسائل تحقیقاتی سنگین یا چند مرحلهای ترجیح میدهد.
اجرای چندین عامل به معنای فراخوانیهای متعدد API است که به سرعت افزایش مییابد. رویکرد تک مدلی هزینه کمتری برای هر پرسوجو دارد زیرا شما برای یک استنتاج هزینه میکنید. با این حال، همکاری عاملها گاهی اوقات میتواند در کل مقرون به صرفهتر باشد زیرا عاملهای تخصصی میتوانند به جای تکیه بر یک مدل مرزی گرانقیمت برای همه چیز، از مدلهای کوچکتر و ارزانتر برای کارهای محدود استفاده کنند.
اجرای تک مدلی هیچ افزونگی داخلی ندارد. اگر مدل دچار توهم شود یا خطای استدلالی ایجاد کند، هیچ مرحله دومی برای تشخیص آن وجود ندارد. سیستمهای چند عاملی میتوانند حلقههای تأیید را پیادهسازی کنند که در آن یک عامل خروجی عامل دیگر را بررسی میکند و میزان توهم را کاهش میدهد. این امر همکاری را برای برنامههای پرمخاطره مانند تجزیه و تحلیل پزشکی یا تحقیقات مالی قویتر میکند.
ساخت یک برنامه تک مدلی ساده است: یک اعلان ارسال کنید، پاسخی دریافت کنید. همکاری عاملها نیازمند طراحی پروتکلهای ارتباطی، تعریف نقشها و مدیریت خطا است. چارچوبهایی مانند CrewAI و AutoGen این کار را ساده میکنند، اما اشکالزدایی سیستمهای چند عامله همچنان دشوارتر است زیرا خطاها میتوانند در هر نقطه هماهنگی رخ دهند. تنظیمات تک مدلی، مشاهدهپذیری سادهتر و تکرار سریعتری را ارائه میدهند.
افزودن قابلیتهای جدید به یک مدل واحد به معنای آموزش مجدد یا تنظیم دقیق است که پرهزینه و کند است. با همکاری عاملها، میتوانید یک عامل تخصصی جدید را بدون دست زدن به دیگران به سیستم اضافه کنید. این ماژولار بودن، معماریهای چندعاملی را با الزامات در حال تحول، بهویژه در محیطهای سازمانی که گردشهای کاری مرتباً تغییر میکنند، سازگارتر میکند.
سیستمهای چندعاملی همیشه دقیقتر از مدلهای تکعاملی هستند.
لزوماً نه. تحقیقات نشان میدهد که برای کارهای سادهتر، مدلهای تکی اغلب با تنظیمات چندعاملی مطابقت دارند یا از آنها پیشی میگیرند، زیرا از سربار هماهنگی و از دست رفتن اطلاعات بین عاملها جلوگیری میکنند. مزایای چندعاملی در درجه اول با مسائل پیچیده و چند مرحلهای پدیدار میشوند.
همکاری عاملها به معنای همکاری مدلهای چندین شرکت هوش مصنوعی با یکدیگر است.
در عمل، سیستمهای چندعاملی اغلب از یک مدل زیربنایی یکسان (مانند GPT-4) برای همه عاملها استفاده میکنند، و دستورالعملهای سیستمی مختلفی نقش هر عامل را تعریف میکنند. «همکاری» در سطح دستورالعمل و هماهنگی اتفاق میافتد، نه لزوماً در بین ارائهدهندگان مدل مختلف.
اجرای تک مدل نمیتواند از ابزارها یا APIهای خارجی استفاده کند.
سیستمهای تکمدلی مدرن معمولاً استفاده از ابزار را از طریق فراخوانی تابع در خود جای میدهند. تفاوت این است که اجرای تکمدلی، انتخاب و فراخوانی ابزار را در چارچوب استدلال یک مدل مدیریت میکند، در حالی که سیستمهای چندعاملی ممکن است استفاده از ابزار را به عاملهای تخصصی واگذار کنند.
تعداد بیشتر عوامل همیشه به معنای عملکرد بهتر است.
اضافه کردن عاملها به طور خودکار نتایج را بهبود نمیبخشد. سیستمهای چندعاملی با طراحی ضعیف میتوانند از سربار ارتباطی، خروجیهای متناقض و خطاهای آبشاری رنج ببرند. همکاری مؤثر نیازمند طراحی دقیق نقشها و پروتکلهای ارتباطی واضح است.
همکاری بین کارگزاران یک فناوری جدید است.
سیستمهای چندعاملی ریشه در تحقیقات قدیمیتر هوش مصنوعی از دهههای ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ دارند، از جمله هوش مصنوعی توزیعشده و سیستمهای تخته سیاه. نکته جدید، اعمال این مفاهیم به مدلهای زبانی بزرگ است که تنها پس از آنکه مدلها قابلیتهای استدلال قوی به دست آوردند، عملی شدند.
وقتی وظیفه شما شامل چندین مرحله، استفاده از ابزار یا نیاز به تأیید و بررسی خطا است، همکاری با عامل را انتخاب کنید. برای پرسوجوهای سادهتر، نیازهای تأخیر کمتر یا زمانی که محدودیتهای بودجه به حداقل فراخوانیهای API کمک میکند، از اجرای تک مدلی استفاده کنید. بسیاری از سیستمهای تولیدی اکنون هر دو رویکرد را با هم ترکیب میکنند، از یک مدل واحد برای درخواستهای ساده استفاده میکنند و برای مشکلات پیچیده به گردشهای کاری چند عاملی ارتقا مییابند.
LLM های مبتنی بر ابزار، مدلهای زبانی مستقل را با اتصال آنها به APIهای خارجی، ماشینحسابها و پایگاههای داده گسترش میدهند و بازیابی اطلاعات و اجرای وظایف را در زمان واقعی امکانپذیر میسازند. LLM های مستقل صرفاً به پارامترهای آموزشدیده خود متکی هستند و آنها را مستقل اما محدود به دانش حاصل از دادههای آموزشی میکنند.
LLM های متن باز، مدلهای هوش مصنوعی قابل تنظیم و خود-میزبان با دسترسی کامل به کد ارائه میدهند، در حالی که API های اختصاصی LLM، خدمات مدیریت شده و بهبود یافته را از طریق نقاط پایانی مبتنی بر ابر با قیمت گذاری مبتنی بر میزان استفاده ارائه میدهند.
RAG و LLM های تنظیمشده دقیق، هر دو کیفیت خروجی هوش مصنوعی را بهبود میبخشند، اما به روشهای اساساً متفاوتی عمل میکنند. RAG اطلاعات خارجی را در زمان پرسوجو دریافت میکند، در حالی که تنظیم دقیق، دانش جدید را مستقیماً در وزنهای مدل قرار میدهد. انتخاب بین آنها بستگی به این دارد که دادههای شما چند وقت یکبار تغییر میکنند و به چه نوع دقتی نیاز دارید.
RAG با زمینه بصری، مدلهای زبانی را با بازیابی تصاویر، نمودارها و دیاگرامها در کنار متن غنی میکند، در حالی که RAG فقط متنی صرفاً به متون نوشتاری متکی است. RAG بصری در وظایف چندوجهی مانند درک اسناد و پاسخ به سؤالات بصری برتری دارد، در حالی که RAG فقط متنی سادهتر، سریعتر و ارزانتر برای استقرار باقی میماند.
RAG چندوجهی متن، تصاویر، صدا و ویدیو را برای بازیابی غنیتر با هم پردازش میکند، در حالی که RAG فقط متنی منحصراً بر محتوای نوشتاری تمرکز دارد. انتخاب بستگی به این دارد که آیا دادهها و موارد استفاده شما فراتر از اسناد متنی ساده است یا خیر.
