Көп агенттүү системалар татаал тапшырмаларды аткарууда кызматташкан бир нече адистештирилген AI агенттерин колдонушат, ал эми бир агенттүү LLM системалары баарын бир моделге таянат. Көп агенттүү орнотуулар модулдук жана параллелдүү ой жүгүртүү жагынан мыкты, ал эми бир агенттүү конструкциялар жөнөкөйлүктү жана эсептөө чыгымдарын азайтат.
Бир нече жасалма интеллект агенттери кызматташкан, ар бири татаал көйгөйлөрдү биргелешип чечүү үчүн адистештирилген ролдорду аткарган алкак.
Башка агенттерге өткөрүп бербестен, суроо-талаптарды иштетип, себептерди аныктап жана натыйжаларды жараткан бир чоң тил модели.
| Мүмкүнчүлүк | Көп агенттүү системалар | Бир агенттүү LLM системалары |
|---|---|---|
| Архитектура | Бир нече адистештирилген агенттер кызматташат | Бардык тапшырмаларды бир LLM аткарат |
| Тапшырманын татаалдыгы | Көп баскычтуу, модулдук жумуш агымдары үчүн эң жакшы | Бир кезектеги, көңүлдү топтогон тапшырмалар үчүн эң жакшы |
| Координациялык кошумча чыгымдар | Агенттер аралык билдирүүлөрдөн улам жогорураак | Минималдуу, агенттер аралык синхрондоштуруунун кажети жок |
| Масштабдоо мүмкүнчүлүгү | Жаңы ролдор үчүн жаңы агенттерди оңой кошуңуз | Моделдин контексти жана мүмкүнчүлүгү менен чектелген |
| Каталарды башкаруу | Каталар ар бир агент үчүн өзүнчө бөлүнүп көрсөтүлүшү мүмкүн | Түтүк аркылуу бир гана бузулуу чекити |
| Баасы | Агенттер арасында токендерди колдонуунун жогору болушу | Жалпы токен керектөөсү төмөн |
| Мүчүлүштүктөрдү оңдоо | Агенттердин өз ара аракеттенүүсүнөн улам татаалыраак | Жөнөкөй сызыктуу ой жүгүртүү |
| Кечигүү | Ырааттуу агент чалууларынан жогору | Төмөнкү, бир жыйынтыктоочу өтмөк |
| Жалпы алкактар | AutoGen, CrewAI, LangGraph, Swarm | ReAct, LangChain агенттери, LlamaIndex |
Көп агенттүү системалар көйгөйлөрдү ролдорго бөлөт, ар бир агент изилдөөчү, коддоочу жана серепчи сыяктуу жумуш агымынын бир бөлүгүнө ээлик кылат. Бир агенттүү LLM системалары анын ордуна баарын үзгүлтүксүз циклде пландаштырган, иш-аракет кылган жана чагылдырган бир модель аркылуу түртөт. Көп агенттүү ыкма адамдык топтордун эмгекти кантип бөлүштүрөрүн чагылдырат, ал эми бир агенттүү модель жалгыз иштеген чебер жалпы адиске окшош.
Тапшырмалар бир нече көндүмдөрдү же көз караштарды талап кылганда, көп агенттүү орнотуулар көбүнчө бир агенттүү дизайндардан ашып түшөт, анткени ар бир агент өзүнүн нишасына ылайыкташтырылышы мүмкүн. Көп агенттүү талкуулар боюнча изилдөөлөр агенттердин бири-бирин сындоосу галлюцинацияларды азайтып, ой жүгүртүүнүн тактыгын жакшырта аларын көрсөттү. Бирок, бир агенттүү системалар координациялоо чыгымдары пайдасынан ашып түшкөн жөнөкөй тапшырмаларда көп агенттүү орнотууларды дагы эле дал келтире же жеңе алат.
Бир нече агенттерди иштетүү бир нече LLM чалууларын билдирет, бул токенди колдонуунун жана API чыгымдарынын жогорулашына алып келет. Бир агенттик система ар бир кезекте бир чалуу жасайт, бул жөнөкөй жумуш агымдары үчүн аны үнөмдүү кылат. Жогорку көлөмдөгү өндүрүш чөйрөлөрү үчүн, эгерде тапшырманын татаалдыгы чындап адистештирүүнү талап кылбаса, бул баа айырмасы бир агенттик дизайнга артыкчылык бере тургандай олуттуу болушу мүмкүн.
Көп агенттүү системалар агенттердин ортосундагы туура эмес байланыш, карама-каршы келген чыгыштар жана координациянын бузулушу сыяктуу жаңы бузулуу чекиттерин киргизет. Бир агенттүү системалар бул көйгөйлөрдөн качат, бирок бир гана бузулуу чекитинен жапа чегишет, мында бир туура эмес ой жүгүртүү кадамы бүтүндөй чыгарууну бузуп коюшу мүмкүн. Алардын ортосунда тандоо көбүнчө бөлүштүрүлгөн тобокелдикти же борборлоштурулган жөнөкөйлүктү артык көрөрүңүзгө байланыштуу болот.
Бир агенттик системаны куруу тезирээк, анткени сизге бир гана суроо циклин жана куралдар топтомун иштеп чыгуу керек. Көп агенттик системалар аныктоочу ролдорду, байланыш протоколдорун жана оркестрлештирүү логикасын талап кылат, бул иштеп чыгуу убактысын көбөйтөт. Көп агенттик орнотууларда мүчүлүштүктөрдү оңдоо да татаалыраак, анткени сиз агенттер арасындагы өз ара аракеттенүүлөрдү байкап турушуңуз керек, ал эми бир агенттиктин издери сызыктуу бойдон калат жана аларды көзөмөлдөө оңой.
Көп агенттүү системалар программалык камсыздоону иштеп чыгуу түтүктөрүндө, изилдөө жумуш агымдарында жана ар кандай тажрыйба маанилүү болгон симуляцияларда жаркырап көрүнөт. Бир агенттүү LLM системалары чатботтор, контентти түзүү жана ылдамдык жана баа модулдуктан маанилүү болгон тапшырмалар үчүн эң жакшы иштейт. Көптөгөн өндүрүш системалары чындыгында бир агенттен башталып, татаалдык өскөн сайын көп агенттүү архитектураларга айланат.
Көп агенттүү системалар ар дайым бир агенттүү системаларга караганда такыраак болот.
Тактыктын жогорулашы тапшырмага жараша болот. Көп агенттүү дебаттар ой жүгүртүү критерийлериндеги галлюцинацияларды азайтышы мүмкүн, бирок жөнөкөй суроолор үчүн кошумча координация көбүнчө чыгаруу сапатын жакшыртпастан ызы-чуу кошот. Көп агенттүү дебаттардагыдай эталондор белгилүү бир көйгөй түрлөрү боюнча гана жакшырууларды көрсөтөт.
Бир агенттик системалар куралдарды же APIлерди колдоно алышпайт.
Бир агенттүү LLM системалары ReAct жана LangChain сыяктуу алкактар аркылуу куралдарды такай чакырып, интернеттен издөө жүргүзүп жана кодду аткарышат. "Бир агенттүү" энбелгиси бир ой жүгүртүү циклин билдирет, мүмкүнчүлүктөрдүн жетишсиздигин эмес. Көптөгөн өндүрүштүк чатботтор кеңири куралдарга жетүү мүмкүнчүлүгү бар бир агенттүү системалар.
Көбүрөөк агенттер ар дайым жакшыраак иштөөнү билдирет.
Ролдорду так бөлбөстөн агенттерди кошуу чыр-чатактарды, ашыкча жумушту жана байланыштын үзгүлтүккө учурашын жаратышы мүмкүн. Изилдөөлөр көрсөткөндөй, белгилүү бир сандагы агенттерден кийин киреше азаят жана начар иштелип чыккан көп агенттүү системалар жакшы сунушталган бир агентке караганда начарыраак иштеши мүмкүн.
Көп агенттүү системалар 2023-жылдан берки жаңы ойлоп табуу болуп саналат.
Көп агенттүү системалардын тамыры 1980-жылдардан бери классикалык жасалма интеллектке, анын ичинде кара такта архитектураларына жана бөлүштүрүлгөн маселелерди чечүүгө негизделген. Акыркы учурда ар бир агенттин ичинде ой жүгүртүү кыймылдаткычы катары LLMдерди колдонуу өзгөрдү, бул ыкманы табигый тилдеги тапшырмалар үчүн практикалык кылат.
Бир агенттик системалар татаал жумуш агымдарын иштете албайт.
Ой жүгүртүү чынжыры, ойлор дарагы жана кеңейтилген контексттик терезелер сыяктуу ыкмалар менен бир агенттик системалар таң калыштуу татаал көп баскычтуу жумуш агымдарын иштете алат. Эң негизгиси - ишти агенттер арасында бөлүштүрүү эмес, тез инженерия жана куралдарды долбоорлоо.
Жумуш агымыңыз бир нече адистештирилген ролдорду, параллелдүү ой жүгүртүүнү же модулдук масштабдоону камтыган жана бюджет токендерди көбүрөөк колдонууну колдой алган учурда көп агенттүү системаларды тандаңыз. Жөнөкөй тапшырмалар, аз кечигүүдөгү тиркемелер жана мүчүлүштүктөрдү оңдоонун жөнөкөйлүгү жана чыгымдардын натыйжалуулугу эң маанилүү болгон кырдаалдар үчүн бир агенттүү LLM системаларын колдонуңуз.
CLIP киргизүүлөрү сүрөттөрдү жана текстти жалпы семантикалык мейкиндикте түшүнүү үчүн терең үйрөнүүнү колдонот, ал эми ачкыч сөздөргө негизделген сүрөттү издөө кол менен дайындалган тегдерди же айланасындагы текстти дал келтирүүгө негизделген. CLIP заманбап визуалдык издөө тапшырмалары үчүн алда канча чоң ийкемдүүлүктү жана тактыкты сунуштайт, ал эми ачкыч сөздөрдүн ыкмалары тар, жакшы тандалган контексттерде пайдалуу бойдон калууда.
DeepSeek V4 - бул кытайлык жасалма интеллект лабораториясынан чыккан ачык салмактагы чоң тил модели, ал эми GPT-4 классындагы моделдер OpenAIдин флагмандык жабык булактуу системаларына тиешелүү. Бул салыштыруу иштеп чыгуучуларга жана бизнеске акылдуулук менен тандоо жасоого жардам берүү үчүн алардын архитектурасын, мүмкүнчүлүктөрүн, баасын, жеткиликтүүлүгүн жана реалдуу дүйнөдөгү иштешин изилдейт.
Google издөө алгоритми миллиарддаган веб-баракчаларды машиналык окутууну жана жүздөгөн сигналдарды колдонуп рейтингге киргизет, ал эми жөнөкөйлөтүлгөн класстык моделдер жасалма интеллект концепцияларын үйрөтүүгө боло турган, жеткиликтүү алкактарга бөлөт. Бири өндүрүштө планетардык масштабда иштейт; экинчиси окуучулар үчүн жасалма интеллекттин чындыгында кандай иштээрин үйрөнүү үчүн педагогикалык көпүрө катары кызмат кылат.
Google Издөө – көпчүлүк адамдар күн сайын колдонгон кеңири веб индекстөө системасы, ал эми Knowledge Graph Search – бул түз жоопторду жана маалымат панелдерин колдогон Google'дун структураланган объект маалымат базасы. Алардын кандайча айырмаланарын түшүнүү эмне үчүн кээ бир сурамдар бай маалыматтарды кайтарарын, ал эми башкалары салттуу көк шилтемелерди кайтарарын түшүндүрүүгө жардам берет.
GPT стилиндеги архитектуралар бай контексттик түшүнүктү түзүү үчүн өзүнө көңүл бурган Трансформер декодер моделдерине таянат, ал эми Мамбага негизделген тил моделдери ырааттуулуктарды натыйжалуураак иштетүү үчүн структураланган абал мейкиндигин моделдөөнү колдонушат. Негизги компромисс - GPT стилиндеги системалардагы экспрессивдүүлүк жана ийкемдүүлүк, ал эми Мамбага негизделген моделдердеги масштабдуулук жана узак контексттик натыйжалуулук.
