Daudzaģentu sistēmas izmanto vairākus specializētus mākslīgā intelekta aģentus, kas sadarbojas sarežģītu uzdevumu veikšanā, savukārt viena aģenta LLM sistēmas paļaujas uz vienu modeli, kas apstrādā visu. Daudzaģentu iestatījumi izceļas ar modularitāti un paralēlu spriešanu, savukārt viena aģenta modeļi piedāvā vienkāršību un zemākas skaitļošanas izmaksas.
Sistēma, kurā sadarbojas vairāki mākslīgā intelekta aģenti, katrs pildot specializētas lomas, lai kopīgi risinātu sarežģītas problēmas.
Viens liels valodas modelis, kas apstrādā uzvednes, iemeslus un ģenerē izvades, nedeleģējot to citiem aģentiem.
| Funkcija | Daudzaģentu sistēmas | Viena aģenta LLM sistēmas |
|---|---|---|
| Arhitektūra | Vairāki specializēti aģenti sadarbojas | Viens LLM, kas apstrādā visus uzdevumus |
| Uzdevuma sarežģītība | Vislabāk piemērots daudzpakāpju, modulārām darbplūsmām | Vislabāk piemērots koncentrētiem, viena pagrieziena uzdevumiem |
| Koordinācijas pieskaitāmās izmaksas | Augstāks starpaģentu ziņojumapmaiņas dēļ | Minimāla, nav nepieciešama starpaģentu sinhronizācija |
| Mērogojamība | Viegli pievienojiet jaunus aģentus jaunām lomām | Ierobežots modeļa konteksta un iespēju dēļ |
| Kļūdu apstrāde | Kļūdas var izolēt katram aģentam | Viena kļūmes punkta problēma visā cauruļvadā |
| Izmaksas | Lielāka žetonu izmantošana starp aģentiem | Mazāks kopējais žetonu patēriņš |
| Atkļūdošana | Sarežģītāka aģentu mijiedarbības dēļ | Vienkāršāka lineāra spriešanas trajektorija |
| Latentums | Augstāks no secīgiem aģentu izsaukumiem | Apakšējā, viena secinājuma caurlaide |
| Kopīgas sistēmas | AutoGen, CrewAI, LangGraph, Swarm | ReAct, LangChain aģenti, LlamaIndex |
Daudzaģentu sistēmas sadala problēmas lomās, katram aģentam piederot daļai no darbplūsmas, piemēram, pētniekam, kodētājam un recenzentam. Viena aģenta LLM sistēmas tā vietā visu virza caur vienu modeli, kas plāno, rīkojas un atspoguļo nepārtrauktā ciklā. Daudzaģentu pieeja atspoguļo to, kā cilvēku komandas sadala darbu, savukārt viena aģenta modelis atgādina prasmīgu ģeneralistu, kas strādā viens pats.
Ja uzdevumu veikšanai ir nepieciešamas vairākas prasmes vai perspektīvas, vairāku aģentu sistēmas bieži vien pārspēj viena aģenta sistēmas, jo katru aģentu var optimizēt savai nišai. Pētījumi par vairāku aģentu debatēm ir parādījuši, ka aģentu savstarpēja kritika var mazināt halucinācijas un uzlabot spriešanas precizitāti. Tomēr viena aģenta sistēmas joprojām var līdzināties vai pārspēt vairāku aģentu sistēmas vienkāršākos uzdevumos, kur koordinācijas izmaksas pārsniedz ieguvumus.
Vairāku aģentu palaišana nozīmē vairākus LLM izsaukumus, kas nozīmē lielāku tokenu izmantošanu un API izmaksas. Viena aģenta sistēma veic vienu izsaukumu katrā gājienā, padarot to ekonomiskāku vienkāršām darbplūsmām. Liela apjoma ražošanas vidēs šī izmaksu atšķirība var būt pietiekami ievērojama, lai dotu priekšroku viena aģenta dizainiem, ja vien uzdevuma sarežģītība patiešām neprasa specializāciju.
Daudzaģentu sistēmas rada jaunus kļūmes punktus, tostarp nepareizu komunikāciju starp aģentiem, pretrunīgus rezultātus un koordinācijas pārtraukumus. Viena aģenta sistēmas izvairās no šīm problēmām, taču cieš no viena kļūmes punkta, kur viens nepareizs spriešanas solis var izjaukt visu rezultātu. Izvēle starp tām bieži vien ir atkarīga no tā, vai dodat priekšroku izkliedētam riskam vai centralizētai vienkāršībai.
Viena aģenta sistēmas izveide ir ātrāka, jo nepieciešams izstrādāt tikai vienu uzvednes ciklu un rīku komplektu. Vairāku aģentu sistēmām ir jādefinē lomas, komunikācijas protokoli un orķestrēšanas loģika, kas palielina izstrādes laiku. Atkļūdošana vairāku aģentu iestatījumos ir arī sarežģītāka, jo ir jāizseko mijiedarbība starp aģentiem, savukārt viena aģenta izsekošana paliek lineāra un vieglāk izsekojama.
Daudzaģentu sistēmas izceļas tādos scenārijos kā programmatūras izstrādes cauruļvadi, pētniecības darbplūsmas un simulācijas, kur svarīga ir atšķirīga pieredze. Vienādaģenta LLM sistēmas vislabāk darbojas tērzēšanas robotiem, satura ģenerēšanai un uzdevumiem, kur ātrums un izmaksas ir svarīgākas par modularitāti. Daudzas ražošanas sistēmas faktiski sākas kā vienaaģenta sistēmas un attīstās par daudzaģentu arhitektūrām, pieaugot sarežģītībai.
Daudzaģentu sistēmas vienmēr ir precīzākas nekā viena aģenta sistēmas.
Precizitātes pieaugums ir atkarīgs no uzdevuma. Vairāku aģentu debates var mazināt halucinācijas spriešanas kritērijos, taču vienkāršu vaicājumu gadījumā papildu koordinācija bieži vien rada troksni, neuzlabojot izvades kvalitāti. Tādi kritēriji kā tie, kas minēti rakstā “Multiagent Debate”, uzrāda uzlabojumus tikai noteikta veida problēmās.
Viena aģenta sistēmas nevar izmantot rīkus vai API.
Viena aģenta LLM sistēmas regulāri izsauc rīkus, meklē tīmeklī un izpilda kodu, izmantojot tādus ietvarus kā ReAct un LangChain. Apzīmējums “viens aģents” attiecas uz vienu spriešanas ciklu, nevis uz iespēju trūkumu. Daudzi ražošanas tērzēšanas roboti ir viena aģenta sistēmas ar plašu piekļuvi rīkiem.
Vairāk aģentu vienmēr nozīmē labāku sniegumu.
Aģentu pievienošana bez skaidras lomu sadales var radīt konfliktus, lieku darbu un komunikācijas kļūmes. Pētījumi liecina, ka pēc noteikta aģentu skaita samazinās atdeve, un slikti izstrādātas daudzaģentu sistēmas var darboties sliktāk nekā labi vadīts viens aģents.
Daudzaģentu sistēmas ir jauns izgudrojums no 2023. gada.
Daudzaģentu sistēmu saknes meklējamas klasiskajā mākslīgajā intelektā, kas aizsākās 20. gs. astoņdesmitajos gados, tostarp tāfeles arhitektūrās un izkliedētā problēmu risināšanā. Nesen ir mainījusies tiesību matemātikas (LLM) izmantošana kā spriešanas dzinējs katrā aģentā, padarot šo pieeju praktisku dabiskās valodas uzdevumiem.
Viena aģenta sistēmas nevar apstrādāt sarežģītas darbplūsmas.
Izmantojot tādas metodes kā domu ķēde, domu koks un paplašināti konteksta logi, viena aģenta sistēmas var tikt galā ar pārsteidzoši sarežģītām daudzpakāpju darbplūsmām. Galvenais ir ātra inženierija un rīku izstrāde, nevis obligāti darba sadalīšana starp aģentiem.
Izvēlieties vairāku aģentu sistēmas, ja jūsu darbplūsma ietver vairākas specializētas lomas, paralēlu spriešanu vai modulāru mērogojamību, un budžets var atbalstīt lielāku tokenu izmantošanu. Vienkāršākiem uzdevumiem, lietojumprogrammām ar zemāku latentumu un situācijām, kurās vissvarīgākā ir atkļūdošanas vienkāršība un izmaksu efektivitāte, izvēlieties viena aģenta LLM sistēmas.
A/B testēšana modeļu apkalpošanā novirza trafiku starp konkurējošām modeļu versijām, lai novērtētu reālo veiktspēju, savukārt viena modeļa ieviešana visiem lietotājiem nosūta vienu modeli. Komandas izvēlas starp tiem, pamatojoties uz riska toleranci, trafika apjomu un statistiskās validācijas nepieciešamību pirms pilnīgas ieviešanas.
A/B testēšana satura izlaidumos ietver variāciju ieviešanu dažādiem auditorijas segmentiem un veiktspējas mērīšanu, savukārt vienreizēji satura izlaidumi vienlaikus nodrošina vienu versiju visiem lietotājiem. Katra pieeja atbilst dažādiem mērķiem, A/B testēšanai dodot priekšroku uz datiem balstītai optimizācijai, bet vienreizējiem izlaidumiem prioritāte ir ātrums un vienkāršība.
Adaptīvā izguve dinamiski pielāgo, kā un kādu informāciju sistēma izgūst, pamatojoties uz vaicājumu, savukārt statiskās izguves cauruļvadi ievēro fiksētus noteikumus neatkarīgi no konteksta. Abas nodrošina modernas mākslīgā intelekta lietojumprogrammas, taču tās ievērojami atšķiras pēc elastības, izmaksām un precizitātes. Izvēle starp tām ir atkarīga no darba slodzes sarežģītības un budžeta.
Šajā detalizētajā salīdzinājumā tiek pētītas adaptīvo intelekta dzinēju arhitektūras atšķirības, darbības ierobežojumi un reālā veiktspēja salīdzinājumā ar fiksētas uzvedības automatizācijas sistēmām. Mēs aplūkojam, kā sistēmas, kas nepārtraukti mācās no jauniem vides datiem, atbilst stingrām, paredzamām, uz noteikumiem balstītām sistēmām.
Aģentu apmācība vidēs ietver mācīšanos, izmantojot reāllaika mijiedarbību ar simulētu vai fizisku vidi, savukārt bezsaistes datu kopu apmācība balstās uz iepriekš apkopotiem datiem bez papildu piekļuves videi. Abas pieejas apmāca mašīnmācīšanās modeļus, taču būtiski atšķiras tas, kā aģenti apkopo pieredzi un uzlabo veiktspēju.
