Багатоагентні системи використовують кілька спеціалізованих агентів штучного інтелекту, які співпрацюють над складними завданнями, тоді як одноагентні системи LLM покладаються на одну модель, яка обробляє все. Багатоагентні схеми переважають модульністю та паралельним мисленням, тоді як одноагентні конструкції пропонують простоту та менші обчислювальні витрати.
Фреймворк, у якому співпрацюють кілька агентів штучного інтелекту, кожен з яких виконує спеціалізовані ролі для спільного вирішення складних проблем.
Єдина велика мовна модель, яка обробляє підказки, обґрунтовує та генерує виходи без делегування іншим агентам.
| Функція | Багатоагентні системи | Одноагентні системи LLM |
|---|---|---|
| Архітектура | Співпраця кількох спеціалізованих агентів | Один LLM, який виконує всі завдання |
| Складність завдання | Найкраще підходить для багатоетапних, модульних робочих процесів | Найкраще підходить для цілеспрямованих завдань з одним поворотом |
| Накладні витрати на координацію | Вища через обмін повідомленнями між агентами | Мінімальний, міжагентна синхронізація не потрібна |
| Масштабованість | Легко додавайте нових агентів для нових ролей | Обмежено контекстом та можливостями моделі |
| Обробка помилок | Помилки можна ізолювати для кожного агента окремо | Єдина точка відмови по всьому трубопроводу |
| Вартість | Більше використання токенів між агентами | Нижче загальне споживання токенів |
| Налагодження | Більш складний через взаємодію агентів | Простіший лінійний слід міркування |
| Затримка | Вища від послідовних дзвінків до агентів | Нижній, одноразовий прохід виводу |
| Загальні рамки | Автогенератор, CrewAI, LangGraph, Swarm | ReAct, агенти LangChain, LlamaIndex |
Багатоагентні системи розбивають проблеми на ролі, де кожен агент відповідає за певну частину робочого процесу, наприклад, дослідник, кодер та рецензент. Одноагентні системи LLM натомість просувають усе через одну модель, яка планує, діє та відображає в безперервному циклі. Багатоагентний підхід відображає те, як людські команди розподіляють працю, тоді як одноагентна модель нагадує кваліфікованого універсала, який працює самостійно.
Коли завдання вимагають кількох навичок або точок зору, багатоагентні системи часто перевершують одноагентні, оскільки кожен агент може бути оптимізований для своєї ніші. Дослідження дискусій щодо багатоагентних систем показали, що критика один одного агентами може зменшити галюцинації та покращити точність міркувань. Однак одноагентні системи все ще можуть зрівнятися або перевершити багатоагентні системи у простіших завданнях, де витрати на координацію переважують переваги.
Запуск кількох агентів означає кілька викликів LLM, що призводить до більшого використання токенів та витрат на API. Одноагентна система здійснює один виклик за хід, що робить її більш економічною для простих робочих процесів. Для середовищ з великим обсягом виробництва ця різниця у вартості може бути достатньо значною, щоб надавати перевагу одноагентним конструкціям, якщо складність завдання дійсно не вимагає спеціалізації.
Багатоагентні системи створюють нові точки відмови, зокрема неправильну комунікацію між агентами, конфліктні результати та порушення координації. Одноагентні системи уникають цих проблем, але страждають від єдиної точки відмови, де один невдалий крок міркування може зірвати весь результат. Вибір між ними часто зводиться до того, що ви надаєте перевагу: розподіленому ризику чи централізованій простоті.
Побудова одноагентної системи відбувається швидше, оскільки вам потрібно розробити лише один цикл запитів та набір інструментів. Багатоагентні системи вимагають визначення ролей, протоколів зв'язку та логіки оркестрації, що додає часу на розробку. Налагодження також складніше в багатоагентних системах, оскільки вам потрібно відстежувати взаємодію між агентами, тоді як трасування в одноагентних системах залишаються лінійними та легшими для відстеження.
Багатоагентні системи чудово зарекомендували себе в таких сценаріях, як конвеєри розробки програмного забезпечення, дослідницькі робочі процеси та симуляції, де важлива окрема експертиза. Одноагентні системи LLM найкраще працюють для чат-ботів, створення контенту та завдань, де швидкість та вартість важливіші за модульність. Багато виробничих систем насправді починаються як одноагентні та розвиваються в багатоагентні архітектури зі зростанням складності.
Багатоагентні системи завжди точніші, ніж одноагентні.
Підвищення точності залежить від завдання. Багатоагентні дебати можуть зменшити галюцинації в тестах на міркування, але для простих запитів додаткова координація часто додає шуму, не покращуючи якість результату. Тести, подібні до тих, що зі статті «Мультиагентні дебати», показують покращення лише для певних типів задач.
Одноагентні системи не можуть використовувати інструменти або API.
Одноагентні системи LLM зазвичай викликають інструменти, здійснюють пошук в Інтернеті та виконують код через такі фреймворки, як ReAct та LangChain. Термін «одноагентний» стосується одного циклу міркувань, а не браку можливостей. Багато чат-ботів для виробничих робіт є одноагентними системами з розширеним доступом до інструментів.
Більше агентів завжди означає кращу продуктивність.
Додавання агентів без чіткого розподілу ролей може призвести до конфліктів, надлишкової роботи та збоїв у комунікації. Дослідження показують, що віддача від роботи зменшується після певної кількості агентів, а погано розроблені багатоагентні системи можуть працювати гірше, ніж добре керований один агент.
Багатоагентні системи – це новий винахід 2023 року.
Багатоагентні системи сягають корінням у класичний штучний інтелект 1980-х років, включаючи архітектури «чорної дошки» та розподілене вирішення проблем. Що нещодавно змінилося, так це використання LLM як механізму міркування всередині кожного агента, що зробило цей підхід практичним для завдань природної мови.
Одноагентні системи не можуть обробляти складні робочі процеси.
Завдяки таким методам, як ланцюжок думок, дерево думок та розширені контекстні вікна, одноагентні системи можуть обробляти напрочуд складні багатоетапні робочі процеси. Ключем є швидке проектування та розробка інструментів, а не обов'язковий розподіл роботи між агентами.
Обирайте багатоагентні системи, коли ваш робочий процес передбачає виконання кількох спеціалізованих ролей, паралельне мислення або модульну масштабованість, а бюджет дозволяє використовувати більше токенів. Дотримуйтесь одноагентних систем LLM для простіших завдань, програм з меншою затримкою та ситуацій, де простота налагодження та економічна ефективність мають найбільше значення.
A/B-тестування в моделюванні спрямовує трафік між конкуруючими версіями моделей для вимірювання реальної продуктивності, тоді як розгортання однієї моделі надає одну модель усім користувачам. Команди обирають між ними на основі толерантності до ризику, обсягу трафіку та необхідності статистичної перевірки перед повним розгортанням.
A/B-тестування в релізах контенту передбачає розгортання варіацій для різних сегментів аудиторії та вимірювання ефективності, тоді як одноразові релізи контенту пропонують одну версію всім одночасно. Кожен підхід відповідає різним цілям, причому A/B-тестування надає перевагу оптимізації на основі даних, а одноразові релізи надають пріоритет швидкості та простоті.
DeepSeek V4 — це нова модель великої мови програмування відкритої ваги від китайської лабораторії штучного інтелекту, тоді як моделі класу GPT-4 відносяться до флагманських систем із закритим кодом OpenAI. Це порівняння досліджує їхні архітектури, можливості, ціни, доступність та реальну продуктивність, щоб допомогти розробникам та компаніям робити правильний вибір.
LLM, що використовують інструменти, розширюють автономні мовні моделі, підключаючи їх до зовнішніх API, калькуляторів та баз даних, що дозволяє отримувати інформацію та виконувати завдання в режимі реального часу. Автономні LLM покладаються виключно на навчені параметри, що робить їх самостійними, але обмеженими знаннями з навчальних даних.
LLM з відкритим кодом пропонують налаштовувані, самостійно розміщені моделі штучного інтелекту з повним доступом до коду, тоді як власні API LLM надають керовані, відшліфовані послуги через хмарні кінцеві точки з ціноутворенням на основі використання.
