Çox agentli sistemlər memarlığı işi idarəolunan, fərdi vahidlərə bölməklə mürəkkəb biznes tapşırıqlarını həll etmək üçün ixtisaslaşdırılmış AI agentlərini əlaqələndirmək üçün çərçivə təmin edir. Hər bir tələbi yerinə yetirmək üçün tək böyük modelə güvənmək əvəzinə, təşkilatlar hər bir vahidin müəyyən bir funksiyanı yerinə yetirdiyi agent qrupları yerləşdirə bilərlər. Bu struktur yanaşma AI nəticələrinə daha yaxşı nəzarət etməyə, daha sürətli sazlamaya və müxtəlif biznes departamentləri üzrə təkmilləşdirilmiş tapşırıq ixtisaslaşmasına imkan verir.
Çox agentli sistemlər memarlığında ümumi naxışlar hansılardır?
Daxili AI proseslərinizi dizayn edərkən, düzgün struktur naxışını seçmək etibarlı iş axını yaratmaq üçün ilk addımdır. Bu naxışlar məlumatların agentlər arasında necə axdığını və tapşırığı yekunlaşdırmaq səlahiyyətinin kimdə olduğunu müəyyən edir. Əksər əməliyyat çərçivələri qrup rəqəmsal infrastrukturlarını lazımsız əlavə xərclər yaratmadan səmərəli şəkildə təşkil etməyə kömək edən üç əsas kateqoriyaya bölünür.
- İyerarxik strukturlar: Mərkəzi menecer agent tapşırıqları ixtisaslaşmış sub-agentlərə həvalə edir və onlar yekun təsdiq üçün nəticələri geri bildirirlər.
- Ardıcıl strukturlar: Agentlər bir agentin çıxışının zəncirdəki növbəti agent üçün birbaşa giriş rolunu oynadığı boru kəmərində fəaliyyət göstərirlər.
- Birgə əməkdaşlıq strukturları: Birgə nəticəyə çatmaq üçün məlumatları hovuzda paylaşaraq, birdən çox agent eyni tapşırıq üzrə eyni vaxtda işləyir.
İyerarxik model məzmun istehsalı üçün yaxşı işləyir. Bir agentin redaktor, digərinin tədqiqatçı və üçüncünün yazıçı kimi çıxış etməsi mümkündür. Redaktor əhatə dairəsini müəyyən edir, tədqiqatçı faktları tapır, yazıçı isə məzmunu hazırlayır. Tədqiqatçı məlumat təqdim edə bilməzsə, redaktor yazıçı başlamazdan əvvəl prosesi dayandıra və ya yenidən baxılmasını tələb edə bilər. Bu, insan korporativ strukturlarını təqlid edən aydın əmr zənciri yaradır.
İyerarxik və ardıcıl strukturlar arasında necə seçim etmək olar?
Bu naxışlar arasında seçim tapşırıqlarınız üçün tələb olunan muxtariyyət səviyyəsindən asılıdır. Tapşırıq daimi yoxlama və keyfiyyət təminatı tələb edirsə, iyerarxik model adətən daha təhlükəsiz seçimdir. O, nəzarətçi agentin layihənin növbəti mərhələsinə keçməzdən əvvəl hər bir sub-agentin xüsusi performans meyarlarına cavab verməsini təmin edən əks əlaqə dövrəsinə imkan verir.
Ardıcıl strukturlar hər bir addımın yaxşı müəyyən edildiyi yüksək sürətli, proqnozlaşdırıla bilən iş axınları üçün daha yaxşıdır. Agentin xam mətni təmizlədiyi, ikinci agentin məlumatları etiketlədiyi və üçüncü agentin onu verilənlər bazası üçün formatlaşdırdığı məlumatların emalı ssenarisini düşünün. Geri-irəli danışıqlara ehtiyac olmadığı üçün ardıcıl axın minimal gecikmə ilə işləyir. Hər bir keçidi təsdiqləmək üçün menecer agentə ehtiyac duymamaqla vaxta qənaət edirsiniz.
Mürəkkəb problemin həllində birgə əməkdaşlığın rolu nədən ibarətdir?
Birgə əməkdaşlıq strukturları tapşırıq tək bir perspektiv üçün çox geniş olduqda istifadə olunur. Məsələn, ev ofis mebeli satan Shopify mağazası üçün yeni marketinq strategiyası hazırlayırsınızsa, müştəri demoqrafiyası, rəqib qiymətləri və vizual dizayn tendensiyaları üzrə ixtisaslaşmış agentlərə ehtiyacınız ola bilər. Bu agentlər son hesabatı qurmaq üçün unikal məlumat dəstlərini müqayisə edərək paylaşılan məkanda fəaliyyət göstərirlər.
Bu naxış AI memarlığınızda silosların qarşısını alır. Agentləri eyni məlumatlara müxtəlif bucaqlardan baxmağa məcbur etməklə, qərəzlilik riskini azaldırsınız. Bununla belə, bu, aydın ünsiyyət protokolu tələb edir. Müəyyən edilmiş protokol olmadan, agentlər müzakirələrə və ya işin təkrarlanmasına çox vaxt sərf edə bilər ki, bu da son məhsulun keyfiyyətini artırmadan xərcləri artırır.
Alien Road çox agentli sistemlər memarlığını necə tətbiq edir
Alien Road-da biz bir sətir kod yazmazdan əvvəl müştəri səyahətini xəritələşdirməklə bu memarlıqları həyata keçiririk. Tipik əməkdaşlıqda biz müştərinin təkrarlanan tapşırıqlarını audit etməklə başlayırıq. Biz onların e-poçt marketinqində və ya potensial müştəri keyfiyyəti axınlarında maneələri axtarırıq. Əsas sürtünmə nöqtələrini müəyyən etdikdən sonra ağır yükləri idarə etmək üçün iyerarxik agent sistemi layihələndiririk.
Məsələn, potensial müştəri keyfiyyəti sistemini qurarkən, daxil olan CRM məlumatlarını izləyən qapıçı agenti yerləşdiririk. Bu agent ixtisaslı potensial müştəriləri fərdiləşdirilmiş təbliğat layihəsi hazırlayan tədqiqatçı agentə ötürür. Biz hər bir agentin performansını ayrı-ayrılıqda izləyirik. Tədqiqatçı agent çox uzun layihələr hazırlayırsa, qapıçı agentə toxunmadan onun təlimatlarını tənzimləyirik. Bu modul dizayn kiçik, hədəflənmiş təkmilləşdirmələr edərkən sistemi işlək vəziyyətdə saxlamağa imkan verir.
Agent ünsiyyətinin idarə edilməsində ümumi tələlər hansılardır?
- Həddindən artıq token istifadəsi: Agentlərin qeyri-müəyyən müddətə söhbət etməsinə icazə vermək yüksək xərclərə və nəticələr üçün uzun gözləmə müddətinə səbəb olur.
- Çıxış məhdudiyyətlərinin olmaması: Xüsusi formatlarla məhdudlaşmayan agentlər çox vaxt aşağı axın sistemlərini pozan struktursuz məlumatlar istehsal edirlər.
- Həddindən artıq nümayəndə heyəti: Çoxlu tapşırıqların tək agentə həvalə edilməsi səhv ehtimalını artırır və nasazlıqların aradan qaldırılmasını çətinləşdirir.
- Gecikməyə məhəl qoymamaq: Uzun agentlər zəncirində ümumi vaxt toplanır; kritik biznes tapşırıqları üçün həmişə ən qısa yolu optimallaşdırın.
Bu problemlərdən kaçınmaq üçün memarlığınızdakı hər bir agent üçün ciddi sərhəd qoyulmasını tövsiyə edirik. Hər bir agentin dəqiq müəyyən edilmiş şəxsiyyəti, xüsusi giriş tələbləri dəsti və sərt çıxış formatı olmalıdır. Agent ünsiyyəti üçün JSON sxemlərindən və ya oxşar strukturlardan istifadə etməklə siz bir agentin çıxışının həmişə növbəti tərəfindən oxunaqlı olmasını təmin edirsiniz. Bu, daimi səhvlərin düzəldilməsinə ehtiyacı azaldır və əməliyyat xərclərinizi proqnozlaşdırıla bilən saxlayır.
Niyə sadə memarlıqla başlamalısınız?
Bir çox bizneslər uğursuz olur, çünki onlar çox erkən mürəkkəb agentlər şəbəkəsi qurmağa çalışırlar. Ən etibarlı sistemlər xüsusi, yüksək dəyərli tapşırıqları yerinə yetirən tək agentlə başlayır. Həmin agent zamanla yaxşı işlədikdən sonra alt tapşırığı idarə etmək üçün ikinci agent əlavə edə bilərsiniz. Bu iterativ yanaşma hər yeni agentin sistemin ümumi performansına və qiymətinə necə təsir etdiyini görməyə imkan verir.
Mürəkkəbdirssək, bu, çox vaxt pis dizaynın əlamətidir. Sisteminiz bir nəfərin edə biləcəyi sadə tapşırığı yerinə yetirmək üçün on iki agent tələb edirsə, izlənməsi çətin olan uğursuzluq nöqtələri yaratmısınız. İstənilən nəticəyə çatmaq üçün tələb olunan minimum agent sayını hədəfləyin. Təmiz, sadə memarlığın gələcəkdə biznes tələbləriniz dəyişdikcə auditi, yenilənməsi və miqyası daha asandır.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Biznesinizdə əl ilə tamamlanması həftədə iki saatdan çox vaxt aparan təkrarlanan bir tapşırıq seçin. Hər addımda hansı qərarların qəbul edildiyini dəqiq müəyyənləşdirərək, bu tapşırığın addımlarını ağ lövhədə və ya sadə sənəddə xəritələşdirin. Məlumatların toplanması kimi ən sadə addımı seçin və yalnız həmin hissəni avtomatlaşdırmaq üçün tək bir agent qurun. Bu, yeddi gün ərzində rəvan işlədikdən sonra zəncirdəki növbəti addıma diqqət yetirin. Hər dəfə bir kiçik hissəyə diqqət yetirməklə, agent əsaslı iş axınları ilə təcrübə qazandıqca idarə etmək və tənzimləmək asan olan təməl qurursunuz.
Oxumağa davam et: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması