AI agent əməkdaşlığı, mərkəzi orkestrasiya qatı vasitəsilə məlumat və rəy mübadiləsi edərək ortaq hədəflər üzərində işləmək üçün çoxsaylı ixtisaslaşmış süni intellekt modellərini birləşdirməyin struktur metodudur. Bu yanaşma, tədqiqatçı, yazıçı və ya redaktor kimi xüsusi rolları vahid sistem daxilindəki müxtəlif agentlərə təyin edərək tək sorğulu qarşılıqlı əlaqələrdən kənara çıxır. LangGraph və ya CrewAI kimi alətlərdən istifadə etməklə təşkilatlar agentlərin bir-birinin işini nəzərdən keçirdiyi və nəticələri təkmilləşdirdiyi mürəkkəb iş axınları qura bilər ki, bu da texniki tapşırıqlarda daha yüksək dəqiqliyə və daha yaxşı performansa gətirib çıxarır.
Marketinqdə çoxagentli sistemi nə müəyyən edir?
Tipik bir marketinq quraşdırmasında çoxagentli sistem iş axınında fərqli rollara təyin edilmiş bir neçə fərdi agentdən ibarətdir. Məsələn, Google Search Console məlumatlarını izləməkdən məsul bir agent və həmin məlumatlara əsasən məzmun boşluqlarını müəyyən etməklə vəzifələndirilmiş başqa bir agent ola bilər. Üçüncü agent isə bu boşluqları götürür və məzmun brifi hazırlayır. Bu vəzifə bölgüsü fundamental əhəmiyyət kəsb edir, çünki o, tək bir modelin nəhəng kontekst pəncərəsi tərəfindən yüklənməsinin qarşısını alır. Hər bir agentin dar bir fokusu olduqda, hallüsinasiya ehtimalı azalır və xüsusi tapşırıq nəticəsinin keyfiyyəti artır. Sistem, hər bir üzvün müəyyən bir bacarıq dəstini masaya gətirdiyi insan marketinq komandası kimi işləyir.
Effektiv əməkdaşlıq, bu agentlərin başqalarının nə etdiyini görə biləcəyi ortaq bir mühit tələb edir. Bu, çox vaxt mərkəzləşdirilmiş vəziyyət və ya mesaj şini vasitəsilə idarə olunur. Nəhəng bir mətn blokunu irəli-geri ötürmək əvəzinə, agentlər keywords_identified və ya competitor_links kimi xüsusi sahələri ehtiva edən strukturlaşdırılmış JSON obyektlərini ötürürlər. Bu struktur yazıçı agentin tədqiqatçı agentin nə tapdığını təxmin etmədən dəqiq bilməsini təmin edir. Çoxsaylı brendləri idarə edən tipik bir hesabda bu strukturlaşdırılmış mübadilə tək bir insan və ya tək bir LLM sorğusunun etibarlı şəkildə idarə edə bilməyəcəyi mürəkkəb əməliyyatların miqyasını genişləndirməyə imkan verir.
Agentlər bir-biri ilə necə effektiv ünsiyyət qura bilərlər?
AI agentləri arasında ünsiyyət ümumiyyətlə iki əsas üsulla idarə olunur: mesaj ötürmə və ortaq vəziyyət. Mesaj ötürmə, bir agentin digərinə birbaşa sorğu və ya məlumat paketi göndərməsini, adətən növbəti addımda nə ediləcəyinə dair xüsusi təlimatla həyata keçirilir. Ortaq vəziyyət isə bütün agentlərin daxil ola biləcəyi mərkəzi verilənlər bazası və ya yaddaş obyektini əhatə edir. Python əsaslı mühitdə bu vəziyyət hər agentin növbəsindən sonra yenilənən bir lüğət ola bilər. Məsələn, məlumat analitiki agenti işini bitirdikdə, o, vəziyyəti vizuallaşdırma agentinin qrafiklər yaratmaq üçün götürdüyü CSV fayl yolu ilə yeniləyir. Bu, kontekstin layihənin bütün həyat dövrü boyunca qorunmasını təmin edir.
Ünsiyyətin aydın qalmasını təmin etmək üçün tərtibatçılar çox vaxt ötürülən məlumatlar üçün standartlaşdırılmış sxemlərdən istifadə edirlər. Python-da Pydantic kimi bir alətdən istifadə etmək mesajın necə görünməli olduğunu dəqiq müəyyən etməyə imkan verir. Əgər bir agent sxemə uyğun gəlməyən bir mesaj göndərməyə çalışarsa, sistem avtomatik olaraq təkrar cəhd və ya düzəliş mərhələsini işə sala bilər. Bu, formatlaşdırma xətası səbəbindən bütün iş axınının pozulmasının qarşısını alır. Bundan əlavə, agentlərin aydınlaşdırma üçün necə sorğu göndərməli olduqlarına dair aydın protokolların qurulması həyati əhəmiyyət kəsb edir. Əgər tədqiqatçı agent qeyri-müəyyən məlumat verərsə, yazıçı agent yanlış fərziyyələrlə davam etmək əvəzinə daha çox təfərrüat üçün sorğu göndərmək üçün proqramlaşdırılmalıdır.
Ardıcıl və iyerarxik əməkdaşlıq arasındakı struktur fərqi
Ardıcıl əməkdaşlıq, Agent A-nın çıxışının Agent B üçün giriş rolunu oynadığı agent qarşılıqlı əlaqəsinin ən sadə formasıdır. Bu, əsas məzmun boru kəmərlərində geniş yayılmışdır. Məsələn, açar söz tədqiqatı agenti bir siyahı hazırlayır, bu siyahı daha sonra layihə agentinə ötürülür, o da öz növbəsində SEO optimallaşdırma agentinə ötürülür. Quraşdırılması asan olsa da, bu xətti yanaşma kövrəkdir. Əgər ilk agent səhv edərsə, bu səhv bütün zəncir boyu yayılır. Agent B-nin Agent A-ya ilkin məlumatların qeyri-kafi və ya yanlış olduğunu bildirməsi üçün daxili mexanizm yoxdur.
İyerarxik əməkdaşlıq, bir neçə tabeliyində olan agentin işinə nəzarət edən menecer agentini təqdim edir. Bu menecer agenti hansı agentin hansı tapşırığı yerinə yetirəcəyinə qərar verən və nəticələr istifadəçiyə ötürülməzdən əvvəl yekun nəticələri nəzərdən keçirən direktor kimi çıxış edir. Bu struktur daha çevik və davamlıdır. Əgər işçi agent tapşırığı yerinə yetirə bilməzsə və ya aşağı keyfiyyətli nəticələr verərsə, menecer agenti tapşırığı yenidən təyin edə və ya düzəldici rəy verə bilər. Mürəkkəb rəqəmsal marketinq mühitlərində bu iyerarxiya daha yüksək səviyyədə avtomatlaşdırmaya imkan verir, çünki menecer agenti hər addımda insan müdaxiləsi olmadan istisnaları və marşrutlaşdırmanı idarə edə bilir.
Marketinq iş axınında agent rollarını niyə ayırmalısınız?
Rolları ayırmaq, böyük dil modellərinin performansını maksimuma çatdırmaq üçün nəzərdə tutulmuş bir strategiyadır. Tək bir modeldən bir mövzunu araşdırmağı, 2000 sözlük məqalə yazmağı, onu SEO üçün optimallaşdırmağı və sosial media yazıları yaratmağı istədikdə, model çox vaxt orijinal təlimatları yarı yolda unudur. Bu, kontekst sürüşməsi kimi tanınır. Bu tapşırıqları dörd fərqli agent arasında bölüşdürməklə, hər bir modelin aktiv yaddaşında yalnız az miqdarda məlumat saxlaması kifayətdir. Bu ixtisaslaşma, sadə tapşırıqlar üçün daha kiçik, daha sürətli modellərdən istifadə etməyə, mürəkkəb mühakimə və ya yaradıcı yazı üçün isə daha böyük, daha bahalı modelləri saxlamağa imkan verir.
Bundan əlavə, rol bölgüsü sazlamanı (debugging) əhəmiyyətli dərəcədə asanlaşdırır. Əgər son bloq yazısının SEO-su zəifdirsə, problemi tapmaq üçün xüsusilə SEO agentinin təlimatlarına və qeydlərinə baxa bilərsiniz. 50 sətirlik sorğunun hansı hissəsinin uğursuz olduğunu təxmin etmək məcburiyyətində deyilsiniz. Alien Road kimi peşəkar agentlik mühitində bu modulluq yüzlərlə müştəri hesabı üzrə keyfiyyətə nəzarəti saxlamaq üçün vacibdir. Hər bir agent təcrid olunmuş şəkildə sınaqdan keçirilə və optimallaşdırıla bilər ki, bu da bütövlükdə daha sabit bir sistemə gətirib çıxarır. Bu modulluq, həmçinin bütün sistem üçün məntiqi yenidən yazmağa ehtiyac olmadan yeni versiyalar buraxıldıqca modelləri dəyişdirməyə imkan verir.
Etibarlı agent şəbəkəsi qurmaq üçün vacib komponentlər
- LangGraph, Microsoft AutoGen və ya CrewAI kimi mərkəzi orkestrasiya çərçivəsi.
- Xüsusi sistem sorğuları və alət girişi olan müəyyən edilmiş agent personajları.
- Söhbət tarixçəsini və məlumatları saxlamaq üçün ortaq vəziyyət idarəetmə sistemi.
- Agentlərə Google Search və ya Shopify kimi xarici API-lərlə qarşılıqlı əlaqə qurmağa imkan verən alət tərifləri.
- Nəticələr yekunlaşdırılmazdan əvvəl onları nəzərdən keçirmək üçün yoxlama və ya tənqidçi qatı.
- API fasilələrini və model hallüsinasiyalarını idarə etmək üçün xəta idarəetmə məntiqi.
Mühakimə komponenti, bəlkə də, agent şəbəkəsinin ən kritik hissəsidir. Agentin cari vəziyyətə və mövcud alətlərə əsasən növbəti addımda nə edəcəyinə qərar verdiyi yer budur. Məsələn, sosial media agenti bir yazının yüklənmədiyini görərsə, onun mühakimə məntiqi dərhal yenidən cəhd etməyi, beş dəqiqə gözləməyi və ya insana xəbərdarlıq etməyi müəyyən etməlidir. Bu məntiq çox vaxt agentin hərəkət etməzdən əvvəl öz düşüncə prosesini yazdığı ReAct (Düşün + Hərəkət et) modellərindən istifadə etməklə həyata keçirilir. Bu şəffaflıq, mürəkkəb iş axını zamanı agentin niyə xüsusi bir qərar verdiyini başa düşməli olan tərtibatçılar üçün faydalıdır.
Agent ünsiyyətində xətaları və döngələri necə idarə etmək olar?
AI agent əməkdaşlığındakı risklərdən biri, iki agentin nəticəyə çatmadan eyni tapşırığı irəli-geri ötürməyə davam etdiyi sonsuz döngədir. Bu, çox vaxt uğur meyarları dəqiq müəyyən edilmədikdə baş verir. Bunun qarşısını almaq üçün rekursiya limitlərini tətbiq etməlisiniz. Məsələn, redaktor agentinin layihəni yazıçı agentinə yalnız üç dəfə geri göndərə biləcəyinə dair bir qayda qoya bilərsiniz. Əgər üçüncü cəhddən sonra layihə hələ də qənaətbəxş deyilsə, sistem məsələni insana yönəltməli və ya iş axınının başqa bir qoluna keçməlidir.
Digər bir ümumi problem, agentin xarici alətdən boş və ya səhv formatlanmış cavab almasıdır. Etibarlı sistemlər hər addımda yoxlama yoxlamalarından istifadə edir. Əgər tədqiqatçı agent beş rəqib siyahısını qaytarmalıdırsa, lakin boş bir sətir qaytarırsa, orkestrasiya qatı növbəti agent başlamazdan əvvəl bunu tutmalıdır. İnsan-döngədə (HITL) addımını daxil etmək də yüksək riskli marketinq tapşırıqları üçün ən yaxşı təcrübədir. Sistemi, agentlər dərc etməyə və ya büdcə xərcləməyə başlamazdan əvvəl Slack kanalında və ya veb idarə panelində insanın ‘Təsdiq et’ düyməsini basmasını gözləmək üçün dayandıracaq şəkildə konfiqurasiya edə bilərsiniz.
Agent orkestrasiyası üçün düzgün çərçivələrin seçilməsi
Düzgün çərçivənin seçilməsi marketinq tapşırıqlarınızın mürəkkəbliyindən asılıdır. Microsoft AutoGen, bir problemi həll etmək üçün bir-biri ilə danışmalı olan söhbət agentləri üçün əladır, bu da onu beyin fırtınası sessiyaları və ya strategiya inkişafı üçün yaxşı seçim edir. CrewAI, xüsusi adları və hədəfləri olan agentlər komandalarını qurmağı çox intuitiv edən rol əsaslı yanaşması ilə məşhurdur. O, çox vaxt hadisələrin ardıcıllığının nisbətən proqnozlaşdırıla bilən olduğu məzmun yaratma iş axınları üçün istifadə olunur. Hər bir çərçivənin öz vəziyyət və yaddaş idarəetmə üsulu var, ona görə də texniki imkanlarınıza uyğun olanı seçmək vacibdir.
LangChain ekosisteminin bir hissəsi olan LangGraph, xüsusi vəziyyət maşınları qurmaq istəyən tərtibatçılar üçün ən çox nəzarəti təklif edir. O, agentlərin hansı yollarla gedə biləcəyini və vəziyyətin hər düyündə necə yeniləndiyini dəqiq müəyyən etməyə imkan verir. Bu, AI-nin ciddi biznes qaydalarına əməl etməsini təmin etməli olduğunuz peşəkar səviyyəli tətbiqlər üçün idealdır. Məsələn, potensial müştəri yaratma sistemində, agentin HubSpot kimi CRM-də statusunu yoxlamadan əvvəl heç vaxt potensial müştəri ilə əlaqə saxlamamasını təmin etmək üçün LangGraph-dan istifadə edə bilərsiniz. Bu çərçivələrdən istifadə etmək yazmalı olduğunuz standart kodun miqdarını azaldır və agent performansını izləmək üçün daxili alətlər təqdim edir.
Keyfiyyətə nəzarət üçün yoxlama qatının qurulması
Çoxagentli sistemlərdə ümumi bir model tənqidçi agentin istifadəsidir. Bu agent heç bir orijinal məzmun yaratmır; əvəzində, digər agentlərin işini yoxlama siyahısına qarşı qiymətləndirir. Bloq yazısı üçün tənqidçi agent faktiki dəqiqliyi, brend səsinə sadiqliyi və H2 teqlərinin düzgün istifadəsini yoxlaya bilər. Əgər məzmun bu yoxlamalardan hər hansı birindən keçə bilməzsə, tənqidçi agent xüsusi rəy bildirir və işi yenidən işlənmək üçün geri göndərir. Bu daxili rəy döngəsi, sistem tərəfindən yaradılan hər bir layihəni insanın nəzərdən keçirməsini tələb etmədən yekun nəticənin yüksək standartlara cavab verməsini təmin etməyin etibarlı yoludur.
Siz həmçinin uğur üçün kəmiyyət hədləri təyin edə bilərsiniz. Məsələn, mətnin Flesch-Kincaid oxunaqlılıq balını hesablamaq üçün alət agentindən istifadə edə bilərsiniz. Əgər bal çox yüksəkdirsə (yəni mətnin oxunması çox çətindirsə), sistem avtomatik olaraq layihə agenti tərəfindən yenidən yazılmanı işə salır. Tənqidçi agentlərdən gələn keyfiyyət rəylərini alət agentlərindən gələn kəmiyyət məlumatları ilə birləşdirərək, hərtərəfli keyfiyyətə nəzarət sistemi yaradırsınız. Bu yanaşma, axtarış reytinqlərini və istifadəçi cəlbini qorumaq üçün minlərlə səhifədə ardıcıllığın zəruri olduğu geniş miqyaslı SEO layihələri üçün xüsusilə effektivdir.
İlk agent əməkdaşlığı quraşdırmanıza haradan başlamaq lazımdır
- Bloq yazılarından həftəlik bülleten yaratmaq kimi təkrarlanan çoxmərhələli prosesi müəyyən edin.
- Ən azı iki agentin rolunu müəyyən edin: biri məzmun çıxarılması, digəri isə formatlaşdırma üçün.
- Sürətli başlanğıc üçün CrewAI və ya xüsusi məntiq üçün LangGraph kimi orkestrasiya çərçivəsini seçin.
- Hər bir agent üçün onların təcrübəsini və gözlənilən çıxış formatını göstərən aydın sistem sorğuları yazın.
- Onlar arasında məlumat ötürmək üçün JSON obyekti və ya sadə verilənlər bazasından istifadə edərək ortaq vəziyyət qurun.
- İş axınını sınaq mühitində işə salın və hər hansı bir ünsiyyət pozulmasını müəyyən etmək üçün qeydləri izləyin.
Bu həftə başlamağın ən yaxşı yolu, hər hansı bir kod yazmazdan əvvəl kağız üzərində tək bir iş axınını xəritələməkdir. Hansı məlumatların bir mərhələdən digərinə keçməli olduğunu və uğursuzluq nöqtələrinin nə ola biləcəyini dəqiq müəyyən edin. Sadə iki agentli zəncirlə başlayın və onların necə qarşılıqlı əlaqədə olduğunu müşahidə edin. Mesaj ötürmə və vəziyyət idarəetməsi ilə rahatlaşdıqca, xüsusi fakt yoxlayıcı və ya sosial media planlaşdırmasını idarə edən paylama agenti kimi daha çox agent əlavə edə bilərsiniz. Aydın ünsiyyət protokolları ilə sabit bir təməl yaratmağa diqqət yetirin, çünki bu, marketinq ehtiyaclarınız daha mürəkkəbləşdikcə agent şəbəkənizi miqyaslandırmağa imkan verəcəkdir.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması