Trumpai
- Kelių agentų sistema susideda iš kelių dirbtinio intelekto agentų su savo užduotimis, instrukcijomis ir įrankiais, kurie veikia kartu, paprastai valdomo koordinatoriaus.
- Remiantis antropiniais pranešimais, tokia sistema 90,2 proc. pralenkė vieną agentą atliekant vidinį tyrimą, tačiau naudojo apie 15 kartų daugiau žetonų nei pokalbyje. Žetonai yra tekstiniai moduliai, pagal kuriuos atsiskaitoma dirbtinio intelekto paslaugomis.
- Kiti kūrėjai perspėja, kad lygiagrečiai dirbantys subagentai darys prieštaringas prielaidas, jei nesidalins kontekstu.
- Nykščio taisyklė: pradėkite kuo paprasčiau, keli agentai tik nepriklausomoms papildomoms užduotims atlikti, su teisių apribojimais ir žmonių patvirtinimu.
Kas yra kelių agentų sistema
AI agentą sudaro kalbos modelis, instrukcijos ir įrankiai. „Anthropic“ išskiria darbo eigas, kuriose kalbos modeliai ir įrankiai valdomi iš anksto nustatytais programos keliais nuo agentų, kurie nustato savo procesą ir įrankių pasirinkimą. Kelių agentų sistema sujungia keletą tokių agentų. Praktikoje atsiranda trys pagrindiniai modeliai:
| Šablonas | Taip ir veikia | Pavyzdys |
|---|---|---|
| Koordinatorius ir specialistai | Pagrindinis agentas suskaido užduotį, paskirsto dalis antriniams agentams ir apibendrina rezultatus | Dešimties tiekėjų tyrimas, vienas pagalbinis agentas kiekvienam tiekėjui |
| Perdavimas | Agentas perduoda pokalbį kitam, atsakingam už temą | Pirminis priėmimas klientų aptarnavimo skyriuje perduodamas grąžinti pinigus arba technologijai |
| Kūrėjas ir apžvalgininkas | Vienas agentas sukuria, antrasis vertina ir pateikia grįžtamąjį ryšį, kol rezultatas bus teisingas | Teksto juodraštis su kokybės patikrinimu pagal kontrolinį sąrašą |
Ką rodo praktika
2025 m. birželio mėn. paskelbtame straipsnyje Anthropic aprašo tyrimų sistemą, pagrįstą koordinatoriaus modeliu. Vidiniame vertinime jis pasirodė 90,2 procento geriau nei vienas agentas. Tuo pačiu metu agentai naudojo maždaug keturis kartus, o kelių agentų sistemos , maždaug 15 kartų daugiau žetonų nei pokalbis. „Anthropic“ kaip mažiau tinkamas nurodo užduotis su bendru kontekstu ir daugybe priklausomybių, pavyzdžiui, programavimą, kuriame yra mažiau lygiagrečių dalių nei tyrimai.
Tą patį mėnesį „Cognition“, programavimo asistento kūrėja, padarė atsargesnę išvadą: antriniai agentai mato tik fragmentus, daro skirtingas prielaidas ir pateikia rezultatus, kurie nesutampa. Ataskaitos yra mažiau prieštaringos, nei atrodo: keli agentai padeda atlikti platų, bendrinamą darbą, tačiau kainuoja daug daugiau skaičiavimo galios ir reikalauja daugiau kontrolės.
Kai pakanka agento ar fiksuoto proceso
Anthropic rekomenduoja ieškoti paprasčiausio įmanomo sprendimo ir tik tada, kai reikia, pridėti sudėtingumo. Daugeliui užduočių vidutinio dydžio įmonėse tai reiškia:
- Procesas yra fiksuotas: Skaityti, patikrinti, išrašyti sąskaitą faktūrą. Fiksuotas procesas su AI žingsniais yra greitesnis, pigesnis ir lengviau išbandomas.
- Užduočiai reikia nuolatinio konteksto: parašyti pasiūlymą konkrečiam klientui, atsakyti į užklausą. Pakanka agento su tinkamais įrankiais.
- Kainos ir greičio skaičiavimas: Kiekvienas papildomas agentas eikvoja laiką ir skaičiavimo galią, o kiekvienas perdavimas yra klaidų šaltinis.
Kai keli agentai turi prasmę
- Papildomos užduotys yra nepriklausomos: Vienu metu patikrinkite dešimt tiekėjų arba dvidešimt dokumentų ir sujunkite juos.
- Teisės turėtų likti atskiros: Vienas agentas skaito el. laiškus ir turi tik skaitymo teises, kitas rašo į jūsų prekių valdymo sistemą, bet tik gavęs patvirtinimą. Tai apriboja žalą, jei agentas yra neteisingai nukreiptas dėl manipuliuojamo turinio.
- Antras žvilgsnis yra vertingas: Tikrinimo agentas palygina rezultatą su šaltiniais, kol žmogus jį nepamatys.
- Kontekstas būtų perpildytas: Labai ilgas užduotis galima suskirstyti į skyrius, kurių kiekvieną apdoroja pagalbinis agentas.
Rizika ir kontrolė
- Išlaidos: Nustatykite viršutines ribas kiekvienai užduočiai ir įvertinkite, ką naudoja kiekvienas vykdymas.
- Klaidų grandinės: Vieno agento padarytą klaidą priima kitas. Išlaikykite tarpinius rezultatus su šaltiniais ir patikrinkite juos atsitiktinai.
- Teisės: Kiekvienas agentas gauna tik tai, ko jam reikia. OWASP įveda „pernelyg didelę agentūrą“ kaip atskirą riziką programoms su kalbų modeliais. Rašymo veiksmai atliekami per leidimą.
- Atsekamumas: Žurnalas rodo, kuris agentas ką padarė ir kodėl. Asmens duomenims taikomos BDAR taisyklės.
- Didelė rizika: Jei agentai rengia sprendimus dėl žmonių, pavyzdžiui, dėl prašymų ar kreditingumo, taikomos griežtos taisyklės pagal AI reglamento III priedą. Daugiau adresu Rizikos klasės.
Štai kaip tai padaryti
- Užsirašykite procesą: Žingsniai, duomenys, sprendimai ir kas tvirtina.
- Tiesiog pradėkite: su fiksuotu procesu ar agentu ir išmatuokite rezultatus.
- Nustatykite kliūtis: Kur to neužtenka, kalbant apie laiką, kokybę ar teises?
- Ten tik padalinta: antrinis agentas su aiškia užduotimi, įvestimi ir išvestimi.
- Palyginti: Išlaidos, trukmė ir klaidų lygis, palyginti su paprastu sprendimu.
- Diegimo leidimas: Asmuo patvirtina prieš tai, kai kas nors išeina arba nėra užsakytas.
Šaltiniai
- Antropinis: Kaip sukūrėme kelių agentų tyrimų sistemą, 2025 m. birželio 13 d
- Antropinis: Veiksmingų agentų kūrimas, 2024 m. gruodžio 19 d
- Pažinimas: Nekurkite kelių agentų, 2025 m. birželio 12 d
- OpenAI: Agentų SDK, perdavimas
- OWASP: 2025 m. LLM programų 10 geriausių
- Reglamentas (ES) 2024/1689 dėl dirbtinio intelekto, III priedas: EUR-Lex