1. What distinguishes a multi-agent system from a modular single-agent system?

A multi-agent system (MAS) consists of multiple autonomous agents, each capable of making its own decisions, acting independently, and interacting with others. In contrast, a modular single-agent system has a centralized decision-maker that controls various modules, meaning it’s still one agent managing internal components rather than independent entities.

2. How do multi-agent systems compare to ensemble learning in traditional ML?

Multi-agent systems involve agents coordinating actions with each other, and adapting to their environment in real time. Ensemble learning combines multiple models (like random forests or boosting) to improve prediction accuracy, but these models operate independently and don’t communicate during runtime.

3. How can you ensure that agent communication remains interpretable and auditable?

To ensure agent communication is interpretable and auditable, all messages should be logged with structured formats such as JSON, including metadata like sender ID, timestamp, and message type. Using a centralized logging service or distributed trace system helps maintain transparency.

4. Can agents learn from each other in MAS? How is knowledge sharing handled?

Yes, agents in a MAS can learn from each other using shared data structures like a blackboard system or message passing protocols. The system must be designed with conflict resolution and update synchronization mechanisms to ensure consistency and avoid contradictory learning updates.

What infrastructure is needed to scale MAS?

To scale a multi-agent system, you need a distributed infrastructure with components like Kubernetes for container orchestration, message brokers (e.g., Kafka, RabbitMQ) for inter-agent communication, and distributed databases (like Redis or Cassandra) for shared state and memory.

Menguasai Sistem Penilaian Multi-Ejen pada tahun 2025

Ditulis oleh

Aryan Kargwal

Pembangun AI, Kandidat PhD, dan Pencipta Kandungan (edtr newsletter & Botpress)

Isi Kandungan

Langkah 1. tajuk langkah diletakkan di sini seperti dijangka

Ringkasan

Sistem multi-ejen (MAS) menggunakan beberapa ejen AI yang bekerjasama untuk menyelesaikan tugas kompleks seperti menulis laporan atau mengurus pusat data.
MAS membolehkan ejen bekerja secara bebas dan sistematik, tanpa bergantung kepada satu ejen yang mengendalikan semua tugas melalui arahan.
Sistem penilaian multi-ejen (MAES) ialah alat untuk menilai prestasi ejen secara individu dan bersama dalam persekitaran MAS.
Menilai MAS bermaksud melihat bukan sahaja prestasi setiap ejen, tetapi juga sejauh mana mereka bekerjasama dan berkongsi maklumat antara satu sama lain.

Selamat datang ke dunia multi-ejen yang menarik! LLM hebat ini sedang merevolusikan produktiviti dengan bekerjasama bersama manusia untuk menyelesaikan masalah kompleks. Daripada merangka laporan, menyahpepijat kod hingga mengurus pusat data, keupayaan untuk membina ejen AI yang bekerjasama dengan berkesan adalah masa depan tenaga kerja AI.

Bagaimana anda mengukur kejayaan sistem multi-ejen? Menilai MAS (sistem multi-ejen) ibarat memberi markah dalam perlumbaan berganti-ganti—bukan hanya prestasi setiap pelari, tetapi juga sejauh mana baton diserahkan dengan lancar antara mereka.

Tetapi sebelum itu…

Apa itu Sistem Multi Ejen?

Sistem multi-ejen mengandungi beberapa ejen AI yang bekerjasama dalam satu persekitaran untuk mencapai matlamat utama. Matlamat ini mungkin memerlukan atau tidak memerlukan setiap ejen menyumbang.

Kenapa tidak hanya beri arahan sistem yang berbeza kepada ejen yang sama? Sistem multi-ejen membolehkan beberapa ejen bekerja secara bebas, memerhati dan membuat keputusan yang membawa kepada penyelesaian tugas dengan lebih sistematik dan cekap.

Bina Chatbot AI

Bina chatbot agentik tersuai

Mulakan sekarang

Apa itu Sistem Penilaian Multi-Ejen?

Sistem penilaian multi-ejen boleh difahami sebagai alat, pembalut, atau perkhidmatan yang digunakan untuk menilai tingkah laku sistem agen.

Sistem ini tidak terhad kepada penilaian kuantitatif seperti kependaman atau penggunaan token. Kaedah penilaian moden memberi pandangan lebih mendalam tentang tingkah laku ejen melalui metrik yang meliputi aspek kualitatif seperti koheren dan kesamaan semantik dengan kandungan asal.

Perkara yang Perlu Dipertimbangkan Semasa Menilai Sistem Multi-Ejen

Menilai sistem multi-ejen (MAS) memerlukan anda bertanya soalan yang betul pada setiap peringkat. Aspek-aspek ini boleh membantu anda menilai semula atau memperbaiki reka bentuk ejen dalam sistem anda:

1. Kerjasama dan Koordinasi

Adakah ejen anda bekerjasama dengan baik, atau mereka tidak jujur dan huru-hara? Sebagai contoh, dalam bank data, ejen perlu bekerjasama untuk mengelakkan konflik, seperti menulis semula fail dinamik yang sedang digunakan oleh ejen lain.

2. Penggunaan Alat dan Sumber

Sejauh mana ejen menggunakan alat yang tersedia? Jika anda menggunakan MAS untuk analisis data, adakah ejen membahagikan beban kerja dengan cekap atau berlaku pertindihan tugas?

3. Skalabiliti

Menambah lebih banyak ejen boleh memperbaiki atau merosakkan sistem. Adakah prestasi bertambah baik apabila skala bertambah, atau ejen mula bertindih tugas? Jika ejen terlalu banyak bertindih, anda akan membazir sumber pengiraan yang berharga.

Bagaimana Membina Sistem Penilaian Multi-Ejen?

Beberapa tugas perlu dilaksanakan untuk mewujudkan rangka kerja penilaian yang berkesan untuk sistem multi-ejen anda. Berikut cara untuk menyusun pipeline anda:

Log Interaksi Ejen: Jejak setiap keputusan, tindakan, dan komunikasi untuk dianalisis.
Metrik Penilaian: Tetapkan metrik dan penanda aras untuk interaksi ejen.
Rangka Kerja Penilaian: Pilih rangka kerja yang sesuai untuk mula melaksanakan penilaian.

Ingin Menggunakan Ejen AI?

Baca Panduan Pelaksanaan Ejen AI kami

Baca Sekarang

1. Log Interaksi Ejen

Akauntabiliti di peringkat ejen perlu dikekalkan untuk tugas umum menilai sistem multi-ejen. Menjana log interaksi yang menunjukkan pemikiran, tindakan, dan akibat setiap ejen membantu membina sistem yang kukuh.

Perbelanjaan AI

‍

Kini log seperti ini boleh mengandungi cap masa, panggilan alat, hasil yang dijana, atau perbualan dalaman. Berikut contoh log perbualan daripada ejen yang digunakan dengan Botpress.

2. Metrik Penilaian

Menilai MAS bergantung kepada metrik yang betul dan alat praktikal untuk mengukur prestasi. Setelah log tersedia, tiba masanya untuk menentukan apa yang hendak dinilai. Berikut adalah metrik utama untuk menilai MAS anda:

Kategori	Metrik	Penerangan
	Ketepatan Peruntukan Tugas	Tugas diberikan kepada ejen yang paling sesuai.
Kerjasama	Kependaman Komunikasi	Masa yang diambil untuk respons ejen (ms).
	Kadar Kejayaan Alat	Peratusan interaksi alat yang berjaya (API/Fungsi).
Penggunaan Alat	Masa Penyesuaian	Masa untuk menyesuaikan diri dengan alat baharu (saat).
	Ketepatan Penyelesaian Tugas	Ketepatan hasil tugas (%).
Kualiti Output	Koheren Output	Konsistensi logik hasil yang dijana.
	Keluaran	Tugas yang disiapkan setiap jam oleh semua ejen.
Prestasi Sistem	Masa Pemulihan Ralat	Masa untuk pulih daripada ralat (saat).
Metrik Etika	Indeks Keadilan	Pengagihan tugas/sumber yang adil.

‍

Apabila menilai sistem seperti ini, penting untuk memberi tumpuan kepada metrik yang mencerminkan kerjasama, penggunaan alat, dan kualiti output.

3. Rangka Kerja Penilaian

Semasa memilih rangka kerja untuk mendapatkan dan mengumpul metrik, anda boleh menemui pelbagai sumber dalam bentuk pustaka sumber terbuka. Mari lihat DeepEval, TruLens, RAGAs, dan DeepCheck, antara rangka kerja utama yang boleh anda gunakan untuk penilaian:

Rangka Kerja	Penerangan	Kelebihan untuk MAS
DeepEval	Menilai LLM dengan metrik boleh suai dan fokus pada tugas/data.	- Menjejak sumbangan ejen. - Metrik boleh suai untuk kerjasama MAS. - Integrasi CI/CD untuk ujian berulang.
TruLens	Fokus pada kebolehfahaman dan penjajaran output.	- Menyahpepijat komunikasi antara ejen. - Memastikan penjajaran dengan matlamat MAS. - Menyediakan metrik relevansi konteks.
Ragas	Menilai sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG).	- Sesuai untuk MAS yang menggunakan RAG. - Menjejak ketepatan dan relevansi respons. - Menilai konteks data yang dikongsi.
DeepCheck	Memastikan ketelusan, keadilan, dan ketahanan AI.	- Memastikan keadilan dalam MAS. - Mengenal pasti bias dalam membuat keputusan. - Memvisualisasikan ketelusan dan kesihatan MAS.

‍

Setelah rangka kerja penilaian anda siap, tiba masanya untuk bertindak. Metrik dan pandangan yang anda kumpul harus membimbing cara anda memperbaiki sistem multi-ejen anda:

Laraskan Protokol Kerjasama: Gunakan metrik untuk menyesuaikan cara ejen berinteraksi dan berkongsi tugas.
Tingkatkan Peruntukan Sumber: Data daripada rangka kerja penilaian boleh menunjukkan ketidakcekapan dalam penggunaan alat atau pengagihan sumber pengiraan.
Tangani Bias Secara Proaktif: Pemeriksaan berkala dengan rangka kerja penilaian yang disebutkan memastikan output MAS anda adil dan saksama.

Tingkatkan Pipeline Automasi Anda dengan Multi-Ejen

Sistem penilaian multi-ejen adalah asas untuk membina ejen AI yang cekap, boleh dipercayai, dan mudah menyesuaikan diri. Sama ada anda mengoptimumkan aliran kerja, meningkatkan pembuatan keputusan, atau menskalakan tugas kompleks, rangka kerja penilaian yang kukuh memastikan sistem anda berprestasi terbaik.

Bersedia untuk membina ejen AI yang lebih pintar dan berkemampuan? Botpress menyediakan alat yang anda perlukan untuk membina dan mengurus sistem ejen yang berkuasa. Dengan ciri seperti Agent Studio untuk reka bentuk pantas, serta integrasi lancar dengan platform seperti Slack dan WhatsApp.

Botpress direka untuk memudahkan perkara yang rumit. Mula membina hari ini — ia percuma.

Bina Chatbot AI

Bina chatbot agentik tersuai

Mulakan sekarang

Soalan Lazim

1. Apa yang membezakan sistem multi-ejen daripada sistem satu ejen modular?

Sistem multi-ejen (MAS) terdiri daripada beberapa ejen autonomi, setiap satu mampu membuat keputusan sendiri, bertindak secara bebas, dan berinteraksi dengan ejen lain. Sebaliknya, sistem satu ejen modular mempunyai satu pembuat keputusan pusat yang mengawal pelbagai modul, bermakna ia masih satu ejen yang mengurus komponen dalaman dan bukannya entiti bebas.

2. Bagaimana sistem multi-ejen berbanding dengan pembelajaran ensemble dalam ML tradisional?

Sistem multi-ejen melibatkan ejen yang berkoordinasi antara satu sama lain dan menyesuaikan diri dengan persekitaran mereka secara masa nyata. Pembelajaran ensemble menggabungkan beberapa model (seperti random forests atau boosting) untuk meningkatkan ketepatan ramalan, tetapi model-model ini beroperasi secara bebas dan tidak berkomunikasi semasa runtime.

3. Bagaimana anda boleh memastikan komunikasi antara ejen kekal boleh difahami dan boleh diaudit?

Untuk memastikan komunikasi antara ejen boleh difahami dan boleh diaudit, semua mesej perlu direkodkan dalam format berstruktur seperti JSON, termasuk metadata seperti ID penghantar, cap masa, dan jenis mesej. Menggunakan perkhidmatan log berpusat atau sistem jejak teragih membantu mengekalkan ketelusan.

4. Bolehkah ejen belajar antara satu sama lain dalam MAS? Bagaimana perkongsian pengetahuan dikendalikan?

Ya, ejen dalam MAS boleh belajar antara satu sama lain menggunakan struktur data bersama seperti sistem papan hitam atau protokol penghantaran mesej. Sistem perlu direka dengan mekanisme penyelesaian konflik dan penyelarasan kemas kini untuk memastikan konsistensi dan mengelakkan kemas kini pembelajaran yang bercanggah.

5. Apakah infrastruktur yang diperlukan untuk menskalakan MAS?

Untuk menskalakan sistem multi-ejen, anda memerlukan infrastruktur teragih dengan komponen seperti Kubernetes untuk orkestrasi kontena, broker mesej (contohnya, Kafka, RabbitMQ) untuk komunikasi antara ejen, dan pangkalan data teragih (seperti Redis atau Cassandra) untuk keadaan dan memori bersama.