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.

2025 年多代理評估系統精通指南

作者

Aryan Kargwal

AI 開發者、博士候選人、內容創作者（edtr 通訊 & Botpress）

步驟1. 此處填寫步驟標題

摘要

多代理系統（MAS）讓多個 AI 代理協作，處理如撰寫報告或管理資料中心等複雜任務。
MAS 讓代理能獨立且有系統地工作，不必只靠單一代理用提示處理所有任務。
多代理評估系統（MAES）是用來評估代理在 MAS 環境中個別及整體表現的工具。
評估 MAS 不僅要看單一代理的表現，也要看代理間的合作與資訊傳遞效率。

歡迎進入多代理的精彩世界！這些 LLM 奇蹟正與人類攜手解決複雜問題，徹底改變生產力。從撰寫報告、除錯程式碼到管理資料中心，打造能有效協作的 AI 代理，正是 AI 勞動力的未來。

你如何衡量多代理系統的成功？評估 MAS（多代理系統）就像為接力賽打分——不僅要看個別選手的表現，也要看他們交棒的流暢度。

但在深入之前……

什麼是多代理系統？

多代理系統包含多個 AI 代理在同一環境中協作，以達成共同目標。這個目標不一定需要每個代理都參與。

為什麼不直接把不同系統提示交給同一個代理？多代理系統讓多個代理能獨立運作，感知並做出決策，使任務執行更有系統且高效。

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什麼是多代理評估系統？

多代理評估系統可以理解為用來評估代理型系統行為的工具、包裝器或服務。

這些系統不僅限於量化評估（如延遲或 Token 使用量）。現代評估方法還能透過涵蓋語意一致性等質性指標，更深入了解代理行為。

評估多代理系統時應考慮哪些重點

評估多代理系統（MAS）需要在流程每一步都問對問題。以下幾點能幫你重新思考或優化系統的代理設計：

1. 協作與協調

你的代理彼此合作順利，還是混亂無序？例如在資料庫中，代理必須協作，避免像同時覆蓋另一代理正在使用的動態檔案等衝突。

2. 工具與資源運用

代理對可用工具的運用效率如何？如果你部署 MAS 進行資料分析，代理是否有效分工，還是重複做同樣的事？

3. 可擴展性

增加代理數量可能讓系統更好，也可能更糟。規模擴大後效能有提升嗎？還是代理彼此干擾？如果重疊太多，會浪費寶貴的運算資源。

如何建立多代理評估系統？

要打造有效的多代理評估框架，需完成幾項任務。以下是建構流程：

代理互動紀錄：追蹤每個決策、動作與溝通，便於分析。
評估指標：定義代理互動的評估標準與基準。
評估框架：選擇合適的框架來實作評估。

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1. 代理互動紀錄

為了有效評估多代理系統，必須保留代理層級的紀錄。產生能顯示每個代理推理、行動與結果的紀錄，有助於打造健全系統。

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這類紀錄可包含時間戳記、工具呼叫、產生的結果或內部對話。以下是一個使用 Botpress 部署代理的對話紀錄範例。

2. 評估指標

評估 MAS 關鍵在於選對指標及實用工具來衡量表現。紀錄準備好後，就要決定評估哪些面向。以下是 MAS 評估的主要指標：

分類	指標	簡介
	任務分配準確度	任務分配給最適合的代理。
協作	通訊延遲	代理回應所需時間（毫秒）。
	工具成功率	工具互動（API/函式）成功的百分比。
工具運用率	適應時間	調整新工具所需時間（秒）。
	任務完成準確度	任務輸出正確率（%）。
輸出品質	輸出一致性	產出內容的邏輯一致性。
	處理量	所有代理每小時完成的任務數。
系統效能	錯誤恢復時間	從錯誤中恢復所需時間（秒）。
倫理指標	公平指數	任務／資源分配的公平性。

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評估這類系統時，應聚焦於反映協作、工具運用及輸出品質的指標。

3. 評估框架

選擇用來收集與彙整指標的框架時，市面上有許多開源資源可用。以下介紹幾個常用的評估框架：DeepEval、TruLens、RAGAs 及 DeepCheck。

框架	簡介	MAS 優勢
DeepEval	以可自訂指標及任務／資料為核心評估 LLM。	- 追蹤代理貢獻。 - MAS 協作可自訂指標。 - 支援 CI/CD 持續測試。
TruLens	著重於輸出的可解釋性與一致性。	- 除錯代理間溝通。 - 確保與 MAS 目標一致。 - 提供情境相關性指標。
Ragas	評估檢索增強生成（RAG）系統。	- 適用於採用 RAG 的 MAS。 - 追蹤回應準確性與相關性。 - 評估共享資料情境。
DeepCheck	確保 AI 的透明度、公平性與健全性。	- 確保 MAS 的公平性。 - 辨識決策偏誤。 - 視覺化 MAS 透明度與健康狀態。

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當你的評估框架建置完成後，就可以著重於實際行動。你收集的指標與洞見，應用於優化多代理系統：

調整協作協議： 利用指標調整代理互動與任務分配方式。
強化資源分配： 評估框架的數據能揭露工具運用或運算資源分配的低效率。
主動處理偏誤： 定期用上述評估框架檢查，確保 MAS 輸出公平且合理。

用多代理提升自動化流程

多代理評估系統是打造高效、可靠且具適應性的 AI 代理的基石。無論你要優化工作流程、提升決策品質，還是擴展複雜任務，健全的評估框架都能確保系統發揮最佳效能。

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常見問題

1. 多代理系統與模組化單代理系統有何不同？

多代理系統（MAS）由多個自主代理組成，每個代理都能獨立決策、行動並與其他代理互動。相較之下，模組化單代理系統由一個集中決策者控制各個模組，本質上還是單一代理管理內部元件，而非多個獨立實體。

2. 多代理系統與傳統機器學習中的集成學習有何不同？

多代理系統（MAS）指的是多個代理彼此協調行動，並能即時適應環境。集成學習則是結合多個模型（如隨機森林或提升法）來提升預測準確度，但這些模型在運行時彼此獨立，並不會互相溝通。

3. 如何確保代理之間的溝通具有可解釋性與可稽核性？

為了確保代理之間的溝通具有可解釋性與可稽核性，所有訊息都應以結構化格式（如 JSON）記錄，並包含發送者 ID、時間戳記、訊息類型等中繼資料。使用集中式日誌服務或分散式追蹤系統有助於維持透明度。

4. MAS 中的代理可以互相學習嗎？知識共享是如何處理的？

可以，MAS 中的代理可以透過共用資料結構（如黑板系統）或訊息傳遞協議來互相學習。系統設計時必須具備衝突解決與更新同步機制，以確保一致性並避免矛盾的學習更新。

5. MAS 擴展需要哪些基礎設施？

要擴展多代理系統，需要分散式基礎設施，例如使用 Kubernetes 進行容器調度、以 Kafka 或 RabbitMQ 等訊息代理進行代理間通訊，以及使用 Redis 或 Cassandra 等分散式資料庫來儲存共享狀態與記憶體。