Сколько агентов мне нужно?
Начните с простого подхода и добавляйте сложность только по мере необходимости для улучшения производительности. Соответствующее число и организация агентов будут сильно варьироваться в зависимости от сложности задач, числа инструментов и сложности окружения.
Сценарии с одним агентом
Мы начнем с систем с одним агентом, которые подходят для задач умеренной сложности, ограниченного числа инструментов и окружений с низкой сложностью. Они также часто лучше, когда задержка критична, так как мультиагентные системы обычно требуют множественных обменов между агентами, что увеличивает задержку для пользователя.
В результате, как правило, лучшая практика — начинать с системы с одним агентом, так как она часто быстрее и дешевле, чем расширение до мультиагентных систем. В этом подходе один агент отвечает за вызов инструментов, если они доступны, до лимита перед ответом пользователю.
Преимущества систем с одним агентом:
- Простота: Легче реализация и управление
- Низкие требования к ресурсам: Меньше вычислительных накладных расходов
- Задержка: Более быстрый ответ для пользователей
- Стоимость: Дешевле в разработке и обслуживании
Системы с одним агентом предлагают сильную отправную точку для построения агентных приложений. Их простота, более низкая стоимость и уменьшенная задержка делают их хорошо подходящими для многих практических сценариев — особенно когда область задач ограничена и требования к производительности жесткие.
Ограничения: Они могут не масштабироваться хорошо для высоко сложных или многоаспектных задач. Когда сложность, набор инструментов или потребности координации задач перерастают возможности одного агента, разработчики должны рассмотреть переход к более сложным мультиагентным системам.
Пример: Система с одним агентом для управления логистикой цепочки поставок может обрабатывать широкий набор инструментов для инвентаря, доставки и задач поставщиков в одном объединенном промпте и графе. Хотя эффективно для базовых запросов, производительность может ухудшаться с слишком большим числом инструментов, так как агент должен выбирать из большого набора.
Мультиагентные сценарии
В мультиагентных системах множественные агенты сотрудничают для достижения общих целей, подход, который особенно выгоден, когда задачи сложны и требуют различных наборов инструментов, параллельной обработки или адаптируемости к динамическим окружениям.
Ключевое преимущество мультиагентных систем — специализация: каждый агент может быть назначен на специфические роли или области экспертизы, позволяя системе эффективно использовать сильные стороны каждого агента. Это разделение труда позволяет агентам фокусироваться на определенных аспектах задачи, что улучшает эффективность и обеспечивает, чтобы специализированные инструменты применялись там, где они наиболее нужны.
Преимущества мультиагентных систем:
- Специализация: Каждый агент фокусируется на определенной области экспертизы
- Параллельная обработка: Агенты могут работать одновременно над различными аспектами задачи
- Адаптируемость: Система может динамически реагировать на изменяющиеся условия
- Масштабируемость: Распределение инструментов и ответственности по агентам
- Надежность: Отказ одного агента не останавливает всю систему
Вызовы мультиагентных систем:
- Сложность координации: Требуются сложные механизмы коммуникации и синхронизации
- Накладные расходы на коммуникацию: Агенты должны часто обмениваться информацией
- Конфликты: Могут возникать, если агенты преследуют перекрывающиеся цели
- Задержка: Множественные обмены между агентами увеличивают время ответа
Пример: Разложение 16 инструментов цепочки поставок на три специализированных агента:
- Агент инвентаря и склада: управление инвентарем, оптимизация склада, прогнозирование спроса
- Агент транспорта и логистики: отслеживание отправлений, организация доставки, оптимизация маршрутов
- Агент поставщиков и соответствия: оценка поставщиков, управление соответствием
Супервизор-агент маршрутизирует запросы к соответствующему специалисту, демонстрируя координацию менеджера.
Рои (Swarms)
Рои представляют отличный подход к дизайну агентных систем, вдохновленный децентрализованными системами в природе — такими как стаи птиц, косяки рыб или колонии муравьев. В системах на основе роев большие числа простых агентов работают с минимальным индивидуальным интеллектом, но коллективно порождают интеллектуальное, возникающее поведение через локальные взаимодействия и простые правила.
Отличие от традиционных мультиагентных систем: В отличие от традиционных мультиагентных систем, которые часто полагаются на явное назначение ролей и централизованную координацию, системы роев подчеркивают децентрализацию и самоорганизацию. Каждый агент следует своему собственному набору локальных политик или поведений, обычно без глобального взгляда на систему.
Преимущества систем роев:
- Масштабируемость: Система может масштабироваться до сотен или тысяч агентов с минимальными накладными расходами на координацию
- Надежность: Нет единой точки отказа. Если отдельные агенты терпят неудачу, другие могут продолжать работать
- Гибкость: Рои могут адаптироваться в реальном времени к изменяющимся целям или окружениям
- Распределенное решение проблем: Задачи, такие как исследование, мониторинг, формирование консенсуса или распределенный поиск, могут быть эффективно решены через динамику роя
Применение: Рои особенно эффективны в окружениях, где централизованный контроль непрактичен или нежелателен. Например, они полезны в крупномасштабном обнаружении данных, исследовании по множественным источникам или распределенном принятии решений.
Вызовы: Проектирование систем роев приходит с уникальными вызовами, особенно вокруг предсказуемости, наблюдаемости и эффективности.