ai-agents-for-beginners
(Кликнете върху изображението по-горе, за да гледате видеото на този урок)
Шаблони за дизайн с множество агенти
Още щом започнете да работите по проект, включващ множество агенти, ще трябва да обмислите шаблона за дизайн с множество агенти. Въпреки това може да не е веднага ясно кога да се премине към множество агенти и какви са предимствата.
Въведение
В този урок се стремим да отговорим на следните въпроси:
- В какви сценарии е приложим дизайнът с множество агенти?
- Какви са предимствата на използването на множество агенти пред един единствен агент, който извършва множество задачи?
- Какви са съставните елементи при прилагането на шаблона за дизайн с множество агенти?
- Как можем да имаме видимост как множеството агенти си взаимодействат?
Цели на обучението
След този урок трябва да можете да:
- Идентифицирате ситуации, в които е приложим дизайнът с множество агенти
- Разпознавате предимствата на използването на множество агенти пред един единствен агент.
- Разбирате съставните елементи за прилагане на шаблона за дизайн с множество агенти.
Каква е по-голямата картина?
Множеството агенти са шаблон за дизайн, който позволява няколко агенти да работят заедно, за да постигнат обща цел.
Този шаблон се използва широко в различни области, включително роботика, автономни системи и разпределени изчисления.
Сценарии, където дизайнът с множество агенти е приложим
Така че в какви сценарии е полезно използването на множество агенти? Отговорът е, че има много сценарии, при които използването на повече агенти е от полза, особено в следните случаи:
- Големи натоварвания: Големите натоварвания могат да бъдат разделени на по-малки задачи и възложени на различни агенти, което позволява паралелна обработка и по-бързо завършване. Пример за това е при задача с голяма обработка на данни.
- Комплексни задачи: Комплексните задачи, както големите натоварвания, могат да бъдат разделени на по-малки подсистеми и възложени на различни агенти, всеки от които е специализиран в конкретен аспект на задачата. Добър пример за това са автономни превозни средства, където различни агенти управляват навигацията, откриването на препятствия и комуникацията с други превозни средства.
- Разнообразна експертиза: Различните агенти могат да притежават разнообразна експертиза, което им позволява да се справят с различни аспекти на задачата по-ефективно от един единствен агент. За този случай добър пример е здравеопазването, където агентите могат да се занимават с диагностика, планове за лечение и мониторинг на пациентите.
Предимства на използването на множество агенти пред един единствен агент
Система с един агент може да работи добре за прости задачи, но за по-сложни задачи използването на множество агенти може да осигури няколко предимства:
- Специализация: Всеки агент може да бъде специализиран за конкретна задача. Липсата на специализация при един агент означава, че имате агент, който може да прави всичко, но може да се обърка какво да прави при сложна задача. Например, може да изпълни задача, за която не е най-подходящ.
- Разширяемост: По-лесно е да се разшири система чрез добавяне на повече агенти, отколкото да натоварвате един единствен агент.
- Отказоустойчивост: Ако един агент се повреди, другите могат да продължат да функционират, осигурявайки надеждност на системата.
Нека вземем пример — да резервираме пътуване за потребител. Система с един агент ще трябва да се справя с всички аспекти на процеса на резервация, от намиране на полети до резервиране на хотели и коли под наем. За да се постигне това с един агент, той би трябвало да разполага с инструменти за обработка на всички тези задачи. Това може да доведе до сложна и монолитна система, която е трудна за поддържане и разширяване. От друга страна, система с множество агенти може да има различни агенти, специализирани в намирането на полети, резервирането на хотели и коли под наем. Това прави системата по-модулна, по-лесна за поддръжка и разширяема.
Сравнете това с туристическа агенция, управлявана като малко семейно предприятие спрямо туристическа агенция, работеща като франчайз. Семейното предприятие ще има един агент, който обработва всички аспекти на резервацията, докато франчайзът ще има различни агенти, заети с различни аспекти на процеса.
Съставни елементи за прилагане на шаблона за дизайн с множество агенти
Преди да можете да приложите шаблона за дизайн с множество агенти, трябва да разберете съставните елементи, които го изграждат.
Нека направим това по-конкретно, като отново разгледаме примера с резервацията на пътуване за потребител. В този случай съставните елементи биха включвали:
- Комуникация между агенти: Агенти за намиране на полети, резервиране на хотели и коли под наем трябва да комуникират и споделят информация за предпочитанията и ограниченията на потребителя. Трябва да решите протоколите и методите за тази комуникация. Конкретно това означава, че агентът за намиране на полети трябва да комуникира с агента за резервиране на хотели, за да се увери, че хотелът е резервиран за същите дати като полета. Това означава, че агентите трябва да споделят информация за датите на пътуване на потребителя, което изисква да решите кои агенти споделят информация и как я споделят.
- Механизми за координация: Агентите трябва да координират действията си, за да се уверят, че предпочитанията и ограниченията на потребителя са изпълнени. Предпочитание на потребителя може да бъде хотел близо до летището, докато ограничение може да е, че колите под наем се предлагат само на летището. Това означава, че агентът за резервиране на хотели трябва да координира с агента за резервиране на коли под наем, за да изпълнят изискванията на потребителя. Трябва да решите как агентите координират действията си.
- Архитектура на агента: Агентите трябва да имат вътрешна структура за вземане на решения и учене от взаимодействията си с потребителя. Това означава, че агентът за намиране на полети трябва да има вътрешна структура, която да му позволява да взема решения за това кои полети да препоръчва на потребителя. Трябва да решите как агентите вземат решения и се учат от взаимодействията с потребителя. Пример за начин, по който агентът учи и се подобрява, е използване на модел за машинно обучение за препоръчване на полети въз основа на предишни предпочитания.
- Видимост в взаимодействията между множество агенти: Трябва да имате видимост как множеството агенти си взаимодействат. Това изисква инструменти и техники за проследяване на дейностите и взаимодействията на агентите. Това може да бъде под формата на инструменти за логване и мониторинг, визуализация и показатели за производителност.
- Шаблони за множество агенти: Съществуват различни шаблони за реализиране на системи с множество агенти, като централизирана, децентрализирана и хибридна архитектура. Трябва да изберете шаблона, който най-добре пасва на вашия случай.
- Човек в цикъла: В повечето случаи ще има човек в цикъла и трябва да насочвате агентите кога да искат човешка намеса. Това може да бъде под формата на потребител, който иска конкретен хотел или полет, който агентите не са препоръчали, или искане за потвърждение преди резервация.
Видимост в взаимодействията между множество агенти
Важно е да имате видимост как множеството агенти си взаимодействат. Тази видимост е съществена за отстраняване на грешки, оптимизиране и гарантиране на ефективността на системата като цяло. За да го постигнете, трябва да използвате инструменти и техники за проследяване на дейностите и взаимодействията на агентите. Това може да бъде под формата на инструменти за логване и мониторинг, визуализация и показатели за производителност.
Например при резервация на пътуване за потребител можете да имате табло, което показва състоянието на всеки агент, предпочитанията и ограниченията на потребителя и взаимодействията между агентите. Това табло може да показва датите на пътуване на потребителя, полетите, препоръчани от агента за полети, хотелите, препоръчани от агента за хотели, и колите под наем, препоръчани от агента за коли. Това дава ясна представа за това как агентите си взаимодействат и дали се изпълняват изискванията на потребителя.
Нека разгледаме всеки от тези аспекти по-подробно.
-
Инструменти за логване и мониторинг: Желаете да имате логване на всяко действие, предприето от агент. Запис в лог може да съдържа информация за агента, който е предприел действието, самото действие, времето на действие и резултата от действието. Тези данни могат да се използват за отстраняване на грешки, оптимизиране и други.
-
Инструменти за визуализация: Инструментите за визуализация могат да ви помогнат да видите взаимодействията между агентите по-интуитивно. Например, можете да имате графика, която показва поток на информацията между агенти. Това може да ви помогне да идентифицирате тесни места, неефективности и други проблеми в системата.
-
Показатели за производителност: Показателите за производителност могат да помогнат да следите колко ефективна е системата с множество агенти. Например, можете да следите времето за изпълнение на задача, броя завършени задачи за определено време, и точността на препоръките на агентите. Тези данни могат да ви помогнат да откриете области за подобрение и оптимизация на системата.
Шаблони за множество агенти
Нека разгледаме няколко конкретни шаблона, които можем да използваме за създаване на приложения с множество агенти. Ето някои интересни шаблони, които си заслужава да разгледаме:
Групов чат
Този шаблон е полезен, когато искате да създадете приложение за групов чат, където множество агенти могат да комуникират помежду си. Типични случаи на употреба включват сътрудничество в екип, поддръжка на клиенти и социални мрежи.
В този шаблон всеки агент представлява потребител в груповия чат, а съобщенията се обменят между агентите чрез протокол за съобщения. Агентите могат да пращат съобщения до груповия чат, да получават съобщения от груповия чат и да отговарят на съобщения от други агенти.
Този шаблон може да бъде реализиран чрез централизирана архитектура, при която всички съобщения минават през централен сървър, или чрез децентрализирана архитектура, при която съобщенията се обменят директно.
Предаване на задачи
Този шаблон е полезен, когато искате да създадете приложение, в което множество агенти могат да си предават задачи.
Типични случаи на употреба включват поддръжка на клиенти, управление на задачи и автоматизация на работния поток.
В този шаблон всеки агент представлява задача или стъпка в работния поток, и агентите могат да предават задачи на други агенти според предварително зададени правила.
Съвместна филтрация
Този шаблон е полезен, когато искате да създадете приложение, в което множество агенти могат да си сътрудничат за даване на препоръки на потребителите.
Причината да искате множество агенти да си сътрудничат е, че всеки агент може да има различна експертиза и да допринесе по различен начин в процеса на препоръчване.
Нека вземем пример, в който потребител иска препоръка за най-добра акция за покупка на фондовия пазар.
- Експерт по индустрия: Един агент може да е експерт в конкретна индустрия.
- Технически анализ: Друг агент може да е експерт в техническия анализ.
- Фундаментален анализ: и още един агент може да е експерт във фундаменталния анализ. Като си сътрудничат, тези агенти могат да предоставят по-пълна препоръка на потребителя.
Сценарий: Процес на връщане на пари
Помислете за сценарий, в който клиент се опитва да получи връщане на пари за продукт; тук могат да участват доста агенти, но нека ги разделим между агенти, специфични за този процес, и общи агенти, които могат да се използват и в други процеси.
Агенти, специфични за процеса на връщане на пари:
Следват някои агенти, които могат да участват в процеса на връщане на пари:
- Агент на клиента: Този агент представлява клиента и е отговорен за инициирането на процеса на връщане на пари.
- Агент на продавача: Този агент представлява продавача и е отговорен за обработване на връщането на пари.
- Агент на плащанията: Този агент представлява процеса по плащанията и отговаря за връщане на парите на клиента.
- Агент по разрешаване: Този агент представлява процеса по разрешаване и е отговорен за решаване на проблеми, които възникват по време на процеса на връщане.
- Агент по съответствието: Този агент представлява процеса по съответствие и отговаря за гарантиране, че процесът на връщане отговаря на регулациите и политиките.
Общи агенти:
Тези агенти могат да се използват и в други части на вашия бизнес.
- Агент по доставките: Този агент представлява процеса по доставка и отговаря за връщане на продукта обратно при продавача. Той може да се използва както за процеса на връщане, така и за обща доставка на продукт при покупка.
- Агент за обратна връзка: Този агент представлява процеса по обратна връзка и събира мнение от клиента. Обратната връзка може да се събира по всяко време, не само по време на процеса на връщане.
- Агент за ескалация: Този агент представлява процеса по ескалация и е отговорен за прехвърляне на проблеми към по-високо ниво на поддръжка. Този тип агент може да се използва във всеки процес, където е необходимо ескалиране на проблем.
- Агент за известия: Този агент представлява процеса по изпращане на известия и уведомява клиента в различни етапи на процеса на връщане.
- Агент за анализи: Този агент представлява процеса по анализи и анализира данни, свързани с процеса на връщане.
- Агент по одита: Този агент представлява одитния процес и проверява дали процесът на връщане се изпълнява правилно.
- Агент за отчети: Този агент представлява процеса по генериране на отчети за процеса на връщане.
- Агент за знания: Този агент поддържа база с познания, свързани с процеса на връщане. Агентът може да има знания както за връщания, така и за други части на вашия бизнес.
- Агент по сигурността: Този агент отговаря за гарантиране на сигурността на процеса на връщане.
- Агент по качеството: Този агент отговаря за гарантиране на качеството на процеса на връщане.
Има доста агенти, изброени по-горе, както за конкретния процес на връщане, така и за общите агенти, които могат да се използват в други части на вашия бизнес. Надявам се това да ви даде представа как да решите кои агенти да използвате във вашата система с множество агенти.
Задача
Проектирайте система с множество агенти за процес на поддръжка на клиенти. Идентифицирайте агентите, участващи в процеса, техните роли и отговорности и как си взаимодействат. Вземете предвид както агенти, специфични за процеса на поддръжка, така и общи агенти, които могат да се използват в други части на вашия бизнес.
Помислете преди да прочетете следното решение, може да имате нужда от повече агенти, отколкото предполагате.
СЪВЕТ: Помислете за различните етапи на процеса на клиентска поддръжка и също така вземете предвид агентите, необходими за всяка система.
Решение
Проверки на знанията
Въпрос 1
Кой сценарий е най-подходящ за система с множество агенти?
- A1: Един поддържащ бот отговаря на често задавани въпроси, използвайки една база знания и малък набор от инструменти.
- A2: Работният поток за възстановяване на средства изисква отделни роли за измама, плащания и съответствие, всяка със свои инструменти, и техните резултати трябва да се координират.
- A3: Същата проста заявка за класификация пристига хиляди пъти на час.
Въпрос 2
Кога обикновено е по-добър избор един агент?
- A1: Задачата може да бъде изпълнена с един набор от инструкции и инструменти, без прехвърляне към специалисти.
- A2: Агентът има достъп до повече от един инструмент.
- A3: Работният поток изисква отделни роли с различни разрешения и независими одитни следи.
Резюме
В този урок разгледахме шаблона за проектиране с множество агенти, включително сценариите, в които са приложими, предимствата на използването на множество агенти вместо единствен агент, основните компоненти за реализиране на шаблона и как да имаме видимост върху взаимодействието между многото агенти.
Имате ли още въпроси относно шаблона за проектиране с множество агенти?
Присъединете се към Microsoft Foundry Discord, за да се срещнете с други учащи се, да участвате в консултации и да получите отговори на въпросите си за AI агентите.
Допълнителни ресурси
Предишен урок
Следващ урок
Отказ от отговорност: Този документ е преведен с помощта на AI преводачески услуга Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, моля имайте предвид, че автоматизираните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за каквито и да е недоразумения или неправилни тълкувания, произтичащи от използването на този превод.