ai-agents-for-beginners
(Натисніть на зображення вище, щоб переглянути відео цього уроку)
Шаблони багатозадачного дизайну
Як тільки ви починаєте працювати над проєктом, який включає кілька агентів, вам потрібно розглянути шаблон багатозадачності. Однак може бути не відразу зрозуміло, коли слід перейти до багатьох агентів і які переваги це дає.
Вступ
У цьому уроці ми хочемо відповісти на такі питання:
- У яких сценаріях багатозадачність є застосовною?
- Які переваги використання багатьох агентів порівняно з одним агентом, який виконує кілька завдань?
- Які складові є базовими для реалізації шаблону багатозадачності?
- Як мати видимість того, як кілька агентів взаємодіють один з одним?
Навчальні цілі
Після цього уроку ви повинні бути здатні:
- Визначати сценарії, де багатозадачність застосовна
- Визнавати переваги використання багатьох агентів порівняно з одним агентом.
- Розуміти складові реалізації шаблону багатозадачного дизайну.
Яка більша картина?
Багато агентів — це шаблон дизайну, який дозволяє кільком агентам працювати разом для досягнення спільної мети.
Цей шаблон широко використовується у різних сферах, включаючи робототехніку, автономні системи та розподілені обчислення.
Сценарії, де багатозадачність є застосовною
То які сценарії є хорошим випадком для використання багатьох агентів? Відповідь полягає в тому, що є багато сценаріїв, де використання кількох агентів корисне, особливо у наступних випадках:
- Великі обсяги робіт: Великі обсяги робіт можуть бути розділені на менші завдання і призначені різним агентам, що дозволяє паралельну обробку та швидше завершення. Прикладом цього є завдання обробки великих даних.
- Складні завдання: Складні завдання, як і великі обсяги, можуть бути розбиті на менші підзавдання і призначені різним агентам, кожен з яких спеціалізується на певному аспекті завдання. Добрим прикладом є автономні транспортні засоби, де різні агенти керують навігацією, виявленням перешкод та взаємодією з іншими транспортними засобами.
- Різноманітна експертиза: Різні агенти можуть мати різну експертизу, що дозволяє їм ефективніше справлятися з різними аспектами завдання, ніж один агент. Прикладом цього є охорона здоров’я, де агенти можуть керувати діагностикою, планами лікування і моніторингом пацієнтів.
Переваги використання багатьох агентів порівняно з одним агентом
Система з одним агентом може добре працювати для простих завдань, але для складніших завдань використання багатьох агентів має кілька переваг:
- Спеціалізація: Кожен агент може спеціалізуватися на конкретному завданні. Відсутність спеціалізації в одному агенті означає, що агент може виконувати все, але може заплутатися, що робити при складному завданні. Наприклад, він може взятися за завдання, для якого він не найкраще підходить.
- Масштабованість: Легше масштабувати системи, додаючи більше агентів, ніж перевантажуючи одного.
- Відмовостійкість: Якщо один агент виходить з ладу, інші можуть продовжувати працювати, забезпечуючи надійність системи.
Розглянемо приклад: забронюємо поїздку для користувача. Система з одним агентом мала б обробляти всі аспекти процесу бронювання — від пошуку авіарейсів до бронювання готелів і оренди автомобілів. Щоб досягти цього з одним агентом, агент повинен мати інструменти для обробки всіх цих завдань. Це може призвести до складної і монолітної системи, яку важко підтримувати і масштабувати. Система з багатьма агентами, натомість, може мати різних агентів, спеціалізованих на пошуку авіарейсів, бронюванні готелів і оренді автомобілів. Це зробить систему більш модульною, легкою в підтримці та масштабованою.
Порівняйте це з туристичним бюро, яке працює як маленький сімейний магазин, на відміну від туристичного бюро, яке працює як франшиза. Маленький магазин матиме одного агента, який опікується всіма аспектами процесу бронювання, тоді як франшиза відповідно матиме різних агентів для різних аспектів процесу.
Складові реалізації шаблону багатозадачного дизайну
Перш ніж впроваджувати шаблон багатозадачного дизайну, потрібно зрозуміти складові, які утворюють цей шаблон.
Зробимо це більш конкретним, знову розглянувши приклад бронювання поїздки для користувача. У цьому випадку складові включають:
- Комунікація агентів: Агенти з пошуку авіарейсів, бронювання готелів і оренди автомобілів повинні спілкуватися і ділитися інформацією про вподобання та обмеження користувача. Необхідно визначити протоколи та методи такої комунікації. Конкретно це означає, що агент з пошуку авіарейсів повинен спілкуватися з агентом бронювання готелів, щоб переконатися, що готель заброньований на ті ж дати, що й рейс. Це означає, що агенти повинні обмінюватися інформацією про дати поїздки користувача, тобто потрібно вирішити які агенти діляться інформацією та як.
- Механізми координації: Агенти повинні координувати свої дії, щоб задовольнити вподобання та обмеження користувача. Наприклад, користувач хоче готель поруч з аеропортом, а обмеження полягає в тому, що орендовані автомобілі доступні лише в аеропорту. Це означає, що агент бронювання готелів повинен координуватися з агентом оренди автомобілів для задоволення цих вимог. Потрібно вирішити як агенти координують свої дії.
- Архітектура агентів: Агенти повинні мати внутрішню структуру для прийняття рішень і навчання на основі взаємодії з користувачем. Це означає, що агент з пошуку авіарейсів повинен мати внутрішню структуру, щоб приймати рішення про те, які рейси рекомендувати користувачу. Потрібно визначити як агенти приймають рішення і вчаться на взаємодії з користувачем. Наприклад, агент може використовувати модель машинного навчання для рекомендації рейсів на основі попередніх уподобань користувача.
- Видимість взаємодій між агентами: Необхідно мати видимість того, як агенти взаємодіють. Це вимагає інструментів для відстеження активності і взаємодії агентів, наприклад, інструментів логування і моніторингу, візуалізації та метрик продуктивності.
- Шаблони багатозадачності: Існують різні шаблони реалізації багатозадачних систем, такі як централізовані, децентралізовані і гібридні архітектури. Потрібно обрати той, який найкраще підходить для вашого випадку.
- Людина в циклі: У більшості випадків у циклі присутня людина, і потрібно визначити, коли агенти повинні запрошувати людину втрутитися. Це може бути, наприклад, коли користувач запитує конкретний готель або рейс, які агенти не рекомендували, або коли потрібно підтвердження перед бронюванням.
Видимість взаємодій між агентами
Важливо мати видимість того, як кілька агентів взаємодіють один з одним. Ця видимість є важливою для налагодження, оптимізації і забезпечення загальної ефективності системи. Для цього потрібні інструменти і методи відстеження діяльності агентів і їх взаємодії, такі як інструменти логування і моніторингу, візуалізації та метрики продуктивності.
Наприклад, у випадку бронювання поїздки можна створити панель керування, яка показує стан кожного агента, вподобання і обмеження користувача, а також взаємодії між агентами. Ця панель може показувати дати подорожі користувача, рекомендації агентів по авіарейсах, готелях і оренді автомобілів. Це дозволить чітко бачити, як агенти взаємодіють і чи задовольняються вимоги та вподобання користувача.
Розглянемо кожен із цих аспектів докладніше.
-
Інструменти логування та моніторингу: Потрібно вести журнал для кожної дії агента. Запис у журналі може містити інформацію про агента, який здійснив дію, саму дію, час виконання і результат. Ця інформація допоможе при налагодженні, оптимізації тощо.
-
Інструменти візуалізації: Візуалізація допомагає на інтуїтивному рівні бачити взаємодії між агентами. Наприклад, можна мати граф, що показує потік інформації між агентами. Це допоможе виявити вузькі місця, неефективності та інші проблеми в системі.
-
Метрики продуктивності: Метрики допомагають відстежувати ефективність багатозадачної системи. Наприклад, можна відслідковувати час на виконання завдання, кількість завдань за одиницю часу та точність рекомендацій агентів. Ця інформація допоможе знаходити точки покращення і оптимізувати систему.
Шаблони багатозадачності
Розглянемо конкретні шаблони, які можна використовувати для створення багатозадачних додатків. Ось деякі цікаві шаблони, які варто розглянути:
Груповий чат
Цей шаблон корисний, якщо потрібно створити додаток групового чату, де кілька агентів можуть спілкуватися між собою. Типові випадки використання – це командна співпраця, підтримка клієнтів і соціальні мережі.
У цьому шаблоні кожен агент представляє користувача в груповому чаті, а повідомлення обмінюються між агентами за допомогою протоколу обміну повідомленнями. Агенти можуть надсилати повідомлення в груповий чат, отримувати повідомлення з групи і відповідати іншим агентам.
Цей шаблон може бути реалізований з централізованою архітектурою, де всі повідомлення проходять через центральний сервер, або децентралізованою архітектурою, де повідомлення обмінюються безпосередньо.
Передача завдань
Цей шаблон корисний, коли потрібно створити додаток, де кілька агентів передають завдання один одному.
Типові випадки використання – підтримка клієнтів, управління завданнями і автоматизація робочих процесів.
В цьому шаблоні кожен агент представляє завдання або крок у робочому процесі, а агенти можуть передавати завдання іншим агентам на основі заздалегідь визначених правил.
Колаборативна фільтрація
Цей шаблон корисний, коли потрібно створити додаток, де кілька агентів співпрацюють для створення рекомендацій користувачам.
Причина, чому варто мати кілька агентів, полягає в тому, що кожен агент має різну експертизу і може вносити свій внесок у процес рекомендацій різними способами.
Розглянемо приклад, коли користувач хоче рекомендацію щодо кращих акцій для купівлі на фондовому ринку.
- Експерт з галузі: Один агент може бути експертом у певній галузі.
- Технічний аналіз: Інший агент може бути експертом з технічного аналізу.
- Фундаментальний аналіз: А ще один агент може бути експертом з фундаментального аналізу. Завдяки співпраці ці агенти можуть надати більш комплексну рекомендацію користувачеві.
Сценарій: процес повернення коштів
Розглянемо сценарій, де клієнт намагається отримати повернення за товар. У цьому процесі може бути задіяно досить багато агентів, але розділимо їх на спеціалізованих агентів для цього процесу і загальних агентів, які можуть використовуватись і в інших процесах.
Агенти, специфічні для процесу повернення коштів:
Ось деякі агенти, які можуть брати участь у процесі повернення коштів:
- Агент клієнта: Цей агент представляє клієнта і відповідає за ініціювання процесу повернення.
- Агент продавця: Цей агент представляє продавця і відповідає за обробку повернення.
- Агент платежів: Цей агент відповідає за процес платежів і повертає гроші клієнту.
- Агент розв’язання проблем: Цей агент відповідає за вирішення будь-яких питань, що виникають у процесі повернення.
- Агент відповідності: Цей агент слідкує за тим, щоб процес повернення відповідав нормам і правилам.
Загальні агенти:
Ці агенти можуть використовуватися в інших частинах вашого бізнесу.
- Агент доставки: Цей агент відповідає за доставку товару назад продавцю. Його можна використовувати як у процесі повернення, так і для загальної доставки товарів.
- Агент зворотного зв’язку: Цей агент відповідає за збір відгуків від клієнтів. Зворотній зв’язок може надходити у будь-який час, не лише під час процесу повернення.
- Агент ескалації: Цей агент відповідає за передачу проблем на вищий рівень підтримки. Таких агентів можна використовувати в будь-яких процесах, де потрібно ескалювати питання.
- Агент сповіщень: Цей агент відповідає за відправлення повідомлень клієнту на різних етапах процесу повернення.
- Аналітичний агент: Цей агент відповідає за аналіз даних, пов’язаних з процесом повернення.
- Агент аудиту: Цей агент відповідає за аудит процесу повернення, щоб переконатися в правильності його виконання.
- Агент звітності: Цей агент відповідає за створення звітів про процес повернення.
- Агент знань: Цей агент підтримує базу знань, пов’язану з процесом повернення. Він може володіти інформацією як про повернення, так і про інші частини вашого бізнесу.
- Агент безпеки: Цей агент відповідає за забезпечення безпеки процесу повернення.
- Агент якості: Цей агент відповідає за забезпечення якості процесу повернення.
Зазначено багато агентів, як для специфічного процесу повернення, так і для загальних агентів, що можуть використовуватися в інших частинах бізнесу. Сподіваюся, це дає вам уявлення, як вирішувати, які агенти потрібні у вашій багатозадачній системі.
Завдання
Розробіть багатозадачну систему для процесу підтримки клієнтів. Визначте агенти, які будуть брати участь у процесі, їх ролі та обов’язки, а також як вони взаємодіють між собою. Розгляньте як специфічних агентів для процесу підтримки, так і загальних агентів, що можуть використовуватися в інших частинах вашого бізнесу.
Подумайте перед тим, як читати наступне рішення, можливо, вам знадобиться більше агентів, ніж ви думаєте.
ПІДКАЗКА: Подумайте про різні етапи процесу підтримки клієнтів, а також врахуйте агентів, необхідних для будь-якої системи.
Рішення
Перевірка знань
Питання 1
Який сценарій найкраще підходить для системи з кількома агентами?
- A1: Бот підтримки відповідає на поширені питання, використовуючи одну базу знань і невеликий набір інструментів.
- A2: Процес повернення потребує окремих ролей для виявлення шахрайства, оплати та відповідності, кожна з власними інструментами, і їх результати повинні координуватися.
- A3: Та сама проста класифікація надходить тисячі разів на годину.
Питання 2
Коли один агент зазвичай є кращим вибором?
- A1: Завдання можна виконати з одним набором інструкцій та інструментів, без передачі спеціалістам.
- A2: Агент має доступ до більш ніж одного інструменту.
- A3: Робочий процес вимагає окремих ролей з різними дозволами та незалежними журналами аудиту.
Підсумок
У цьому уроці ми розглянули патерн дизайну з кількома агентами, включаючи сценарії, де застосовні мульти-агенти, переваги використання мульти-агентів замість одиночного агента, базові елементи реалізації патерну мульти-агента та як мати видимість взаємодії кількох агентів між собою.
Є ще питання про патерн дизайну з кількома агентами?
Приєднуйтесь до Microsoft Foundry Discord, щоб зустріти інших учнів, відвідати години офісу та отримати відповіді на свої питання про AI-агентів.
Додаткові ресурси
Попередній урок
Наступний урок
Відмова від відповідальності: Цей документ було перекладено за допомогою сервісу штучного інтелекту для перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.