Systemy promptowania wieloagentowego

Proszę sobie wyobrazić zespół inteligentnych asystentów, z których każdy ma specjalną umiejętność, współpracujących przy rozwiązywaniu dużego problemu. To właśnie podstawowa idea systemów promptowania wieloagentowego!

Zamiast jednego dużego modelu językowego (LLM), który próbuje robić wszystko, wykorzystujemy kilka LLM, z których każdy otrzymuje określoną rolę i zestaw instrukcji.

Korzystanie z wielu agentów oferuje istotne korzyści:

• Radzenie sobie ze złożonością: Umożliwia podzielenie dużych zadań na mniejsze, łatwiejsze do wykonania części.
• Specjalizacja: Każdy agent koncentruje się na tym, co robi najlepiej.
• Większa dokładność: Agenci mogą wzajemnie sprawdzać swoją pracę lub udoskonalać wyniki.
• Odporność: Jeśli jeden agent ma trudności, pozostali mogą go wesprzeć.

Każdy system wieloagentowy ma dwie główne części:

• Agenci: Są to indywidualne LLM, z których każdemu przypisano unikalną rolę, np. „Badacz”, „Podsumowujący” lub „Krytyk”.
• Orkiestrator: Jest to „menedżer”, który koordynuje pracę agentów. Decyduje, kto, co i kiedy robi, oraz przekazuje między nimi informacje.

Jasne określenie ról ma kluczowe znaczenie. Można to porównać do zespołu projektowego:

• Agent badawczy może przeszukiwać dane w celu znalezienia faktów.
• Agent planowania może opracować zarys kolejnych kroków rozwiązania.
• Agent kreatywny może przeprowadzać burzę mózgów.

Każda rola wiąże się z konkretnym promptem definiującym jej personę i zadanie.

Agenci komunikują się, wymieniając informacje, zwykle w ustrukturyzowanym formacie tekstowym.

Na przykład agent badawczy może zwrócić listę faktów, która następnie staje się danymi wejściowymi dla agenta podsumowującego.

Orkiestrator ułatwia przepływ tych informacji, dbając o to, aby wiadomości docierały do właściwego agenta we właściwym czasie.

Orkiestrator przypomina dyrygenta orkiestry. Do jego obowiązków należą:

• Definiowanie ogólnego przepływu pracy.
• Wysyłanie promptów do właściwych agentów.
• Zbieranie wyników od agentów.
• Przekazywanie odpowiednich wyników jako nowych danych wejściowych kolejnym agentom.
• Określanie, kiedy zadanie jest zakończone.

Załóżmy, że tworzymy krótkie opowiadanie:

1. Użytkownik: „Napisz krótkie opowiadanie o odkrywcy kosmosu, który znajduje nowego kosmitę jako zwierzątko.”
2. Agent fabuły: Generuje podstawowy zarys fabuły.
3. Agent postaci: Tworzy opisy odkrywcy i zwierzątka.
4. Agent narracji: Pisze opowiadanie, korzystając z fabuły i opisów postaci.
5. Agent redakcyjny: Weryfikuje i udoskonala opowiadanie pod kątem spójności oraz gramatyki.

Orkiestrator zarządza tą sekwencją.

Każdy agent otrzymuje od orkiestratora własny specjalistyczny prompt. Zwykle zawiera on:

• Jego rolę: „Pełni Pan rolę generatora fabuły opowiadania.”
• Jego zadanie: „Należy utworzyć zarys fabuły na podstawie prośby użytkownika.”
• Kontekst/dane wejściowe: „Prośba użytkownika: {user_request}”
• Format wyniku: „Należy przedstawić strukturę w trzech aktach.”

Przyjrzyjmy się koncepcyjnemu projektowi systemu wieloagentowego:

• Krok 1: Określenie celu: Jakie złożone zadanie należy wykonać?
• Krok 2: Podział zadania: Należy podzielić zadanie na mniejsze podzadania.
• Krok 3: Przypisanie ról: Należy utworzyć agentów dla każdego podzadania.
• Krok 4: Projektowanie promptów: Należy opracować konkretne prompty dla każdego agenta.
• Krok 5: Orkiestracja: Należy zdefiniować kolejność działań i przepływ danych między agentami.

Świetna praca! Poznali Państwo możliwości systemów promptowania opartych na wielu agentach.

• Dzielą one złożone zadania na mniejsze, wykorzystując wyspecjalizowane agenty LLM.
• Orkiestrator zarządza przebiegiem pracy i komunikacją.
• Jasno określone role i konkretne prompty mają kluczowe znaczenie dla każdego agenta.

Takie podejście pozwala tworzyć bardziej niezawodne i zaawansowane rozwiązania AI!