Многоагентные системы промптинга

Представьте команду умных помощников, каждый из которых обладает особым навыком, а все они вместе решают сложную задачу. В этом заключается основная идея мультиагентных систем составления запросов!

Вместо одной большой языковой модели (LLM), которая пытается делать всё, мы используем несколько LLM, каждой из которых назначены определённая роль и набор инструкций.

Использование нескольких агентов даёт значительные преимущества:

• Решение сложных задач: Разбивает масштабные задачи на более мелкие, выполнимые части.
• Специализация: Каждый агент сосредоточен на том, что он умеет лучше всего.
• Повышенная точность: Агенты могут перепроверять работу друг друга или улучшать результаты.
• Устойчивость: Если один агент испытывает затруднения, другие могут его заменить.

Каждая мультиагентная система состоит из двух основных частей:

• Агенты: Это отдельные LLM, каждой из которых назначена уникальная роль (например, «Исследователь», «Составитель краткого изложения» или «Критик»).
• Оркестратор: Это «руководитель», который координирует работу агентов. Он решает, кто, что и когда делает, а также передаёт информацию между агентами.

Чёткое назначение ролей крайне важно. Представьте, что это проектная команда:

• «Исследовательский агент» может просматривать данные в поисках фактов.
• «Агент планирования» может составить план действий для решения.
• «Творческий агент» может проводить мозговой штурм.

Каждой роли соответствует специальный запрос, определяющий её образ и задачу.

Агенты обмениваются информацией, обычно в структурированном текстовом формате.

Например, «исследовательский агент» может выдать список фактов, который затем становится входными данными для «агента, составляющего краткое изложение».

Оркестратор обеспечивает этот обмен информацией и следит за тем, чтобы сообщения поступали нужному агенту в нужное время.

Оркестратор подобен дирижёру оркестра. В его обязанности входит:

• Определение общего рабочего процесса.
• Отправка запросов нужным агентам.
• Сбор результатов от агентов.
• Передача соответствующих результатов в качестве новых входных данных последующим агентам.
• Определение момента завершения задачи.

Представим, что мы создаём короткий рассказ:

1. Пользователь: «Напиши короткий рассказ о космическом исследователе, который нашёл нового инопланетного питомца».
2. Агент сюжета: Создаёт краткий план сюжета.
3. Агент персонажей: Создаёт описания исследователя и питомца.
4. Повествовательный агент: Пишет рассказ, используя сведения о сюжете и персонажах.
5. Агент-редактор: Проверяет и улучшает связность рассказа и его грамматику.

Оркестратор управляет этой последовательностью.

Каждый агент получает от оркестратора собственный специализированный запрос. Обычно этот запрос включает:

• Его роль: «Вы — генератор сюжета рассказа».
• Его задачу: «Создайте план сюжета на основе запроса пользователя».
• Контекст и входные данные: «Запрос пользователя: {запрос_пользователя}».
• Формат результата: «Предоставьте трёхактную структуру».

Рассмотрим концептуальный подход к проектированию мультиагентной системы:

• Шаг 1. Определите цель: Какую сложную задачу необходимо выполнить?
• Шаг 2. Разбейте задачу: Разделите задачу на более мелкие подзадачи.
• Шаг 3. Назначьте роли: Создайте агентов для каждой подзадачи.
• Шаг 4. Разработайте запросы: Составьте специальные запросы для каждого агента.
• Шаг 5. Организуйте взаимодействие: Определите последовательность действий и поток данных между агентами.

Вы узнали о мультиагентных системах. Давайте проверим, сможете ли Вы определить ключевого участника!

Отличная работа! Вы узнали о возможностях систем с мультиагентным промптингом.

• Они разбивают сложные задачи на части с помощью специализированных агентов LLM.
• Оркестратор управляет рабочим процессом и обменом данными.
• Чёткие роли и конкретные промпты важны для каждого агента.

Такой подход позволяет создавать более надёжные и функциональные решения на основе ИИ!