Multi agent συστήματα με AI Agents για σύνθετες εργασίες

Multi agent συστήματα με AI Agents

Οι περισσότεροι ξεκινούν με έναν μόνο AI Agent που μιλά με τον χρήστη και εκτελεί όλη τη λογική από μόνος του. Αυτό λειτουργεί καλά για απλά σενάρια, αλλά όταν οι εργασίες γίνονται πιο σύνθετες, ο κώδικας και τα prompts αρχίζουν να μπλέκουν. Εκεί έρχονται τα multi agent συστήματα, όπου πολλοί AI Agents συνεργάζονται, ο καθένας με τον ρόλο του.

Γιατί να χρησιμοποιήσεις πολλούς agents

Σε μικρά projects ένας agent είναι αρκετός. Οταν όμως

• η εργασία έχει πολλά επιμέρους βήματα με διαφορετικές απαιτήσεις,
• χρειάζεται συνδυασμός από τεχνικές δεξιότητες και business λογική,
• θέλεις να κρατήσεις prompts και ρόλους καθαρούς και επαναχρησιμοποιήσιμους,

τότε οι πολλοί agents δίνουν πλεονεκτήματα

• μπορείς να έχεις ειδικούς agents για κώδικα, για δεδομένα, για διατύπωση απαντήσεων,
• ο κεντρικός συντονιστής δεν χρειάζεται να ξέρει όλες τις λεπτομέρειες κάθε εργαλείου,
• είναι πιο εύκολο να αλλάξεις ή να αντικαταστήσεις έναν agent χωρίς να αγγίξεις το σύνολο.

Ρόλοι σε ένα multi agent σύστημα

Συχνά σε ένα multi agent setup θα δεις ρόλους όπως

• coordinator ή orchestrator που παίρνει το αρχικό αίτημα και αποφασίζει ποιοι agents θα δουλέψουν,
• planner που σπάει τον στόχο σε βήματα και γεννά σχέδιο εργασίας,
• specialist agents για συγκεκριμένα tasks, πχ αναζήτηση σε δεδομένα, ανάλυση κώδικα, δημιουργία αναφορών,
• reviewer που ελέγχει τις επιμέρους απαντήσεις πριν καταλήξουν στον χρήστη.

Ετσι, αντί για έναν agent που προσπαθεί να τα κάνει όλα, έχεις ομάδα agents που μοιράζονται ρόλους, όπως θα γινόταν σε μια ανθρώπινη ομάδα έργου.

Πώς επικοινωνούν οι agents μεταξύ τους

Υπάρχουν διάφορα μοντέλα επικοινωνίας

Κεντρικός συντονιστής

• ένας agent ή ένα κομμάτι κώδικα δέχεται τα αποτελέσματα από όλους τους άλλους,
• αποφασίζει ποιος agent θα μιλήσει επόμενος και με ποιο context,
• ο χρήστης βλέπει μία τελική απάντηση.

Αλυσίδες agents

• το output του ενός γίνεται input στον επόμενο,
• χρήσιμο όταν υπάρχουν σαφή στάδια, όπως ανάλυση αιτήματος, συλλογή δεδομένων, σύνθεση απάντησης.

Παράλληλη εργασία

• διαφορετικοί agents δουλεύουν ταυτόχρονα σε κομμάτια του προβλήματος,
• στο τέλος υπάρχει στάδιο συγχώνευσης ή επιλογής της καλύτερης πρότασης.

Το ποιο μοντέλο θα χρησιμοποιήσεις εξαρτάται από το αν το πρόβλημα έχει γραμμική ροή ή μοιάζει περισσότερο με συνεργασία ειδικών.

Παραδείγματα χρήσης multi agent συστημάτων

Μερικά πρακτικά σενάρια όπου τα multi agent συστήματα έχουν νόημα

• Ανάλυση περίπλοκων εγγράφων όπου ένας agent εξάγει βασικά σημεία, δεύτερος ελέγχει νομικές πτυχές και τρίτος γράφει περίληψη σε φιλική γλώσσα.
• Τεχνική υποστήριξη όπου ένας agent καταλαβαίνει το πρόβλημα του χρήστη, άλλος κάνει διαγνωστικά σε logs και metrics και ένας τρίτος διατυπώνει την απάντηση.
• Βοηθός για developers, όπου ένας agent προτείνει κώδικα, άλλος ελέγχει για bugs ή βέλτιστες πρακτικές και ένας reviewer αποφασίζει τι θα προτείνει τελικά στον άνθρωπο.

Σε όλα αυτά ο χρήστης βλέπει έναν ενιαίο βοηθό, αλλά εσωτερικά εργάζονται πολλοί agents.

Σχεδιαστικές αρχές για multi agent συστήματα

Για να μην καταλήξεις σε χάος, είναι καλό να ακολουθήσεις μερικές βασικές αρχές

Καθαροί ρόλοι

• κάθε agent πρέπει να έχει σαφή ευθύνη και περιορισμένο scope,
• οι περιγραφές τους στο system prompt να είναι συγκεκριμένες και όχι γενικές.

Ελεγχόμενη ροή πληροφορίας

• δεν χρειάζεται όλοι οι agents να βλέπουν όλες τις λεπτομέρειες,
• δίνεις σε κάθε agent μόνο το κομμάτι του context που χρειάζεται για να κάνει τη δουλειά του.

Μηχανισμοί επίλυσης διαφορών

• τι γίνεται αν δύο agents δώσουν αντικρουόμενες προτάσεις,
• ποιος έχει τον τελικό λόγο, ο orchestrator ή ένας ειδικός reviewer agent.

Καταγραφή και παρακολούθηση

• για κάθε αλληλεπίδραση καταγράφεις ποιος agent έκανε τι,
• μπορείς να διαγνώσεις ποιος ρόλος χρειάζεται βελτίωση ή διαφορετικό prompt.

Πότε είναι υπερβολή να χρησιμοποιήσεις πολλούς agents

Δεν χρειάζεται multi agent προσέγγιση για κάθε πρόβλημα. Μπορεί να είναι υπερβολή όταν

• το task είναι απλό, πχ απάντηση σε συχνές ερωτήσεις,
• η πολυπλοκότητα του συντονισμού ξεπερνά την πολυπλοκότητα του ίδιου του προβλήματος,
• δεν έχεις ακόμη σταθεροποιήσει τους βασικούς agents και πας κατευθείαν σε περίπλοκη αρχιτεκτονική.

Καλή πρακτική είναι να ξεκινάς με έναν πιο ισχυρό agent και να σπας σε πολλούς μόνο όταν εντοπίσεις καθαρά σημεία που ωφελούνται από εξειδίκευση.

Από single agent σε multi agent βήμα βήμα

Αν έχεις ήδη έναν agent σε παραγωγή και θέλεις να περάσεις σε multi agent λογική

• εντόπισε ποια κομμάτια της δουλειάς του είναι διακριτά, όπως ανάλυση, αναζήτηση, συγγραφή, έλεγχος,
• δημιούργησε πρώτα έναν δεύτερο agent που αναλαμβάνει έναν από αυτούς τους ρόλους, πχ reviewer,
• πρόσθεσε μηχανισμό ώστε ο αρχικός agent να μπορεί να ζητά βοήθεια από τον νέο και να αξιοποιεί το αποτέλεσμα,
• παρατήρησε τα οφέλη και τις δυσκολίες πριν προσθέσεις τρίτο ή τέταρτο agent.

Ετσι αποφεύγεις το να σχεδιάσεις πολύπλοκο σύστημα που είναι δύσκολο να συντηρηθεί.