Sistem Berbilang Ejen dalam AI Agentik

Pasukan ejen yang dikhususkan: seni bina, jenis kerjasama, komunikasi dan binaan LangGraph.

03Jenis-jenis Ejen 14Corak Reka Bentuk dan Seni Bina AI Agentik 04Rangka Kerja dan Alat Ejen

8.1

Apakah Sistem Berbilang Ejen?

Sistem berbilang ejen terdiri daripada beberapa ejen yang bekerjasama untuk menyelesaikan tugasan kompleks.
Setiap ejen mempunyai peranan, matlamat dan alat tertentu.
Ejen boleh bekerjasama, berkomunikasi dan menyelaras untuk mencapai objektif bersama.
Berguna untuk tugasan dunia sebenar yang besar di mana satu ejen mungkin tidak mencukupi.

8.2

Mengapa Menggunakan Sistem Berbilang Ejen?

Memecahkan tugasan kompleks kepada sub-tugasan yang lebih kecil.
Meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan.
Ejen yang berbeza boleh mengkhusus dalam kemahiran berbeza.
Membolehkan pelaksanaan selari dan kebolehskalaan yang lebih baik.
Berguna dalam aplikasi dunia sebenar seperti penyelidikan, penghasilan kandungan, analisis data dan aliran kerja perusahaan.

8.3

Seni Bina Biasa

Pertanyaan PenggunaMatlamat peringkat tinggi

Ejen PengurusPerancang / orkestrator

Ejen PenyelidikanCari maklumat

Alat Carian Web

Ejen PenulisJana kandungan

LLM + Alat

Ejen PenyemakSemak kualiti

Alat Pengesahan

Output AkhirHasil gabungan

8.4

Jenis Kerjasama Berbilang Ejen

Hierarki: Satu ejen pengurus menyelaras sub-ejen.
Kolaboratif: Ejen bekerjasama dan berkongsi maklumat.
Berurutan: Ejen bekerja mengikut urutan (satu demi satu).
Kompetitif: Beberapa ejen memberikan penyelesaian dan yang terbaik dipilih.
Hibrid: Gabungan pendekatan di atas.

Berkaitan14Corak Reka Bentuk dan Seni Bina AI Agentik

8.5

Komunikasi Antara Ejen

Ejen boleh berkongsi mesej, konteks dan hasil perantaraan.
Komunikasi boleh dilakukan menggunakan:
- Memori dikongsi (pangkalan data / stor vektor)
- Penghantaran mesej (terus antara ejen)
- Orkestrator pusat (ejen pengurus)

Berkaitan07Memori dalam AI Agentik

8.6

Contoh: Sistem Berbilang Ejen Pembantu Penyelidikan

Pertanyaan Pengguna“Hasilkan laporan tentang trend tenaga boleh baharu”

Ejen PengurusRancang dan agih tugasan

Ejen PenyelidikanCari data terkini

API Carian Web

Ejen AnalisisRingkaskan pandangan

Alat Analisis Data

Ejen PenulisJana laporan

LLM (cth. GPT-4)

Laporan AkhirJawapan lengkap dengan analisis dan rujukan

Berkaitan09Membina Projek Dunia Sebenar dengan AI Agentik

8.7

Contoh Aliran Kerja (Langkah demi Langkah)

1Pengguna memberikan matlamat peringkat tinggi.
2Ejen pengurus memecahkan matlamat kepada sub-tugasan.
3Setiap sub-ejen melaksanakan tugasannya menggunakan alat yang sesuai.
4Ejen berkongsi hasil dengan pengurus atau terus antara satu sama lain.
5Output akhir dijana dengan menggabungkan semua hasil.

8.8

Contoh Pelaksanaan (LangGraph)

LangGraph membolehkan pembinaan aliran kerja berbilang ejen yang menyimpan keadaan.
Setiap nod dalam graf boleh menjadi ejen dengan peranan tertentu.
Ejen boleh menghantar mesej dan mengekalkan keadaan dikongsi.
Ia berguna untuk aliran kerja kompleks dengan gelung dan syarat.

python

from langgraph.graph import StateGraph

graph = StateGraph()

graph.add_node("research_agent", research_node)
graph.add_node("analysis_agent", analysis_node)
graph.add_node("writer_agent", writer_node)

graph.set_entry_point("research_agent")

graph.add_edge("research_agent", "analysis_agent")
graph.add_edge("analysis_agent", "writer_agent")

graph.set_finish_point("writer_agent")

Berkaitan04Rangka Kerja dan Alat Ejen

8.9

Rumusan Utama

1Sistem berbilang ejen berkuasa untuk tugasan kompleks dan dunia sebenar.
2Setiap ejen boleh mempunyai peranan, matlamat dan set alat tertentu.
3Ejen boleh bekerjasama, berkomunikasi dan berkongsi konteks.
4Ejen pengurus membantu dalam perancangan, penyelarasan dan output akhir.
5Rangka kerja seperti LangGraph, CrewAI dan AutoGen memudahkan pembinaan sistem berbilang ejen.