Ahoana ny fomba fiheveran'ny rafitra multi-Agent ny LLM Architecture

Miaraka amin'ny hafainganam-pandeha haingana amin'ny fivoaran'ny Artificial Intelligence (AI), ny fihodinana amin'ny fivoarany dia matetika mahatsapa ho toy ny mitranga foana.

Ny Large Language Models (LLMs) ankehitriny dia nitombo ho afaka amin'ny zava-bita tsy mampino eo amin'ny resaka fanodinana fiteny voajanahary, saingy matetika izy ireo no tafintohina rehefa miatrika asa saro-pady sy dingana maro izay tsy azo ifanarahana ny fahamarinany sy ny mangarahara.

Ny fironan'izy ireo amin'ny fahatsiarovan-tena tsy ampoizina sy ny fahaiza-manao tsy mifanaraka amin'ny fanjohian-kevitra sarotra sy dingana maro dia nahatonga ireo rafitra AI solontena tokana ireo ho tsy azo ianteherana amin'ny toe-javatra izay tena ilaina ny fahitsiana, ny mangarahara ary ny fampifanarahana.

Ny modely sasany dia tsara kokoa noho ny hafa amin'ny asa nomena, fa ny fisafidianana ny tsara indrindra hahatratrarana ny tanjonao dia mety ho toy ny manodina daoly.

Manam-pahaizana maro no reraka amin'ny fanitsiana tsara ny vokatra vokariny, saingy mila fanavaozana tena ilaina amin'ny fomba fiasan'ny LLM izany. Johnson James Kanjirathinkal , mpiara-manorina sy VP amin'ny vokatra ao amin'ny Hainy , sehatra fandraisana mpiasa sy onboarding manolo ny fandraisana mpiasa efa lany andro amin'ny fanombanana ara-teknika mifototra amin'ny fahaiza-manao AI, manontany ny antony mahatonga ny LLM mandeha amin'ny rafitra modely tokana amin'ny toerana voalohany.

Ny foto-kevitra vaovao momba ny rafitra AI multi-agent dia efa napetraka ao amin'ny Skillfully, saingy zoro iray ihany izany amin'ny mety ho an'ny AI multi-agent hamerenana indray ny LLM ho an'ny karazana fampiharana tena izy.

Ity fomba fiasa ity dia mifantoka amin'ny fahalalana mizara amin'ny alàlan'ny rafitra AI multi-agent izay maneho ny fomba fiasan'ny ekipan'olombelona amin'ny sehatra matihanina.

Ny famerana ny LLMs tokana amin'ny famokarana

Amin'ny maha samihafa azy ireo, ny LLM modely tokana dia voafehin'ny maritrano famolavolana azy ireo rehefa ampiharina amin'ny fanapahan-kevitra momba ny raharaham-barotra avo lenta.

Na dia eo aza ny fanisana mari-pamantarana be pitsiny sy angon-drakitra fanofanana be dia be, dia miasa toy ny rafitra mitambatra izy ireo miaraka amin'ny fetra ara-teknika maromaro:

• Ny tsy fahafahany manamarina amin'ny fomba mahomby ny vokatra azony
• Tsy fahampian'ny fifantohana manokana amin'ny subtasks cognitive samihafa
• Fahaizana voafetra amin'ny fitazonana ny tsy fitoviana amin'ny rojo fanjohian-kevitra sarotra
• Tsy ampy ny mangarahara amin'ny fanatsoahan-kevitra

Ohatra, ny orinasa rehetra te-hanaraka ny tsena ankehitriny dia mitaky AI izay afaka manombana ny fahaizan'ny kandidà amin'ny fomba marina sy marina. Ny manam-pahaizana momba ny fandraisana mpiasa dia miankina amin'ny fifangaroan'ny angon-drakitra sy ny intuition matihanina tsara, raha toa kosa ny rafitra AI nentim-paharazana nangatahana hanao toy izany dia mirona amin'ny fampiasana ny anaram-boninahitra na ny mari-pahaizana momba ny fanabeazana ho toy ny proxy ho an'ny fahaiza-manao fa tsy manombana ny tena fahaiza-manao.

Vokatr'izany, ny AI dia afaka miteraka vokatra tsy marina na mamitaka rehefa angatahina handray fanapahan-kevitra mifototra amin'ny famantarana ankolaka fa tsy angon-drakitra zava-bita mivaingana.

Angamba ny zava-dehibe kokoa, ny tsy fahampian'ny rafitra fanamarinana matanjaka dia miteraka vokatra tsy ampy hazavaina sy rafitra fanombanana mazava, mamela ny fandraisana mpiasa miaraka amin'ny tolo-kevitra tsy azo ihodivirana raha ny tena ilainy dia tari-dalana azo ampiharina.

Mba hahatonga ny AI ho tena ilaina amin'ny fandraharahana, dia tsy maintsy manome fanapahan-kevitra azo tanterahina sy mangarahara izy io fa tsy vinavina eny ambonin'ny tany fotsiny.

Ny Vahaolana Multi-Agent amin'ny Olan'ny LLM Nuance

Rehefa tojo olana mitovy amin'izany izy teo am-pamolavolana Skillfully, Kanjirathinkal dia nifantoka tamin'ny famoronana rafitra LLM izay misaina tsy mitovy amin'ny fomba fototra fototra iray; fa tsy miantehitra amin'ny maodely tokana hifehezana ny zava-drehetra, ny workflows multi-agent dia mizara asa amin'ireo mpiasan'ny AI manokana.

Miara-miasa ireo mpiasa ireo, samy mifantoka amin'ny asa miavaka toy ny fahatakarana ny teny manodidina, ny fanatanterahana ny asa, na ny fanaraha-maso ny kalitao mba hamokarana vokatra marina sy azo antoka kokoa.

Ity fomba fisainana vaovao ity dia efa mivelona amin'ny sehatra fandraisana mpiasa an'i Skillfully, izay mampiasa rafitra AI maro-agent voarindra mba hanomezana fizotry ny fandraisana mpiasa azo antoka kokoa sy mifantoka amin'ny olombelona. Ny mpiasan'ny AI Skillfully dia manombana ny fahaiza-manao amin'ny fomba mavitrika, mamakafaka ny fomba fiasan'ny olona amin'ny tontolo siantifika. Amin'ny alàlan'ny fananana masoivoho AI marobe mifanakalo hevitra, dia mampihena be ny mety hisian'ny fahatsiarovan-tena sy tolo-kevitra diso ny rafitra, manome sary mazava kokoa sy marina kokoa momba ny fahaizan'ny kandidà.

Niasa ihany koa ny Kanjirathinkal mba hahatonga ny fanazavana ho vato fehizoron'ny rafitra. Ny tolo-kevitry ny mpiasan'ny Skillfully dia tohanan'ny rubrics fanombanana efa voafaritra mialoha, ny fomba fanaovana naoty mangarahara, ary ny antony amin'ny antsipiriany nomen'ny mpiasan'ny LLM maro.

Tahaka ny manam-pahaizana manokana momba ny fandraisana mpiasa, ny tolo-kevitr'i Skillfully dia azo arovana sy miovaova. Mifanohitra amin'ireo manam-pahaizana momba ny olombelona, ireo tolo-kevitra ireo dia tonga miaraka amin'ny fanalefahana mitongilana matanjaka amin'ny alàlan'ny fanaraha-maso marobe ataon'ny masoivoho miorina amin'ny rafitra fanombanana tsy miovaova izay mamorona lalan'ny fanaraha-maso mazava. Ity fangaraharana amin'ny ambaratonga manaraka ity dia mandroso ihany koa amin'ny fitsipika AI mipoitra, izay mety hisambotra LLM tsy voaomana.

Fanamby ara-teknika sy fivoarana ho avy

Na dia eo aza ny tombony azony, ny fampiharana ny rafitra multi-agent dia mampiditra fahasarotana ara-teknika vaovao:

• Fiaraha-miasa eo amin'ny samy mpiasa
• Mety ho tsy fifanarahana eo amin'ny modely manokana
• Ilaina ny sosona orkestra be pitsiny
• Nitombo ny fitakiana kajy

Ireo fanamby ireo dia maneho ny sisin-tany manaraka ho an'ny maritrano AI. Araka ny nasehon'i Kanjirathinkal tao amin'ny Skillfully, ny tombotsoa azo avy amin'ny fahalalana zaraina dia mihoatra noho ireo sakana amin'ny fampiharana ireo rehefa misy vokany eo amin'ny olombelona toy ny fanaon'ny fandraisana mpiasa ara-drariny ny tsatòka.

Fiaraha-miasa maro-Agent ho amin'ny hoavy tsy misy monolitika

Hentitra i Johnson James Kanjirathinkal fa ny rafitra AI rahampitso dia ho manam-pahaizana manokana hameno ny fahaiza-manaon'ny olombelona amin'ny fampiharana tena izy, miaraka amin'ny fahombiazan'ny workflows multi-agent amin'ny fanakaramaana tranga fitsapana manakiana ho an'ny rafitra AI modular sy fiaraha-miasa vaovao izay mety hahomby amin'ny sehatra maro.

Mino izy fa ny AI dia tsy maintsy mandroso mihoatra ny modely monolithic, solontena tokana mba hamahana amin'ny fomba mahomby ny olana tena izy. Ny workflows multi-agent dia manolotra safidy azo ianteherana, azo esorina ary azo adika izay mampifanaraka ny AI amin'ny filan'ny olombelona fa tsy manery ny orinasa hifanaraka amin'ny fetran'ny AI.

Ny rafitra multi-agent dia mamerina indray ny AI amin'ny maha-operatera tokana azy ary bebe kokoa amin'ny maha-ekipa manam-pahaizana manokana afaka mihantsy, manadio ary manorina amin'ny fomba fijerin'ny tsirairay. Kanjirathinkal dia naneho fampiasana iray ho an'izany ao amin'ny Skillfully, mamadika ny dingana henjana sy tsy mazava ho lasa mora kokoa sy ara-drariny.

Io fiovana io ihany dia azo atao na aiza na aiza angatahana AI handray fanapahan-kevitra manan-danja.