Iza jedno-modela AI: Kako arhitektonski dizajn pokreće pouzdanu orkestraciju s više agenata

Vidimo da se AI brzo razvija. Više se ne radi samo o izgradnji jednog, super pametnog modela. Prava snaga i uzbudljiva granica leže u dobivanju više specijaliziranih AI agenata da rade zajedno. Zamislite ih kao tim stručnih kolega, a svaki ima svoje vještine – jedna analizira podatke, drugi komunicira s kupcima, treća upravlja logistikom i tako dalje. Dovođenje ovog tima da neprimjetno surađuje, što je predviđeno raznim raspravama u industriji i omogućio moderne platforme, događa se magija.

Ali budimo stvarni: koordiniranje gomile neovisnih, ponekad čudnih, ai agenata je tvrdoglav. To nije samo izgradnja hladnih pojedinačnih agenata; To je neuredan srednji zalogaj – orkestracija – koji može napraviti ili slomiti sustav. Kad imate agente koji se oslanjaju jedni na druge, djelujući asinkrono i potencijalno neuspjeh neovisno, ne gradite samo softver; Vodite složeni orkestar. Ovdje dolaze čvrsti arhitektonski nacrti. Potrebni su nam uzorci dizajnirani za pouzdanost i razmjere od samog početka.

Krotty problem suradnje agenta

Zašto je orkestrirajući sustavi s više agenata takav izazov? Pa, za početak:

1. Oni su neovisni: Za razliku od funkcija koje se pozivaju u programu, agenti često imaju vlastite unutarnje petlje, ciljeve i države. Ne čekaju samo strpljivo upute.
2. Komunikacija postaje komplicirana: To nije samo agent razgovor s agentima B. Agentom A može emitirati informacije o info -a i s kojim se brine, dok agent B čeka signal od E prije nego što nešto kaže.
3. Moraju imati zajednički mozak (država): Kako se svi slažu oko “istine” onoga što se događa? Ako agent A ažurira zapis, kako agent B zna o tome pouzdano i brzo? Stale ili sukobljene informacije su ubojica.
4. Neuspjeh je neizbježan: Agent se sruši. Poruka se izgubi. Vremena vanjskog poziva. Kad jedan dio sustava padne, ne želite da se cijela stvar brusi ili, što je još gore, učinila pogrešnu stvar.
5. Dosljednost može biti teška: Kako osigurati da složen, više koračni postupak koji uključuje nekoliko agenata zapravo dosegne valjano konačno stanje? To nije lako kada se operacije distribuiraju i asinhroni.

Jednostavno rečeno, kombinatorna složenost eksplodira dok dodajete više sredstava i interakcija. Bez čvrstog plana, uklanjanje pogrešaka postaje noćna mora, a sustav se osjeća krhko.

Odabir svoje orkestracije

Kako odlučujete da agenti koordiniraju njihov rad možda je najosnovniji arhitektonski izbor. Evo nekoliko okvira:

• Dirigent (hijerarhijski): To je poput tradicionalnog simfonijskog orkestra. Imate glavnog orkestratora (dirigenta) koji diktira tok, govori specifičnim agentima (glazbenicima) kada treba izvoditi svoj komad i sve to okuplja.
  • To omogućava: jasne tokove rada, izvršenje koje je lako ući u trag, izravnu kontrolu; Jednostavnije je za manje ili manje dinamične sustave.
  • Pazite: Dirigent može postati usko grlo ili jednu točku neuspjeha. Ovaj je scenarij manje fleksibilan ako vam trebaju agenti za dinamički reagiranje ili rad bez stalnog nadzora.
• Jazz ansambl (federatiran/decentraliziran): Ovdje se agenti koordiniraju međusobno izravno na temelju zajedničkih signala ili pravila, slično kao glazbenici u jazz bendu improviziraju se na temelju znakova jedni od drugih i uobičajene teme. Mogli bi biti dijeljeni resursi ili tokovi događaja, ali ne upravljaju mikro-upravljanjem središnjeg šefa.
  • To omogućava: otpornost (ako se jedan glazbenik zaustavi, drugi se često može nastaviti), skalabilnost, prilagodljivost promjenjivim uvjetima, više u nastajanju.
  • Što treba uzeti u obzir: Može biti teže razumjeti cjelokupni tok, uklanjanje pogrešaka je škakljivo („Zašto je taj agent to učinio zatim? “) I osiguravanje globalne dosljednosti zahtijeva pažljiv dizajn.

Mnogi sustavi s više agenata u stvarnom svijetu (MAS) na kraju su hibrid-možda orkestrator visoke razine postavlja pozornicu; zatim skupine agensa unutar te strukture koordiniraju desentralno.

Upravljanje kolektivnim mozgom (zajedničko stanje) AI agenata

Da bi agenti mogli učinkovito surađivati, često im je potreban zajednički pogled na svijet ili barem dijelove relevantne za njihov zadatak. To bi mogao biti trenutni status narudžbe kupca, zajednička baza znanja o informacijama o proizvodima ili kolektivni napredak prema cilju. Čvrsto je održavanje ovog „kolektivnog mozga“ dosljednim i dostupnim među distribuiranim agentima.

Arhitektonski uzorci na koje se oslanjamo:

• Središnja biblioteka (centralizirana baza znanja): Jedno, autoritativno mjesto (poput baze podataka ili posvećene usluge znanja) u kojem žive sve zajedničke informacije. Agenti provjeravaju knjige (pročitajte) i vraćaju ih (pišite).
  • Pro: Pojedini izvor istine, lakše provesti dosljednost.
  • CON: Može se zakucati zahtjevima, potencijalno usporavati stvari ili postati točka za prigušenje. Mora biti ozbiljno robustan i skalabilan.
• Distribuirane bilješke (distribuirana predmemorija): Agenti čuvaju lokalne kopije često potrebnih informacija za brzinu, potpomognute središnjom bibliotekom.
  • Pro: Brže čita.
  • CON: Kako znate je li vaša kopija ažurirana? Nevaljanost i dosljednost predmemorije postaju značajne arhitektonske zagonetke.
• Vikanje ažuriranja (prolazak poruka): Umjesto da agenti stalno pitaju knjižnicu, knjižnica (ili drugi agenti) viče “Hej, ovaj se podatak promijenio!” putem poruka. Agenti slušaju ažuriranja koja im je stalo i ažuriraju vlastite bilješke.
  • Pro: Agenti su odvojeni, što je dobro za uzorke usmjerene na događaje.
  • CON: Osiguravanje da svi dobiju poruku i ispravno se obrađuju dodaje složenost. Što ako se poruka izgubi?

Pravi izbor ovisi o tome koliko je kritična konzistentnost na sekundu u odnosu na koliko vam je potrebna performanse.

Izgradnja za kada stvari krenu po zlu (rukovanje pogreškama i oporavak)

Nije ako agent ne uspije, već kada. Vaša arhitektura to mora predvidjeti.

Razmislite:

• Stražari (nadzor): To znači imati komponente čiji je posao jednostavno gledati druge agente. Ako agent utih ili počne djelovati čudno, čuvar ga može pokušati ponovno pokrenuti ili upozoravati sustav.
• Pokušajte ponovo, ali budite pametni (Umreies and IDEMPOTENCE): Ako akcija agenta ne uspije, često bi trebao samo pokušati ponovo. Ali, to djeluje samo ako je radnja idempotentna. To znači da to radi pet puta ima potpuno isti rezultat kao i to jednom (poput postavljanja vrijednosti, a ne povećanja). Ako akcije nisu idempotentne, Pokret može uzrokovati kaos.
• Čišćenje nereda (kompenzacija): Ako je agent A učinio nešto uspješno, ali agent B (kasniji korak u procesu) nije uspio, možda ćete trebati “poništiti” rad Agenta A. Uzorci poput SAGA-i pomažu koordiniranju ovih multistep, kompenziranih tijekova rada.
• Znajući gdje ste bili (stanje tijeka rada): Zadržavanje trajnog dnevnika cjelokupnog procesa pomaže. Ako sustav padne na sredinu rada, može se pokupiti od posljednjeg poznatog dobrog koraka, a ne započeti ispočetka.
• Izgradnja vatrozida (prekidači i pregrade): Ovi obrasci sprječavaju neuspjeh u jednom agentu ili usluzi da preopterećuju ili sruše druge, koji sadrže štetu.

Pobrinuti se da posao bude ispravno (dosljedno izvršavanje zadataka)

Čak i uz pouzdanost pojedinog agenta, treba vam povjerenje da cijeli suradnički zadatak pravilno završava.

Razmotriti:

• Operacije atomske-ish: Iako su TRUE ADIT Transakcije teške s distribuiranim agensima, možete dizajnirati tijekove rada kako biste se ponašali što bliže atomsko moguće koristeći uzorke poput SAGAS -a.
• Nepromjenjivi dnevnik (izvor događaja): Zabilježite svaku značajnu akciju i promjenu stanja kao događaj u nepromjenjivom dnevniku. To vam daje savršenu povijest, olakšava obnovu države i izvrsno je za reviziju i uklanjanje pogrešaka.
• Slaganje se s stvarnošću (konsenzus): Za kritične odluke možda će vam trebati agenti da se dogovore prije nego što nastavite. To može uključivati ​​jednostavne mehanizme glasovanja ili složenije algoritme raspodijeljenih konsenzusa ako je povjerenje ili koordinacija posebno izazovno.
• Provjera rada (validacija): Ugradite korake u svoj tijek rada kako biste potvrdili izlaz ili stanje nakon što agent izvrši svoj zadatak. Ako nešto izgleda pogrešno, pokrenite postupak pomirenja ili korekcije.

Najbolja arhitektura treba pravi temelj.

• Pošta (redovi poruka/brokeri poput Kafke ili RabbitMQ): To je apsolutno neophodno za sredstva za razdvajanje. Oni šalju poruke u red; Agenti zainteresirani za te poruke pokupe ih. To omogućava asinhronu komunikaciju, upravlja prometnim šiljcima i ključno je za otporne distribuirane sustave.
• Obični kabinet za prijavu (trgovine znanja/baze podataka): Ovdje živi vaša zajednička država. Odaberite pravu vrstu (relacijski, nosql, graf) na temelju vaše strukture podataka i obrasca pristupa. Ovo mora biti izvedbeno i vrlo dostupno.
• Rendgenski stroj (platforme promatranja): Dnevnici, mjerni podaci, trag – trebaju vam. Otklanjanje pogrešaka distribuiranih sustava notorno je teško. Biti u stanju vidjeti što je svaki agent radio, kada i kako interakcija ne može pregovarati.
• Imenik (registar agenata): Kako se agenti pronalaze ili otkrivaju usluge koje su im potrebne? Središnji registar pomaže u upravljanju ovom složenošću.
• Igralište (kontejnerizacija i orkestracija poput Kubernetes): Ovako zapravo pouzdano raspoređujete, upravljate i razmještate sve one instance pojedinačnih agenata.

Kako agenti razgovaraju? (Izbori komunikacijskog protokola)

Način na koji agenti razgovaraju utječe na sve, od performansi do koliko su čvrsto povezani.

• Vaš standardni telefonski poziv (REST/HTTP): To je jednostavno, djeluje svugdje i dobro za osnovni zahtjev/odgovor. Ali može se osjećati pomalo brbljavi i može biti manje učinkovito za velike količine ili složene strukture podataka.
• Strukturirani konferencijski poziv (GRPC): Ovo koristi učinkovite formate podataka, podržava različite vrste poziva, uključujući streaming i je sigurno. Izvrsno je za performanse, ali zahtijeva definiranje ugovora o usluzi.
• Biltena (redovi poruka – protokoli poput AMQP, MQTT): Agenti objavljuju poruke prema temama; Ostali agenti pretplaćuju se na teme do kojih im je stalo. Ovo je asinhrono, vrlo skalabilno i potpuno odvaja pošiljatelje od prijemnika.
• Izravna linija (RPC – Manje uobičajena): Agenti pozivaju funkcije izravno na ostalim agentima. To je brzo, ali stvara vrlo čvrsto spajanje – agent mora točno znati koga zovu i gdje su.

Odaberite protokol koji odgovara obrascu interakcije. Je li to izravan zahtjev? Emitirani događaj? Tok podataka?

Sastavljajući sve zajedno

Izgradnja pouzdanih, skalabilnih multi-agentskih sustava nije u pronalaženju čarobnog metka; Radi se o donošenju pametnih arhitektonskih izbora na temelju vaših specifičnih potreba. Hoćete li se više hijerarhijski za kontrolu ili federatirati radi otpornosti? Kako ćete upravljati tom ključnom zajedničkom stanjem? Koji je vaš plan kada (ne ako) agent spušta? Koji su infrastrukturni dijelovi bez pregovora?

To je složeno, da, ali fokusiranjem na ove arhitektonske nacrte – orkestrirajući interakcije, upravljanje zajedničkim znanjem, planiranje neuspjeha, osiguravanje dosljednosti i izgradnje na temelju čvrste infrastrukture – možete ukrotiti složenost i izgraditi robusne, inteligentne sustave koji će pokrenuti sljedeći val AI.

Nikhil Gupta je vođa upravljanja proizvodima AI -ja/direktor proizvoda za osoblje u Atlasni.