Di luar AI model tunggal: bagaimana desain arsitektur mendorong orkestrasi multi-agen yang andal

Kita melihat AI berevolusi dengan cepat. Ini bukan lagi tentang membangun model tunggal yang sangat pintar. Kekuatan nyata, dan perbatasan yang menarik, terletak pada beberapa agen AI khusus untuk bekerja sama. Pikirkan mereka sebagai tim kolega ahli, masing -masing dengan keterampilan mereka sendiri – satu menganalisis data, yang lain berinteraksi dengan pelanggan, yang ketiga mengelola logistik, dan sebagainya. Mendapatkan tim ini untuk berkolaborasi dengan mulus, seperti yang dibayangkan oleh berbagai diskusi industri dan diaktifkan oleh platform modern, adalah tempat keajaiban terjadi.

Tapi mari kita menjadi nyata: mengoordinasikan sekelompok agen AI independen, terkadang unik keras. Ini bukan hanya membangun agen individu yang keren; Bit tengah yang berantakan – orkestrasi – yang dapat membuat atau menghancurkan sistem. Ketika Anda memiliki agen yang saling mengandalkan, bertindak secara tidak sinkron dan berpotensi gagal secara mandiri, Anda tidak hanya membangun perangkat lunak; Anda sedang melakukan orkestra yang kompleks. Di sinilah cetak biru arsitektur yang solid masuk. Kita membutuhkan pola yang dirancang untuk keandalan dan skala sejak awal.

Masalah Kulit Kolaborasi Agen

Mengapa mengatur sistem multi-agen seperti tantangan? Baik, sebagai permulaan:

1. Mereka mandiri: Tidak seperti fungsi yang dipanggil dalam suatu program, agen sering memiliki loop internal, tujuan, dan negara sendiri. Mereka tidak hanya menunggu instruksi dengan sabar.
2. Komunikasi menjadi rumit: Bukan hanya agen yang berbicara dengan agen B. agen A mungkin menyiarkan info agen C dan D peduli, sementara Agen B sedang menunggu sinyal dari E sebelum memberi tahu sesuatu.
3. Mereka perlu memiliki otak bersama (keadaan): Bagaimana mereka semua menyetujui “kebenaran” dari apa yang terjadi? Jika agen A memperbarui catatan, bagaimana agen b mengetahuinya andal Dan dengan cepat? Informasi basi atau yang saling bertentangan adalah pembunuh.
4. Kegagalan tidak bisa dihindari: Seorang agen macet. Pesan hilang. Layanan Eksternal Call Times Out. Ketika satu bagian dari sistem jatuh, Anda tidak ingin semuanya berhenti atau, lebih buruk, melakukan hal yang salah.
5. Konsistensi bisa sulit: Bagaimana Anda memastikan bahwa proses multi-langkah yang kompleks yang melibatkan beberapa agen sebenarnya mencapai keadaan akhir yang valid? Ini tidak mudah ketika operasi didistribusikan dan asinkron.

Sederhananya, kompleksitas kombinatorial meledak saat Anda menambahkan lebih banyak agen dan interaksi. Tanpa rencana yang solid, debugging menjadi mimpi buruk, dan sistem terasa rapuh.

Memilih Playbook Orkestrasi Anda

Bagaimana Anda memutuskan agen mengoordinasikan pekerjaan mereka mungkin merupakan pilihan arsitektur yang paling mendasar. Berikut beberapa kerangka kerja:

• Konduktor (hierarkis): Ini seperti orkestra simfoni tradisional. Anda memiliki orkestra utama (konduktor) yang menentukan aliran, memberi tahu agen (musisi) tertentu kapan harus melakukan karya mereka, dan menyatukan semuanya.
  • Ini memungkinkan untuk: alur kerja yang jelas, eksekusi yang mudah dilacak, kontrol langsung; Ini lebih sederhana untuk sistem yang lebih kecil atau kurang dinamis.
  • Hati -hati dengan: Konduktor dapat menjadi hambatan atau satu titik kegagalan. Skenario ini kurang fleksibel jika Anda membutuhkan agen untuk bereaksi secara dinamis atau bekerja tanpa pengawasan konstan.
• The Jazz Ensemble (Federated/Desentralisasi): Di sini, agen berkoordinasi lebih langsung satu sama lain berdasarkan sinyal atau aturan bersama, seperti musisi di band jazz berimprovisasi berdasarkan isyarat dari satu sama lain dan tema umum. Mungkin ada sumber daya atau aliran acara, tetapi tidak ada bos pusat yang mengelola setiap nada.
  • Hal ini memungkinkan untuk: ketahanan (jika seorang musisi berhenti, yang lain sering dapat melanjutkan), skalabilitas, kemampuan beradaptasi dengan perubahan kondisi, lebih banyak perilaku yang muncul.
  • Apa yang harus dipertimbangkan: mungkin lebih sulit untuk memahami aliran keseluruhan, debugging itu rumit (“Mengapa agen itu melakukan itu Kemudian? ”) Dan memastikan konsistensi global membutuhkan desain yang cermat.

Banyak sistem multi-agen dunia nyata (MAS) akhirnya menjadi hibrida-mungkin orkestra tingkat tinggi menetapkan panggung; kemudian kelompok agen dalam struktur itu berkoordinasi dengan desentral.

Mengelola Otak Kolektif (Negara Bersama) Agen AI

Agar agen dapat berkolaborasi secara efektif, mereka sering membutuhkan pandangan bersama tentang dunia, atau setidaknya bagian yang relevan dengan tugas mereka. Ini bisa menjadi status saat ini dari pesanan pelanggan, basis pengetahuan bersama dari informasi produk atau kemajuan kolektif menuju tujuan. Menjaga “otak kolektif” ini konsisten dan dapat diakses di seluruh agen terdistribusi sangat sulit.

Pola arsitektur yang kita condongkan:

• Perpustakaan Pusat (basis pengetahuan terpusat): Tempat tunggal, otoritatif (seperti database atau layanan pengetahuan khusus) di mana semua informasi bersama hidup. Agen memeriksa buku (baca) dan kembalikan (tulis).
  • Pro: Sumber kebenaran tunggal, lebih mudah untuk menegakkan konsistensi.
  • Con: Dapat dipalu dengan permintaan, berpotensi memperlambat segalanya atau menjadi titik tersedak. Harus sangat kuat dan dapat diskalakan.
• Catatan Terdistribusi (cache terdistribusi): Agen menyimpan salinan lokal dari info yang sering dibutuhkan untuk kecepatan, didukung oleh Perpustakaan Pusat.
  • Pro: Bacaan lebih cepat.
  • Con: Bagaimana Anda tahu jika salinan Anda terkini? Cache Invalidasi dan Konsistensi menjadi teka -teki arsitektur yang signifikan.
• SHOUTING UPDATE (Pesan lewat): Alih -alih agen terus -menerus bertanya kepada perpustakaan, perpustakaan (atau agen lain) berteriak, “Hei, info ini berubah!” melalui pesan. Agen mendengarkan pembaruan yang mereka pedulikan dan perbarui catatan mereka sendiri.
  • Pro: Agen dipisahkan, yang baik untuk pola yang digerakkan oleh peristiwa.
  • Con: Memastikan semua orang mendapat pesan dan menanganinya dengan benar menambah kompleksitas. Bagaimana jika pesan hilang?

Pilihan yang tepat tergantung pada seberapa kritis konsistensi up-to-the-detik, versus seberapa banyak kinerja yang Anda butuhkan.

Membangun kapan hal salah (penanganan kesalahan dan pemulihan)

Bukan jika seorang agen gagal, itu saat. Arsitektur Anda perlu mengantisipasi hal ini.

Pikirkan tentang:

• Watchdogs (pengawasan): Ini berarti memiliki komponen yang tugasnya hanya menonton agen lain. Jika seorang agen diam atau mulai bertingkah aneh, pengawas dapat mencoba memulai kembali atau memperingatkan sistem.
• Coba lagi, tapi jadilah pintar (coba lagi dan idempotensi): Jika tindakan agen gagal, itu harus sering mencoba lagi. Tapi, ini hanya berfungsi jika tindakannya idempoten. Itu berarti melakukannya lima kali memiliki hasil yang sama persis dengan melakukannya sekali (seperti menetapkan nilai, tidak menambahnya). Jika tindakan tidak idempar, retries dapat menyebabkan kekacauan.
• Membersihkan kekacauan (kompensasi): Jika Agen A melakukan sesuatu dengan sukses, tetapi Agen B (langkah A selanjutnya dalam prosesnya) gagal, Anda mungkin perlu “membatalkan” pekerjaan agen A. Pola seperti Sagas membantu mengoordinasikan alur kerja multi-langkah yang dapat dikompensasi ini.
• Mengetahui di mana Anda berada (status alur kerja): Menjaga log yang terus -menerus dari keseluruhan proses membantu. Jika sistem turun di tengah kerja, itu dapat mengambil dari langkah baik terakhir yang diketahui daripada memulai dari awal.
• Membangun firewall (pemutus sirkuit dan sekat): Pola -pola ini mencegah kegagalan dalam satu agen atau layanan dari kelebihan beban atau menabrak orang lain, berisi kerusakan.

Memastikan pekerjaan dilakukan dengan benar (eksekusi tugas yang konsisten)

Bahkan dengan keandalan agen individu, Anda perlu keyakinan bahwa seluruh tugas kolaboratif selesai dengan benar.

Mempertimbangkan:

• Operasi Atom-ish: Sementara transaksi asam sejati sulit dengan agen terdistribusi, Anda dapat merancang alur kerja untuk berperilaku sedekat mungkin dengan atom mungkin menggunakan pola seperti sagas.
• Buku catatan yang tidak berubah (sumber acara): Catat setiap tindakan yang signifikan dan perubahan negara sebagai peristiwa dalam log yang tidak dapat diubah. Ini memberi Anda sejarah yang sempurna, membuat rekonstruksi negara menjadi mudah, dan sangat bagus untuk mengaudit dan debugging.
• Menyetujui realitas (konsensus): Untuk keputusan penting, Anda mungkin memerlukan agen untuk menyetujui sebelum melanjutkan. Ini dapat melibatkan mekanisme pemungutan suara sederhana atau algoritma konsensus terdistribusi yang lebih kompleks jika kepercayaan atau koordinasi sangat menantang.
• Memeriksa pekerjaan (validasi): Bangun langkah -langkah ke dalam alur kerja Anda untuk memvalidasi output atau status setelah agen menyelesaikan tugasnya. Jika ada yang terlihat salah, memicu proses rekonsiliasi atau koreksi.

Arsitektur terbaik membutuhkan fondasi yang tepat.

• Kantor Pos (Antrian Pesan/Pialang seperti Kafka atau Rabbitmq): Ini sangat penting untuk agen decoupling. Mereka mengirim pesan ke antrian; Agen yang tertarik dengan pesan -pesan itu mengambilnya. Ini memungkinkan komunikasi asinkron, menangani lonjakan lalu lintas dan merupakan kunci untuk sistem terdistribusi yang tangguh.
• Kabinet arsip bersama (toko/database): Di sinilah negara bagian bersama Anda tinggal. Pilih tipe yang tepat (relasional, NoSQL, grafik) berdasarkan struktur data Anda dan pola akses. Ini harus performant dan sangat tersedia.
• Mesin sinar-X (platform observabilitas): Log, metrik, penelusuran – Anda membutuhkan ini. Debugging Sistem terdistribusi sangat sulit. Mampu melihat dengan tepat apa yang dilakukan setiap agen, kapan dan bagaimana mereka berinteraksi tidak dapat dinegosiasikan.
• Direktori (Registry Agen): Bagaimana agen menemukan satu sama lain atau menemukan layanan yang mereka butuhkan? Registri pusat membantu mengelola kompleksitas ini.
• Taman bermain (kontainerisasi dan orkestrasi seperti Kubernetes): Ini adalah bagaimana Anda benar -benar menggunakan, mengelola, dan skala semua contoh agen individu dengan andal.

Bagaimana agen mengobrol? (Pilihan Protokol Komunikasi)

Cara agen berbicara berdampak pada segalanya mulai dari kinerja hingga seberapa erat mereka.

• Panggilan telepon standar Anda (istirahat/http): Ini sederhana, berfungsi di mana -mana dan bagus untuk permintaan/respons dasar. Tapi itu bisa terasa agak cerewet dan bisa kurang efisien untuk volume tinggi atau struktur data yang kompleks.
• Panggilan konferensi terstruktur (GRPC): Ini menggunakan format data yang efisien, mendukung berbagai jenis panggilan termasuk streaming dan jenis-aman. Ini bagus untuk kinerja tetapi membutuhkan kontrak layanan yang menentukan.
• Papan Buletin (Antrian Pesan – Protokol seperti AMQP, MQTT): Agen memposting pesan ke topik; Agen lain berlangganan topik yang mereka pedulikan. Ini tidak sinkron, sangat diskalakan dan sepenuhnya memisahkan pengirim dari penerima.
• Jalur langsung (RPC – kurang umum): Agen memanggil fungsi langsung pada agen lain. Ini cepat, tetapi menciptakan kopling yang sangat ketat – agen perlu tahu persis siapa yang mereka panggil dan di mana mereka berada.

Pilih protokol yang sesuai dengan pola interaksi. Apakah ini permintaan langsung? Acara siaran? Aliran data?

Menyatukan semuanya

Membangun sistem multi-agen yang andal dan terukur bukan tentang menemukan peluru ajaib; Ini tentang membuat pilihan arsitektur yang cerdas berdasarkan kebutuhan spesifik Anda. Apakah Anda akan condong lebih hierarkis untuk kontrol atau federasi untuk ketahanan? Bagaimana Anda mengelola negara bersama yang penting itu? Apa rencana Anda kapan (bukan jika) agen turun? Potongan infrastruktur apa yang tidak dapat dinegosiasikan?

Ini rumit, ya, tetapi dengan berfokus pada cetak biru arsitektur ini – mengatur interaksi, mengelola pengetahuan bersama, merencanakan kegagalan, memastikan konsistensi dan membangun di atas fondasi infrastruktur yang solid – Anda dapat menjinakkan kompleksitas dan membangun sistem yang kuat dan cerdas yang akan mendorong gelombang AI perusahaan berikutnya.

Nikhil Gupta adalah Manajer Manajemen Manajemen Produk AI/Manajer Produk Staf di Atlassian.