В этом руководстве мы разрабатываем комплексную систему бенчмаркинга для оценки различных типов агентских ИИ-систем при выполнении реальных задач корпоративного программного обеспечения. Мы создаём набор разнообразных задач, от преобразования данных и интеграции API до автоматизации рабочих процессов и оптимизации производительности, и оцениваем, как различные агенты, включая основанные на правилах, на базе LLM и гибридные, справляются с этими задачами.
Основные структуры данных
Мы определяем основные структуры данных для нашей системы бенчмаркинга. Создаём классы данных `Task` и `BenchmarkResult` и инициализируем `EnterpriseTaskSuite`, который содержит несколько задач, актуальных для предприятий, таких как преобразование данных, отчётность и интеграция.
Агенты
1. RuleBasedAgent (агент на основе правил) — имитирует традиционную логику автоматизации с помощью предопределённых правил.
2. LLMAgent (агент на базе LLM) — представляет системы ИИ, основанные на рассуждениях.
3. HybridAgent (гибридный агент) — сочетает точность, основанную на правилах, с адаптивностью LLM.
Бенчмаркинг
Мы строим ядро нашей системы бенчмаркинга, которая управляет оценкой агентов по определённому набору задач. Реализуем методы для запуска каждого агента несколько раз для каждой задачи, регистрации результатов и измерения ключевых параметров, таких как время выполнения и точность.
Генерация отчёта
Создаём подробные отчёты и визуальную аналитику для сравнения производительности. Анализируем такие показатели, как уровень успеха, время выполнения и точность для разных агентов и уровней сложности задач.
Визуализация результатов
Используем визуализацию для наглядного представления результатов бенчмаркинга. Создаём графики, отображающие уровень успеха, среднее время выполнения и распределение точности для каждого агента.
Заключение
Мы реализовали надёжную и расширяемую систему бенчмаркинга, которая позволяет нам измерять и сравнивать эффективность, адаптивность и точность различных подходов к агентским ИИ. Наблюдали, как разные архитектуры превосходят друг друга на разных уровнях сложности задач, и как визуальная аналитика выделяет тенденции производительности. Этот процесс позволяет нам оценивать существующих агентов и обеспечивает прочную основу для ИИ-агентов следующего поколения, оптимизированных для надёжности и интеллекта.
Ресурсы
- GitHub Page for Tutorials, Codes and Notebooks
- 100k+ ML SubReddit
- Newsletter
- Telegram
1. Какие типы агентских ИИ-систем рассматриваются в статье и как они оцениваются?
В статье рассматриваются три типа агентских ИИ-систем: RuleBasedAgent (агент на основе правил), LLMAgent (агент на базе LLM) и HybridAgent (гибридный агент). Они оцениваются по их способности справляться с разнообразными задачами корпоративного программного обеспечения, такими как преобразование данных, интеграция API, автоматизация рабочих процессов и оптимизация производительности.
2. Какие основные структуры данных используются в системе бенчмаркинга, описанной в статье?
В системе бенчмаркинга используются две основные структуры данных: класс данных Task для представления задач и класс данных BenchmarkResult для хранения результатов оценки агентов. Также инициализируется EnterpriseTaskSuite, который содержит несколько задач, актуальных для предприятий.
3. Какие методы используются для запуска агентов и регистрации результатов в системе бенчмаркинга?
Для запуска каждого агента несколько раз для каждой задачи и регистрации результатов используются специальные методы. Также измеряются ключевые параметры, такие как время выполнения и точность.
4. Какие показатели анализируются для сравнения производительности агентов?
Для сравнения производительности агентов анализируются такие показатели, как уровень успеха, время выполнения и точность для разных агентов и уровней сложности задач.
5. Какие выводы можно сделать на основе результатов бенчмаркинга, описанных в статье?
На основе результатов бенчмаркинга можно сделать вывод о том, что разные архитектуры агентских ИИ-систем превосходят друг друга на разных уровнях сложности задач. Также визуальная аналитика выделяет тенденции производительности, что позволяет оценивать существующих агентов и разрабатывать ИИ-агентов следующего поколения, оптимизированных для надёжности и интеллекта.