Agenți AI
Orchestrator, workeri și evaluator: tipare pentru agenți AI
Orchestrator-workers este un tipar în care un model central împarte o sarcină, dă bucățile unor workeri și le combină rezultatele. În evaluator-optimizer, un model generează și altul evaluează, în buclă, până când rezultatul trece criteriile. Anthropic recomandă cea mai simplă soluție care merge și complexitate doar când e nevoie.
Actualizat la
Ce este tiparul orchestrator-workers?
Un model central, orchestratorul, împarte sarcina din mers, deleagă bucățile unor modele worker și sintetizează rezultatele. Se potrivește pe sarcini complexe la care nu știi dinainte ce sub-sarcini vor apărea, de exemplu schimbări de cod care ating mai multe fișiere.
Ce este evaluator-optimizer?
Un apel de model generează un răspuns, altul îl evaluează și dă feedback, în buclă. Tiparul merge bine când criteriile de evaluare sunt clare. Exemplul din articolul Anthropic e traducerea literară, unde evaluatorul prinde nuanțe scăpate la prima traducere.
Workflow sau agent?
- Workflow: modelele și uneltele urmează căi de cod stabilite dinainte.
- Agent: modelul își conduce singur procesul și alege ce unelte folosește.
- Anthropic recomandă cea mai simplă soluție posibilă și complexitate adăugată doar când e nevoie.
Când nu merită un sistem multi-agent?
- Când agenții ar trebui să împartă mult context sau pașii depind unul de altul.
- Pe multe sarcini de cod, care au mai puține părți cu adevărat paralele decât cercetarea.
- Când valoarea sarcinii nu justifică tokenii, pentru că un sistem multi-agent consumă mult mai mulți decât un chat.
Unde intră omul?
Agentul se poate opri pentru feedback la puncte de control sau când se blochează, iar condițiile de oprire, cum ar fi un număr maxim de iterații, păstrează controlul. Pentru acțiuni cu impact mare, OWASP recomandă ca un om să le aprobe înainte să ruleze.
Întrebări frecvente
De ce evaluatorul e separat de modelul care scrie?
În evaluator-optimizer, un apel generează și altul evaluează pe criterii clare, iar feedback-ul se întoarce în buclă. Anthropic folosește și un model care notează după o rubrică, comparat cu evaluarea făcută de oameni.
Cum evaluezi un agent?
Cu sarcini care au intrări și criterii de succes definite, rulate de mai multe ori. Notarea combină cod, model și om. Anthropic recomandă să pornești de la eșecuri reale și să citești transcripturile.
Orchestrator-workers e același lucru cu sub-agenții din Claude Code?
Seamănă. În Claude Code, conversația principală deleagă sarcini unor sub-agenți cu context propriu, care întorc un rezumat. Sistemul de cercetare al Anthropic are un agent principal și sub-agenți care lucrează în paralel.
Ce este paralelizarea?
Modele care lucrează în același timp pe o sarcină, cu rezultatele combinate prin cod. Fie împart sarcina în bucăți independente, fie rulează aceeași sarcină de mai multe ori ca să compare răspunsurile.
Câți agenți îi trebuie unei sarcini?
Cât cere complexitatea ei. Anthropic scalează efortul după întrebare: o căutare simplă de fapte primește un singur agent, o cercetare amplă primește mai mulți.
Surse
Articole înrudite
Sub-agenți în Claude Code: ce sunt și când îi folosești
Un sub-agent în Claude Code este un asistent separat, cu fereastra lui de context, propriul system prompt și doar uneltele pe care i le permiți. Claude îi dă o sarcină, sub-agentul lucrează singur și trimite înapoi doar rezumatul, așa că logurile și rezultatele lungi nu umplu conversația principală.CiteșteHuman in the loop: când aprobă omul ce face agentul AI
Human in the loop înseamnă că un om aprobă acțiunile cu impact mare ale unui agent AI înainte să se întâmple. Restul merge singur, cu unelte și permisiuni minime, iar autorizarea stă în sistemele din aval, în afara deciziei modelului. Așa recomandă OWASP să ții în frâu un agent cu prea multă putere.Citește
Studii de caz
Servicii legate
Vrei agenți pe procesele firmei tale?
Spune-ne ce treabă vrei dusă la capăt. Vedem împreună dacă ajunge un singur agent sau merită un orchestrator cu workeri și un evaluator.
Scrie-ne