A criação e implantação de agentes de IA eficientes tornou-se um foco importante no mundo LLM. Recentemente, a Anthropic destacou alguns padrões de design eficazes que estão sendo usados com sucesso em aplicações do mundo real. Embora discutidos no contexto dos modelos de Claude, estes padrões fornecem informações importantes que podem ser generalizadas para outros LLMs. A avaliação a seguir examina cinco padrões principais de design: Transferência de Poder, Similaridade, Especialização, Debate e Especialização em Kit de Ferramentas.
Delegação: Melhorando o Desempenho Através do Processamento Paralelo
O despacho de energia é um padrão de design poderoso que visa reduzir a latência sem aumentar significativamente os custos. Ao executar vários agentes em paralelo, as tarefas podem ser concluídas com muito mais rapidez. Este método é útil em situações onde o objetivo principal é obter tempos de resposta rápidos. Por exemplo, atribuir diferentes partes da conversa a agentes especializados que trabalham simultaneamente em programas de atendimento ao cliente pode acelerar bastante o processo de resolução. Esse padrão garante que o sistema geral permaneça responsivo e eficiente, atendendo às altas demandas de aplicações em tempo real.
Paralelos: Equilibrando Custo e Velocidade
O Parallels usa modelos mais baratos e mais rápidos para obter vantagens de custo e velocidade. Este padrão de design é especialmente benéfico em áreas onde as restrições orçamentárias são tão importantes quanto o desempenho. Ao usar modelos mais econômicos para lidar com tarefas simples ou processamento inicial, as organizações podem economizar modelos complexos e caros para consultas complexas. Este equilíbrio entre custo e desempenho torna a virtualização uma estratégia atraente para empresas que procuram maximizar o seu investimento em IA sem comprometer a eficiência.
Especialização: Tecnologia de Programação
O padrão de especialização gira em torno de um agente generalista que organiza as ações dos agentes especializados. Um generalista atua como coordenador, direcionando atividades para agentes específicos bem configurados ou direcionados a domínios específicos. Por exemplo, um agente generalista pode lidar com todas as interações com um usuário enquanto utiliza um modelo médico especializado para questões relacionadas à saúde ou um modelo jurídico especializado para questões jurídicas. Isso garante que as respostas sejam precisas e relevantes para a situação, utilizando a profundidade do conhecimento dos modelos especializados. Esta abordagem é especialmente importante em domínios que exigem informações precisas e profissionais, como os cuidados de saúde e os serviços jurídicos.
Debate: Melhorando a Tomada de Decisão por meio da Discussão
O padrão de design do debate envolve múltiplos agentes com diferentes funções participando de discussões para chegar a melhores decisões. Este método é aplicado às diferentes perspectivas e capacidades de raciocínio de diferentes agentes. Permitir que os agentes discutam permite que o sistema avalie ideias diferentes, pese prós e contras e tome decisões flexíveis e bem coordenadas. Esse padrão funciona melhor em situações complexas de tomada de decisão, onde uma única visão pode não ser suficiente. Por exemplo, agentes com experiência em gestão de risco, estratégias de investimento e análise de mercado podem argumentar para fornecer aconselhamento abrangente sobre planeamento financeiro.
Profissionais do Tool Suite: Experiência em Grandes Ferramentas
Quando você usa uma variedade de ferramentas, fica difícil para um único agente conhecer todas as opções disponíveis. O padrão de design dos especialistas em conjunto de ferramentas aborda isso com agentes especializados para conjuntos de ferramentas específicos. Cada agente torna-se proficiente em um conjunto específico de ferramentas, garantindo um uso eficaz e eficiente. Esse padrão é particularmente adequado para áreas técnicas, como desenvolvimento de software e análise de dados, onde muitas vezes são necessárias múltiplas ferramentas. Ao fornecer ferramentas específicas aos especialistas, o sistema pode lidar com tarefas complexas com precisão, garantindo que as ferramentas certas sejam totalmente utilizadas para cada tarefa.
Concluindo, esses padrões de design – Delegação, Similaridade, Especialização, Debate e Ferramenta de Sequenciamento de Especialistas – fornecem estratégias robustas para o desenvolvimento de agentes LLM eficientes e eficazes. As organizações podem usar esses padrões para melhorar o desempenho, a capacidade de resposta e a precisão de seus sistemas de IA. Estas estratégias otimizam a utilização de recursos de IA e garantem que os sistemas sejam escaláveis, flexíveis e capazes de lidar com as diversas necessidades das aplicações do mundo real.
Sana Hassan, estagiária de consultoria na Marktechpost e estudante de pós-graduação dupla no IIT Madras, é apaixonada pelo uso de tecnologia e IA para enfrentar desafios do mundo real. Com um profundo interesse em resolver problemas do mundo real, ele traz uma nova perspectiva para a interseção entre IA e soluções da vida real.
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