Multi-agent workflowk · Lecke 04

Subagentek tervezése

Egy jól megtervezett subagent nem csak végrehajt, hanem tervez és értékel is. Ez a lecke bemutatja, hogyan gondolkodik egy subagent a saját munkájáról, és hogyan skálázódik a rendszer a feladat méretéhez.

Vissza a tananyaghoz


Extended thinking a tervezéshez

Amikor egy subagent megkapja a saját résztémáját, mielőtt bármilyen eszközt használna, érdemes időt hagynia arra, hogy végiggondolja a megközelítését. Ezt hívja az Anthropic "extended thinkingnek", ami gyakorlatilag egy vezérelhető jegyzettömbként működik, ahol az ügynök explicit módon rögzíti, milyen forrásokat fog megnézni, milyen sorrendben, és mit vár az egyes lépésektől.


Extended thinking tervezés eszközhasználat előtt Eszközhívás keresés, olvasás, lekérdezés Interleaved thinking eredmény értékelése, következő lépés ismétlődő ciklus, amíg a résztéma le nem zárul
A subagent extended thinkinggel tervez, majd interleaved thinkinggel értékeli az eredményeket.

Interleaved thinking az eszközhasználat közben

Miután egy subagent lefuttatott egy keresést vagy más eszközhívást, fontos, hogy ne automatikusan lépjen tovább, hanem értékelje a kapott eredményt. Ez az "interleaved thinking", vagyis az eszközhívások közé ékelt gondolkodás, ami lehetővé teszi, hogy az ügynök felismerje, ha egy forrás nem elég megbízható, hiányos, vagy ha a következő lépést módosítani kell az addig megismert információk fényében.


Skálázás a feladat komplexitásához

Nem minden feladat igényel ugyanannyi erőforrást. Egy egyszerű ténykeresés jellemzően egyetlen ügynökkel, mindössze 3-10 eszközhívással megoldható. Egy komplex, sokrétű kutatás ezzel szemben akár 10 vagy több subagentet is igényelhet, mindegyiket saját résztémával. A skálázási szabályokat explicit módon be kell építeni a lead agent promptjába, különben a rendszer hajlamos túlbefektetni egyszerű kérdésekbe is.


1 ügynök 1 ügynök 2-4 4-6 8-10+ 10+ A subagentek száma a feladat komplexitásával nő ténykeresés komplex kutatás
A skálázási szabályok segítenek elkerülni a túlbefektetést egyszerű kérdéseknél.

Forrás

Anthropic "How we built our multi-agent research system" (anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system) és "Building Effective AI Agents" (anthropic.com/research/building-effective-agents) című cikkeinek magyar feldolgozása.


← Előző lecke Következő lecke →

Workshop

AI Transformation Day

Egésznapos, vezetőknek szóló program. Feltérképezzük, hol tart a szervezet, mi az első reális lépés, és milyen belső feltételek szükségesek a sikerhez. A nap végén konkrét, prioritizált cselekvési lista.

Érdekel a program →