ข้ามไปยังเนื้อหาบทเรียน
เมนู
เข้าสู่ระบบ — เร็ว ๆ นี้
สารบัญบทที่ 188/8

พื้นฐานการใช้ AIการเขียน Prompt

สรุป: Multi-agent และงานระยะยาว

ทบทวน decomposition, role contract, parallelism, durable state, resume, disagreement และ observability

เป้าหมาย: ประเมินว่าระบบหลาย Agent เพิ่มคุณค่าหรือเพียงเพิ่มความซับซ้อน · ใช้เวลาประมาณ 14 นาที

ข้อ 1

เมื่อไรควรใช้ multi-agent

  1. ทุกงาน
  2. งานแยกอิสระและตรวจรวมได้
ดูคำตอบและคำอธิบาย

งานแยกอิสระและตรวจรวมได้ งานพึ่งกันสูงเพิ่ม coordination มากกว่าคุณค่า

ข้อ 2

role contract ต้องมีอะไร

  1. ชื่อเท่ ๆ
  2. input/output/tool/permission/budget/stop
ดูคำตอบและคำอธิบาย

input/output/tool/permission/budget/stop contract ทำให้บทบาททดสอบและจำกัดได้

ข้อ 3

parallel เหมาะกับอะไร

  1. งานอิสระ
  2. งานเขียน record เดียวพร้อมกัน
ดูคำตอบและคำอธิบาย

งานอิสระ dependency และ shared writes ต้อง coordinate

ข้อ 4

long task ต้องพึ่ง session เดียวหรือไม่

  1. ใช่
  2. ไม่ ใช้ durable state/checkpoint
ดูคำตอบและคำอธิบาย

ไม่ ใช้ durable state/checkpoint worker และ context อาจหมดอายุ

ข้อ 5

เสียงข้างมากของ Agent คือความจริงหรือไม่

  1. ใช่
  2. ไม่ ต้องดู evidence/rubric
ดูคำตอบและคำอธิบาย

ไม่ ต้องดู evidence/rubric หลายโมเดลอาจผิดจากข้อมูลเดียวกัน

ข้อ 6

trace ต้องเชื่อมอะไร

  1. เฉพาะคำตอบสุดท้าย
  2. parent/child/tools/artifacts/retries/cost/outcome
ดูคำตอบและคำอธิบาย

parent/child/tools/artifacts/retries/cost/outcome จึงหาคอขวดและผลกระทบของ failure ได้

บันทึกช่วยจำ
  • มี human approval ก่อนการกระทำผลสูง
  • ซ้อม resume และ partial failure

สรุปบทเรียนนี้

  • พิสูจน์ว่าต้องหลาย Agent
  • bounded and recoverable
  • trace ถึง outcome