چگونه عامل هوشمند را در مقیاس بزرگ مدیریت کنیم

مقدمه

تصور کنید در حال ساخت یک سیستم هوشمند هستید که بتواند کارهای مختلفی را انجام دهد، از پاسخ به سؤالات کاربران گرفته تا پیگیری یک سفارش، از جستوی ساده در یک فروشگاه تا جستجو های با فیلتر های زیاد. در ابتدا، همه چیز ساده به نظر می‌رسد. اما به مرور زمان، با اضافه شدن ابزارها و قابلیت‌های جدید، سیستم شروع به پیچیده شدن می‌کند. عامل هوشمند در انتخاب ابزار مناسب دچار انحراف می شود و خروجی نهایی مناسب نخواهد بود. اینجاست که نیاز به یک رویکرد هوشمندانه‌تر احساس می‌شود. در این مقاله، هدف بررسی مشکلات رایج در طراحی عامل های هوشمند و ارائه راه حلی عملیاتی است.

طرح مسئله

مشکل اصلی زمانی شروع می‌شود که تعداد ابزارها زیاد شود. به عنوان مثال زمانی که ابزاری طراحی می کنیم تا از سرویس های جستجو روی سایت استفاده کند، نظر به اینکه این جستجو مبتنی بر کلید واژه  است، ابزار به سادگی عمل نموده و عامل هوشمند به راحتی ابزار مناسب در اینجا جستجو را پیدا می‌کرد و کار را انجام می‌داد. اما با رشد پروژه، ابزارها بیشتر یا پیچیده تر شدند: دیگر جستجو مبتنی بر کلید واژه نبود بلکه تعداد زیادی فیلتر می بایست به جستجو اعمال می شد که یافتن آنها نیازمند اجرای یک جریان کاری و فراخوانی چندین API بود . اینجا بود که عامل هوشمند گیج می‌شد. نمی‌توانست ابزار درست را انتخاب کند، زمان پردازش طولانی‌تر می‌شد و گاهی حتی نتایج اشتباه تولید می‌کرد. علاوه بر این، وقتی می‌خواهیم از تکنیک‌هایی مثل RAG (Retrieval-Augmented Generation) برای پاسخ‌دهی دقیق‌تر به سؤالات استفاده کنیم، پیچیدگی چند برابر می‌شود. RAG کمک می‌کند تا مدل‌های زبانی با دسترسی به اطلاعات خارجی، پاسخ‌های بهتری بدهند، اما ادغام آن با یک عامل ساده، می‌تواند به یک کابوس تبدیل شود.

این مسئله نه تنها کارایی را کاهش می‌دهد، بلکه هزینه‌ها را هم افزایش می‌دهد. 

تعریف عامل و انواع آن

عامل هوشمند اساساً یک سیستم خودکار است که می‌تواند تصمیم‌گیری کند، ابزارها را فراخوانی کند و وظایف را انجام دهد. فکر کنید به یک دستیار مجازی مثل یک چت‌بات پیشرفته که نه تنها حرف می‌زند، بلکه عمل می‌کند.

انواع عامل‌های هوشمند می‌توانند متفاوت باشند:
- عامل‌های ساده: فقط بر اساس قوانین از پیش‌تعریف‌شده عمل می‌کنند. مثلاً اگر سؤالی بپرسید، مستقیماً به یک پایگاه داده مراجعه می‌کند، یا یک جریان کاری را دنبال می کند، مثلا اگر ایمیلی دریافت شد محتوای ان را به اسلگ انتقال بده
- عامل‌های پیچیده: می‌توانند با چندین ابزار تعامل کنند و حتی از تکنیک‌هایی مثل RAG برای دسترسی به اطلاعات خارجی بهره ببرند.

در چت‌بات‌ها، این عامل‌ها نقش اصلی را ایفا می‌کنند. اما وقتی مقیاس بزرگ می‌شود، یک عامل ساده کافی نیست. باید به فکر ساختارهای پیشرفته‌تری باشیم.

معماری چندسطحی

این رویکرد، هسته اصلی راه‌حل برای مقابله با گیج شدن عامل اصلی در انتخاب ابزار و کاهش کارایی است. سیستم به سه سطح اصلی تقسیم می‌شود:

مزایای این ساختار:

• کاهش پیچیدگی برای مدیر اصلی: عامل مدیر اصلی دیگر نیازی به دانستن جزئیات صدها ابزار ندارد و فقط با چند عامل میانی سروکار دارد.
• تمرکز تخصصی: هر عامل میانی در دامنه خود متخصص شده و بهتر می‌تواند جریان‌های کاری پیچیده را مدیریت کند.
• انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری: افزودن یک ابزار جدید یا یک قابلیت پیچیده تنها نیاز به به‌روزرسانی یا افزودن یک عامل تخصصی جدید دارد، بدون اینکه کل سیستم عامل اصلی مختل شود.

ادغام استراتژیک RAG

برای حل مشکل پاسخ‌دهی دقیق‌تر، به ویژه در سناریوهای پاسخ به سؤالات (Q&A)، تکنیک تولید مبتنی بر بازیابی (RAG - Retrieval-Augmented Generation) باید به صورت استراتژیک در معماری چندسطحی ادغام شود:

• RAG به عنوان یک عامل تخصصی یا بخشی از آن: RAG باید در لایه‌ای از عامل‌های تخصصی (یا به عنوان یک ابزار پیشرفته در زیر یک عامل پاسخ‌دهی) مستقر شود که مسئول پاسخ‌دهی به سؤالات دانش‌محور هستند.
• جریان کار RAG در سیستم:
  1. لایه مدیر اصلی تشخیص می‌دهد که ورودی کاربر یک سؤال دانش‌محور است.
  2. درخواست را به عامل تخصصی Q&A/RAG ارسال می‌کند.
  3. عامل Q&A/RAG ابتدا از ابزارهای بازیابی (Retrieval) استفاده می‌کند تا اطلاعات مرتبط را از پایگاه‌های داده خارجی یا دانش داخلی بازیابی کند.
  4. سپس، اطلاعات بازیابی‌شده را همراه با سؤال به مدل زبانی (LLM) می‌فرستد تا یک پاسخ دقیق و زمینه‌مند تولید شود.

این جداسازی تضمین می‌کند که پیچیدگی RAG، که خود شامل چندین مرحله (بازیابی، رتبه‌بندی، تولید) است، بر توانایی عامل اصلی در انجام سایر وظایف (مانند اجرای جریان‌های کاری جستجوی پیچیده) تأثیر منفی نگذارد.

مدیریت جریان‌های کاری پیچیده (Workflow Management)

برای سناریوهایی مثل «جستجوی با فیلترهای زیاد که نیازمند فراخوانی چندین API است»، عامل تخصصی مربوطه باید توانایی مدیریت جریان کار را داشته باشد:

• برنامه‌ریزی و استدلال (Planning and Reasoning): عامل تخصصی باید قادر باشد ورودی کاربر را به مجموعه‌ای از گام‌های منطقی (فراخوانی‌های متوالی ابزار) تجزیه کند.
• استفاده از چندین ابزار پشت سر هم: به جای اینکه یک ابزار بزرگ و پیچیده وجود داشته باشد، عامل تخصصی از چندین ابزار کوچک و مشخص (مثلاً یک ابزار برای دریافت فیلترهای موجود، یک ابزار برای اعمال فیلتر، و یک ابزار برای اجرای جستجوی نهایی) در یک ترتیب منطقی استفاده می‌کند. این رویکرد تضمین می‌کند که حتی پیچیده‌ترین وظایف هم در سطح میانی و توسط عامل‌های آگاه به دامنه مدیریت شوند.

نتیجه‌گیری

مدیریت عامل‌های هوشمند در مقیاس بزرگ نیاز به فکر استراتژیک دارد. اگر تعداد ابزارها زیاد شد یا جریان‌ها پیچیده، به جای اصرار روی یک عامل، به معماری چندسطحی فکر کنید. ادغام تکنیک‌هایی مثل RAG می‌تواند قدرت سیستم را بیشتر کند، اما فقط در چارچوب مناسب. تجربیاتم نشان داد که با این رویکرد، می‌توان پروژه‌های بزرگ را بدون دردسر پیش برد. اگر شما هم تجربه مشابهی دارید، خوشحال می‌شوم در کامنت‌ها بشنوم!