Parallelle AI-agenten: de volgende schaalwet voor slimmere machine-intelligentie

Een ontwikkelaar leunt gefrustreerd achterover na een nieuwe training. Er is gedurende vele maanden aanzienlijk veel werk gestoken in het verfijnen van een groot taalmodelDatapijplijnen werden uitgebreid en de rekenkracht werd vergroot. De infrastructuur werd herhaaldelijk aangepast. Toch is de vooruitgang minimaal. Het resultaat is slechts een geringe verbetering in nauwkeurigheid.

Deze kleine vooruitgang brengt hoge kosten met zich mee. Het vereist miljoenen dollars aan hardware en enorme hoeveelheden energie. Bovendien veroorzaakt het een aanzienlijke belasting voor het milieu door de CO2-uitstoot. Het is dus duidelijk dat het punt van afnemende meeropbrengsten is bereikt en dat meer hulpbronnen niet langer gelijke vooruitgang zullen opleveren.

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft zich lange tijd voorspelbaar ontwikkeld. Deze vooruitgang werd ondersteund door Wet van Moore, wat snellere hardware mogelijk maakte en de basis legde voor verdere verbeteringen. Bovendien, neurale schaalwetten Geïntroduceerd in 2020 toonde aan dat grotere modellen, getraind met meer data en rekenkracht, doorgaans beter presteerden. De formule voor vooruitgang leek dus duidelijk: opschalen en de resultaten zouden verbeteren.

De laatste jaren begint deze formule echter te haperen. De financiële kosten stijgen te snel, terwijl de prestatiewinst te gering is. Bovendien wordt de milieu-impact van een hoog energieverbruik steeds moeilijker te negeren. Veel onderzoekers vragen zich dan ook af of schaalvergroting op zichzelf de toekomst van AI kan bepalen.

Van monolithische modellen naar collaboratieve intelligentie

Modellen zoals GPT-4 en Claude 3 Opus tonen aan dat grootschalige modellen opmerkelijke vaardigheden kunnen leveren op het gebied van taalbegrip, redeneren en coderen. Deze prestaties brengen echter een zeer hoge prijs met zich mee. Voor de training zijn tienduizenden GPU's nodig die maandenlang moeten werken, een proces dat slechts een paar organisaties wereldwijd zich kunnen veroorloven. De voordelen van schaalvergroting zijn daarom beperkt tot organisaties met enorme middelen.

Efficiëntie-indicatoren zoals tokens per dollar per watt Maak het probleem nog duidelijker. Boven een bepaalde omvang wordt de prestatiewinst minimaal, terwijl de kosten voor het trainen en gebruiken van deze modellen exponentieel toenemen. Bovendien neemt de milieubelasting toe, omdat deze systemen aanzienlijke hoeveelheden elektriciteit verbruiken en bijdragen aan de CO2-uitstoot. Dit betekent dat de traditionele groter is beter pad wordt onhoudbaar.

Bovendien ligt de druk niet alleen op de rekenkracht. Grote modellen vereisen ook uitgebreide dataverzameling, complexe datasetopschoning en langetermijnopslagoplossingen. Elk van deze stappen brengt meer kosten en complexiteit met zich mee. Inferentie is een andere uitdaging, omdat het uitvoeren van dergelijke modellen op schaal dure infrastructuur en een constante energievoorziening vereist. Al deze factoren samen suggereren dat uitsluitend vertrouwen op steeds grotere en monolithische modellen geen duurzame aanpak is voor de toekomst van AI.

Deze beperking onderstreept het belang van onderzoek naar hoe intelligentie zich in andere systemen ontwikkelt. Menselijke intelligentie biedt een belangrijke les. De hersenen zijn geen enkele gigantische processor, maar eerder een verzameling gespecialiseerde gebieden. Visie, geheugen en taal worden afzonderlijk beheerd, maar ze coördineren om intelligent gedrag te produceren. Bovendien ontwikkelt de menselijke samenleving zich niet dankzij individuele individuen, maar doordat groepen mensen met uiteenlopende expertise samenwerken. Deze voorbeelden laten zien dat specialisatie en samenwerking vaak effectiever zijn dan alleen grootte.

AI kan zich ontwikkelen door dit principe te volgen. In plaats van te vertrouwen op één groot model, onderzoeken onderzoekers nu systemen van parallelle agents. Elke agent richt zich op een specifieke functie, terwijl coördinatie tussen hen effectievere probleemoplossing mogelijk maakt. Deze aanpak neemt afstand van pure schaal en richt zich op slimmere samenwerking. Bovendien biedt het nieuwe mogelijkheden voor efficiëntie, betrouwbaarheid en groei. Parallelle AI-agenten vertegenwoordigen zo een praktische en duurzame richting voor de volgende fase van machine-intelligentie.

AI schalen via multi-agentsystemen

Een Multi-Agent Systeem (MAS) bestaat uit verschillende onafhankelijke AI-agenten die zowel autonoom als samenwerkend werken binnen een gedeelde omgeving. Elke agent kan zich richten op zijn eigen taak, maar toch met anderen interacteren om gemeenschappelijke of gerelateerde doelen te bereiken. In die zin is MAS vergelijkbaar met bekende concepten in de informatica. Net zoals een multi-core processor taken parallel afhandelt binnen een gedeeld geheugen, en gedistribueerde systemen afzonderlijke computers verbinden om grotere problemen op te lossen, combineert MAS de inspanningen van vele gespecialiseerde agenten om gecoördineerd te werken.

Bovendien functioneert elke agent als een afzonderlijke intelligentie-eenheid. Sommige zijn ontworpen om tekst te analyseren, andere om code uit te voeren en weer andere om naar informatie te zoeken. Hun ware kracht schuilt echter niet in hun individuele samenwerking. Die komt juist voort uit actieve samenwerking, waarbij agenten resultaten uitwisselen, context delen en samen oplossingen verfijnen. Daarom zijn de gecombineerde prestaties van een dergelijk systeem beter dan die van een afzonderlijk model.

Momenteel wordt deze ontwikkeling ondersteund door nieuwe frameworks die samenwerking tussen meerdere agenten mogelijk maken. Bijvoorbeeld: Autogen Hiermee kunnen meerdere agents met elkaar communiceren, context delen en problemen oplossen via een gestructureerde dialoog. CrewAI stelt ontwikkelaars eveneens in staat om teams van agents te definiëren met duidelijke rollen, verantwoordelijkheden en workflows. Bovendien bieden LangChain en LangGraph bibliotheken en grafiekgebaseerde tools voor het ontwerpen van stateful processen, waarbij agents taken in cycli kunnen doorgeven, waarbij het geheugen behouden blijft en de resultaten stapsgewijs worden verbeterd.

Dankzij deze frameworks worden ontwikkelaars niet langer beperkt door de monolithische modelbenadering. In plaats daarvan kunnen ze ecosystemen van intelligente agents ontwerpen die dynamisch coördineren. Deze verschuiving vormt dan ook de basis voor het slimmer opschalen van AI, waarbij de focus ligt op efficiëntie en specialisatie in plaats van alleen op omvang.

Fan Out en Fan In voor parallelle AI-agenten

Om te begrijpen hoe parallelle agents samenwerken, moet je kijken naar de onderliggende architectuur. Een effectief patroon is het fan-out/fan-in-ontwerp. Dit laat zien hoe een significant probleem kan worden opgedeeld in kleinere delen, parallel kan worden opgelost en vervolgens kan worden gecombineerd tot één output. Deze methode verbetert zowel de efficiëntie als de kwaliteit.

Stap 1: Orkestratie en taakdecompositie

Het proces begint met een orchestrator. Deze ontvangt de prompt van een gebruiker en verdeelt deze in kleinere, goed gedefinieerde subtaken. Dit zorgt ervoor dat elke agent zich op een duidelijke verantwoordelijkheid concentreert.

Stap 2: Uitwaaieren naar parallelle agenten

De subtaken worden vervolgens verdeeld over meerdere agenten. Elke agent werkt parallel. Zo kan één agent AutoGen analyseren, een andere CrewAI-repositories beoordelen en een derde LangGraph-functies bestuderen. Deze verdeling bespaart tijd en verhoogt de specialisatie.

Stap 3: Parallelle uitvoering door gespecialiseerde agenten

Elke agent voert de toegewezen taak onafhankelijk uit. Ze werken asynchroon, met minimale interferentie. Deze aanpak verlaagt de latentie en verhoogt de doorvoer in vergelijking met sequentiële verwerking.

Stap 4: Fan-In en resultatenverzameling

Nadat de agenten hun werk hebben afgerond, verzamelt de orkestrator hun uitkomsten. In deze fase worden de ruwe bevindingen en inzichten van verschillende agenten samengevoegd.

Stap 5: Synthese en uiteindelijke output

Ten slotte synthetiseert de orchestrator de verzamelde resultaten tot één gestructureerd antwoord. Deze stap omvat het verwijderen van duplicaten, het oplossen van conflicten en het behouden van consistentie.

Dit fan-out/fan-in-ontwerp is vergelijkbaar met een onderzoeksteam waarbij specialisten afzonderlijk werken, maar hun bevindingen worden gecombineerd tot een complete oplossing. Het laat zien hoe gedistribueerd parallelisme de nauwkeurigheid en efficiëntie van AI-systemen kan verbeteren.

AI-prestatiemetingen voor slimmer schalen

In het verleden werd schaalvergroting voornamelijk gemeten aan de hand van de modelgrootte. Men ging ervan uit dat grotere parameteraantallen betere resultaten opleverden. In het tijdperk van agentische AI ​​zijn echter nieuwe maatstaven nodig. Deze maatstaven richten zich op samenwerking en efficiëntie, niet alleen op de grootte.

Coördinatie-efficiëntie

Deze metriek beoordeelt de effectiviteit van agents bij communicatie en synchronisatie. Grote vertragingen of dubbel werk verlagen de efficiëntie. Soepele coördinatie daarentegen verhoogt de algehele schaalbaarheid.

Test-tijd Berekenen (Denktijd)

Dit verwijst naar de rekenkracht die tijdens de inferentie wordt verbruikt. Het is essentieel voor kostenbeheersing en realtime responsiviteit. Systemen die minder resources verbruiken en toch nauwkeurig blijven, zijn praktischer.

Agenten per taak

Het kiezen van het juiste aantal agenten is ook belangrijk. Te veel agenten kan verwarring en overhead veroorzaken. Te weinig agenten kan specialisatie beperken. Daarom is evenwicht noodzakelijk om effectieve resultaten te bereiken.

Samen vormen deze statistieken een nieuwe manier om vooruitgang in AI te meten. De focus verschuift van pure schaal naar intelligente samenwerking, parallelle uitvoering en gezamenlijke probleemoplossing.

De transformatieve voordelen van parallelle AI-agenten

Parallelle AI-agenten bieden een nieuwe benadering van machine-intelligentie en combineren snelheid, nauwkeurigheid en veerkracht op manieren die monolithische systemen niet kunnen. De praktische voordelen ervan zijn al zichtbaar in alle sectoren en de impact ervan zal naar verwachting toenemen naarmate de acceptatie ervan toeneemt.

Efficiëntie door gelijktijdige taakuitvoering

Parallelle agents verbeteren de efficiëntie door meerdere taken tegelijkertijd uit te voeren. Zo kan in de klantenservice één agent een kennisbank raadplegen, een andere CRM-records ophalen en een derde live gebruikersinvoer verwerken. Dit parallelisme zorgt voor snellere en uitgebreidere antwoorden. Frameworks zoals SuperAGI laten zien hoe gelijktijdige uitvoering de workflowtijd kan verkorten en de productiviteit kan verhogen.

Nauwkeurigheid door collaboratieve kruisverificatie

Door samen te werken, verbeteren parallelle agents de nauwkeurigheid. Meerdere agents die dezelfde informatie analyseren, kunnen resultaten controleren, aannames ter discussie stellen en redeneringen verfijnen. In de gezondheidszorg kunnen agents scans analyseren, patiëntgeschiedenissen bekijken en onderzoek raadplegen, wat resulteert in grondigere en betrouwbaardere diagnoses.

Robuustheid door gedistribueerde veerkracht

Gedistribueerd ontwerp zorgt ervoor dat een storing van één agent het systeem niet lamlegt. Als één component crasht of vertraagt, blijven de andere componenten functioneren. Deze veerkracht is cruciaal in sectoren zoals financiën, logistiek en gezondheidszorg, waar continuïteit en betrouwbaarheid essentieel zijn.

Een slimmere toekomst met parallelisme

Door efficiëntie, nauwkeurigheid en veerkracht te combineren, maken parallelle AI-agenten intelligente toepassingen op schaal mogelijk, van bedrijfsautomatisering tot wetenschappelijk onderzoek. Deze aanpak vertegenwoordigt een fundamentele transformatie in AI-ontwerp, waardoor systemen sneller, betrouwbaarder en met meer inzicht kunnen werken.

Uitdagingen bij multi-agent AI

Hoewel multi-agent AI-systemen schaalbaarheid en aanpasbaarheid bieden, brengen ze ook aanzienlijke uitdagingen met zich mee. Technisch gezien vereist de coördinatie van veel agents geavanceerde orkestratie. Naarmate het aantal agents toeneemt, kan de communicatieoverhead een knelpunt worden.

Bovendien zijn opkomende gedragingen vaak moeilijk te voorspellen of te reproduceren, wat het debuggen en evalueren bemoeilijkt. Onderzoek benadrukt problemen zoals resourcetoewijzing, architectuurcomplexiteit en de mogelijkheid dat agenten elkaars fouten versterken.

Naast deze technische problemen zijn er ook ethische en governance-risico's. De verantwoordelijkheid in multi-agentsystemen is diffuus; wanneer schadelijke of onjuiste uitkomsten optreden, is het niet altijd duidelijk of de fout ligt bij de orkestrator, een individuele agent of hun interacties.

Veiligheid is een ander aandachtspunt, aangezien één gecompromitteerde agent het hele systeem in gevaar kan brengen. Regelgevers beginnen hierop te reageren. Zo wordt verwacht dat de AI-wet van de EU zal worden uitgebreid met agentische architecturen, terwijl de Verenigde Staten momenteel een meer marktgerichte aanpak hanteren.

The Bottom Line

Kunstmatige intelligentie (AI) is sterk afhankelijk geweest van het schalen van grote modellen, maar deze aanpak is kostbaar en steeds minder houdbaar. Parallelle AI-agenten bieden een alternatief door de efficiëntie, nauwkeurigheid en veerkracht te verbeteren door samenwerking. In plaats van te vertrouwen op één systeem, worden taken verdeeld over gespecialiseerde agents die samenwerken om betere resultaten te behalen. Dit ontwerp vermindert vertragingen, verbetert de betrouwbaarheid en zorgt ervoor dat applicaties in de praktijk op grote schaal kunnen werken.

Ondanks hun potentieel staan ​​multi-agentsystemen voor diverse uitdagingen. Het coördineren van meerdere agents brengt technische complexiteit met zich mee, terwijl het toewijzen van verantwoordelijkheid voor fouten een uitdaging kan zijn. Beveiligingsrisico's nemen ook toe wanneer het falen van één agent gevolgen kan hebben voor anderen. Deze zorgen onderstrepen de noodzaak van sterkere governance en de opkomst van nieuwe professionele rollen, zoals agent engineers. Met voortdurend onderzoek en ondersteuning vanuit de industrie zullen multi-agentsystemen waarschijnlijk een kernpunt worden voor toekomstige AI-ontwikkeling.