Во денешната колона, претставувам нова стратегија за поттикнување насочена кон оптимизирање на употребата на мулти-агентски вештачки интелект. Како што агентскиот вештачки интелект, вклучувајќи генеративен вештачки интелект и големи јазични модели (LLMs) кои се справуваат со специфични задачи, продолжува да се развива, ќе се појави се повеќе од овие вештачки интелекти. Така, ефективното составување на поттикна за ангажирање на соодветните агентски вештачки интелекти станува клучно. Неподобни поттикни можат да резултираат со непотребни ангажмани или да не активираат есенцијални вештачки интелекти. Оваа колона е дел од мојата тековна серија во Forbes, која истражува најновите достигнувања во вештачкиот интелект и различните комплексности во полето. **Инженеринг на поттик во ерата на агентскиот вештачки интелект** Претходно, дискутирав за бројни техники за инженеринг на поттик кои можат да ги подобрат вашите резултати со генеративниот вештачки интелект, што потенцијално може да доведе до профитабилни можности. Подемот на агентскиот вештачки интелект воведува нови димензии во инженерингот на поттик. Размислете за планирање на одмор со генеративен вештачки интелект: додека иницијалното планирање може да биде едноставно, резервирањето често бара прелаз на веб-страници на трети лица. Влезе агентскиот вештачки интелект, кој може да функционира како виртуелен туристички агент, управувајќи со планирањето и резервирањето преку интеракции со природен јазик. **Вредноста на мулти-агентските вештачки интелекти** Наместо да се потпирате на еден единствен агентски вештачки интелект, употребата на повеќе агенти може значително да го подобри идентитетот. Сепак, ова создава предизвик за одредување на кои агенти да се вклучат. Неправилните избори можат да доведат до трошоци или да го комплицираат задачата, додека неактивирането на соодветни агенти може да го ограничува напредокот. Предлагам два главни пристапи за составување поттик во врска со мулти-агентскиот вештачки интелект: 1. **Местото на возачот:** Корисниците определуваат кои AI агенти да се активираат и во каков редослед, намалувајќи ја нејасноста. 2. **Местото на патникот:** Корисниците нацртуваат целокупна задача, овозможувајќи генеративниот AI да одлучи кои агенти да се вклучат. Има компромиси со секој пристап. Местото на возачот обезбедува контрола на сметка на потенцијалната комплексност, додека местото на патникот нуди едноставност, но бара јасна комуникација за да се избегне неодреденост. **Примери во помош при кодирање** За илустрација, да употребиме сценарио за кодирање каде што има пет AI агенти: 1.

**CodeFixer:** Дебагира и оптимизира код. 2. **CodeReviewer:** Оценува код за најдобри практики. 3. **BugHunter:** Идентификува ранливости и логички грешки. 4. **PerfAnalyzer:** Проценува перформанси и предлага оптимизации. 5. **DocWriter:** Генерира документација. *Пример од местото на возачот:* Кога добивам поттик да го поправам Python скриптот, би можел да кажам: "Вклучи CodeFixer, потоа BugHunter, следено од PerfAnalyzer. " Генеративниот AI потврдјува и извршува одредениот редослед. *Пример од местото на патникот:* Алтернативно, можам да кажам: "Ми треба помош со мојот Python скрипт; ве молам вклучи агенти кои можат да помогнат. " AI-то ја интерпретира мојата молба и ги избира агентите, додека ме информира за нејзините плати. Меѓутоа, нејасните поттикни можат да доведат до помалку ефективни резултати. На пример, само што се бара "помош со мојот Python скрипт" може да не резултира со корисно вклучување на агенти, освен ако не се разграничи. **Нови истражувања во мулти-агентскиот вештачки интелект** Истражувањето во заедницата на вештачки интелект брзо напредува. Последното истражување воведе "AgentRec, " кое се фокусира на ефективно избор на агенти базирани на кориснички поттик. Инсајтите на оваа студија ја истакнуваат потенцијалната способност на генеративниот AI да го подобри својот капацитет за избор на одговарачки агенти базирани на научени податоци. Додека ги усвојуваме и усовршуваме овие техники, практикувањето на активирање на мулти-агентскиот вештачки интелект ќе биде клучно. Додека многу генеративни AI апликации во моментов ограничуваат директно активирање на агенти, иднината ветува подобрувања. Запомнете ги зборовите на Линколн: "Најдобрата работа околу иднината е што доаѓа само еден ден во исто време, " што важи за еволуираниот пејзаж на мулти-агентскиот вештачки интелект.