În coloana de astăzi, prezint o nouă strategie de generare a prompturilor menită să optimizeze utilizarea AI-ului multi-agentic. Pe măsură ce AI-ul agentic, inclusiv AI-ul generativ și modelele de limbaj mari (LLM-uri) care se ocupă de sarcini specifice, continuă să evolueze, un număr tot mai mare de astfel de AIs vor apărea. Astfel, compunerea eficientă a prompturilor pentru a angaja AI-urile agentice corespunzătoare devine crucială. Prompturile nepotrivite ar putea duce la angajamente inutile sau la neactivarea AI-urilor esențiale. Această coloană face parte din seria mea continuă de la Forbes, care explorează cele mai recente dezvoltări în domeniul AI-ului și diverse complexe din acest domeniu. **Ingineria Prompturilor în Era AI-ului Agentic** Anterior, am discutat numeroase tehnici de inginerie a prompturilor care pot îmbunătăți rezultatele cu AI-ul generativ, conducând în mod potențial la oportunități avantajoase. Ascensiunea AI-ului agentic introduce noi dimensiuni în ingineria prompturilor. Considerați planificarea unei vacanțe cu AI-ul generativ: deși planificarea inițială poate fi simplă, rezervările necesită adesea trecerea la site-uri externe. Intră în scenă AI-ul agentic, care poate funcționa ca un agent de turism virtual, ocupându-se de planificare și rezervare prin interacțiuni în limbaj natural. **Valoarea AI-urilor Multi-Agentice** În loc să ne bazăm pe un singur AI agentic, utilizarea mai multor agenți poate îmbunătăți semnificativ eficiența. Cu toate acestea, aceasta ridică și provocarea de a determina ce agenți să invocăm. Selecțiile incorecte pot implica costuri sau complica sarcinile, în timp ce neangajarea agenților potriviți ar putea împiedica progresul. Propun două abordări principale pentru compunerea prompturilor implicând AI multi-agent: 1. **Locul Șoferului:** Utilizatorii specifică ce agenți AI să activeze și în ce ordine, reducând ambiguitatea. 2. **Locul Pasagerului:** Utilizatorii conturează sarcina generală, lăsând AI-ul generativ să decidă ce agenți să angajeze. Există compromisuri cu fiecare abordare. Locul șoferului oferă control în schimbul unei potențiale complexități, în timp ce locul pasagerului oferă simplitate, dar necesită o comunicare clară pentru a evita ambiguitatea. **Exemple în Asistența pentru Programare** Pentru a ilustra, să folosim un scenariu de programare în care sunt disponibili cinci agenți AI: 1.

**CodeFixer:** Depanează și optimizează codul. 2. **CodeReviewer:** Evaluează codul pentru cele mai bune practici. 3. **BugHunter:** Identifică vulnerabilitățile și erorile logice. 4. **PerfAnalyzer:** Evaluează performanța și sugerează optimizări. 5. **DocWriter:** Generează documentație. *Exemplu Locul Șoferului:* Când primesc un prompt pentru a corecta un script Python, aș putea instructa: „Invocă CodeFixer, apoi BugHunter, urmat de PerfAnalyzer. ” AI-ul generativ confirmă și execută secvența specificată. *Exemplu Locul Pasagerului:* Alternativ, aș putea spune: „Am nevoie de ajutor cu scriptul meu Python; te rog să invoci agenții care pot ajuta. ” AI-ul interpretează cererea mea și selectează agenții, ținându-mă la curent cu acțiunile planificate. Cu toate acestea, prompturile vagi pot duce la rezultate mai puțin eficiente. De exemplu, simpla solicitare de „ajutor cu scriptul meu Python” poate să nu ducă la implicarea utilă a agenților, cu excepția cazului în care este clarificată. **Cercetări Emergente în AI Multi-Agentic** Cercetările din comunitatea AI avansează rapid. Un studiu recent a introdus „AgentRec”, care se concentrează pe selectarea eficientă a agenților pe baza prompturilor utilizatorilor. Introspecțiile acestui studiu evidențiază potențialul AI-ului generativ de a-și îmbunătăți capacitatea de a alege agenții corespunzători pe baza datelor învățate. Pe măsură ce adoptăm și rafinăm aceste tehnici, practicarea invocării AI-urilor multi-agentice va fi crucială. Deși multe aplicații AI generative restricționează în prezent invocarea directă a agenților, viitorul promite îmbunătățiri. Amintește-ți cuvintele lui Lincoln: „Cea mai bună parte a viitorului este că vine doar o zi la un moment dat”, ceea ce se aplică peisajului în evoluție al AI-ului multi-agentic.