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想构建更好的人工智能系统吗？Multi-LLM 系统使用多种语言模型来处理特定任务，从而提高准确性和协作性。但是管理它们需要明确的指标和有效的协议。
以下是你将学到的内容：
评估多 LLM 系统所涉及的不仅仅是用于单一模型的典型指标。管理多个 AI 代理需要特定的基准来有效衡量准确性、协作和道德方面的考量。
任何 Multi-LLM 系统的核心是其提供准确和相关的结果的能力。任务完成情况、答案正确性、相关性和幻觉检测等指标是评估输出质量的关键。
“LLM 指标衡量正确性和相关性等维度的输出质量。”-Jeffrey Ip，联合创始人 @ Confident AI
为了评估准确性，在定量评分和定性推理之间取得平衡至关重要。高级框架，例如 G-Eval 事实证明，比传统的评估方法更有效。
在设计评估流程时，请重点关注一组简洁的指标，不超过五个。这通常包括针对特定用例量身定制的 1—2 个指标和 2-3 个通用指标，以确保清晰度和可操作的见解。
“你选择的LLM评估指标应符合LLM用例的评估标准和LLM系统架构。”-Jeffrey Ip，联合创始人 @ Confident AI
在主观评估方面，G-Eval擅长使用思维链推理来创建评分标准。这使得它在主观判断至关重要的复杂多代理设置中特别有用。另一方面，基于决策的评分器更适合具有明确成功标准的场景。
了解这些精度指标如何影响代理协调是建立有效系统的下一步。
对于多 LLM 系统来说，协作是关键。沟通效率、决策同步和自适应反馈回路等指标对于衡量协调质量至关重要。
框架，例如 大理石 使用沟通和计划分数等指标来评估协调绩效。一个突出的例子是 Autohma-LLM，与基准方法相比，它减少了46％的通信步骤，从而降低了计算成本并加快了任务完成速度。
研究表明，基于图形的协调协议优于基于树的方法，可提供更好的任务性能和规划效率。此外，事实证明，在管理协调任务方面，认知发展规划方法比传统的小组讨论方法更有效。
为了改善协作，建议使用具有内置错误处理功能的结构化通信协议。监控和记录代理之间的相互作用还可以为决策过程提供启示，并突出需要优化的领域。像MultiAgentBench这样的工具提供了专门的指标，用于评估沟通和计划质量，跟踪里程碑进展和个人贡献。这些指标确保了整个系统的稳定性能。
准确性和协作指标至关重要，但道德考虑同样重要。公平性评级等指标有助于识别传统评估经常忽视的偏见。
道德监督迫在眉睫：65％的风险领导者认为没有做好应对人工智能相关风险的准备，到2025年，90％的商业应用程序预计将采用人工智能。此外，超过75％的消费者担心人工智能可能传播错误信息。
公平性指标对于识别人口偏见特别有用。例如，在2019年，苹果的信用卡算法因根据性别提供不同的信用额度而遭到强烈反对。同样，面部识别工具来自 亚马逊 而且人们发现，与浅肤色男性相比，微软对深色皮肤女性的准确率较低。
为了解决这些问题，应检查数据集的公平代表性，并对亚群进行分析，以确保各组表现平等。纳入社会科学家和主题专家的意见可以帮助设计以公平为核心原则的模型。
对偏见和公平性进行例行审计对于已部署的系统至关重要。诸如此类的工具 形状， 石灰，XAI 可以增强可解释性和问责性。确保多样化的训练数据集，以及数据加密和差分隐私等隐私措施，可以最大限度地减少有偏见的输出并保护用户信息。采用来自诸如此类的组织的道德人工智能框架 国际标准化组织， NIST，以及 经合组织 可以帮助达到全球标准。
透明度是另一个重要组成部分。详细的人工智能透明度报告应概述模型的运作方式、它们使用的数据以及潜在风险。对团队进行负责任的人工智能原则培训进一步确保了各组织的道德实施。
“经过测量的东西就会得到管理。”-彼得·德鲁克
此报价适用于多 LLM 系统。没有适当的衡量标准，道德考虑仍然是抽象的。通过实施概述的衡量框架，组织可以建立负责任和有效的多 LLM 系统。
创建有效的协议是确保Multi-LLM系统中可靠协作和一致性能的关键步骤。随着研究的进展，这些系统正在从理论概念转向各个行业的实际应用。
为了使多 LLM 协作取得成功，协议需要遵循关键原则，以实现不同 AI 代理之间的顺畅交互。这个 A2A（代理对代理）协议 可以作为一个很好的例子。它强调通信的灵活性，建立在既定标准之上，优先考虑安全性，支持长期任务，并支持多种数据格式。
这些原则构成了稳健协议设计的基础，确保系统能够适应不断变化的需求，同时保持可靠性。
选择正确的评估工具对于完善工作流程和确保可靠的人工智能部署至关重要。现代工具可解决开发生命周期的各个阶段，使构建和测试多 LLM 系统的协作协议变得更加容易。
主要提供商提供的基于云的解决方案也发挥了作用。例如， 微软的即时流程 将即时工程和评估集成在内部 天蓝色，而 谷歌云的 Vertex AI 工作室 将先进的基础架构与监控和优化工具相结合。
饰演 LLM 运营副总裁 Julia MacDonald SuperAnnotate，说的是：
“建立一个彻底、可概括的、直截了当且没有矛盾的评估框架是任何评估项目成功的关键。”
有效的评估实践不仅可以确保即时运行，还可以支持系统的长期可扩展性和透明度。
随着系统变得越来越复杂，协议必须在复杂性与对代理交互的清晰可见性之间取得平衡。标准化协议正在出现，是使基于 LLM 的多代理系统更便携、更安全、更可审计的一种方式。这些协议创建了共享的通信框架，尽管内部架构不同，但仍允许不同的代理进行有效协作。
标准化带来了几个好处：
展望未来，未来的协议可能会侧重于改善不同代理之间的互操作性，实现无缝集成和协作。将先进的人工智能技术纳入协调算法可以进一步增强决策和自主权。
对人工智能代理的兴趣与日俱增，凸显了可扩展协议的重要性。根据最近的一份报告 凯捷 研究显示，虽然目前只有10％的企业使用人工智能代理，但82％的企业计划在未来一到三年内采用它们。到2030年，人工智能代理的市场预计将达到471亿美元。为了为这种增长做好准备，组织在设计系统时应考虑到故障，实时监控代理绩效，避免单点故障，并通过反馈回路不断完善。
在复杂性和透明度之间取得适当平衡是建立信任和确保 Multi-LLM 系统持续成功的关键。
建立成功的 Multi-LLM 系统首先要调整评估方法以明确业务目标。
任何有效的Multi-LLM系统的支柱都是一组与您的业务需求直接相关的明确目标。正如开发者意识主管康纳·布朗斯登所说：
“有效的LLM评估始于使您的评估框架与特定的业务目标保持一致。”
您的评估目标应反映应用程序的特定需求。例如，客户服务人工智能可能会优先考虑同理心和对话流程，而内容生成工具则需要关注事实的准确性。同样，教育平台可能会强调适合年龄的内容。
将业务目标转化为可衡量的指标。 例如，医疗信息系统可能会优先考虑问答的准确性并最大限度地减少错误信息。每个用例都需要量身定制的指标和测量方法。
创建评估标准文档，概述每项指标、其计算方式、目标阈值及其业务影响。本文档确保团队中的每个人都对成功是什么样子以及成功为何如此重要有一个共同的理解。
专业领域，例如医疗或金融应用程序，通常需要由主题专家提供信息的自定义数据集和指标。避免依赖这些领域的通用指标；相反，制定评估以应对您所在领域的独特挑战。
有了明确的目标，您就可以放心地为多维评估选择正确的指标。
评估多 LLM 系统需要各种指标，以解决准确性、协作、可扩展性和道德方面的考虑。
一次评估多个维度。 您的指标应涵盖准确性、相关性、连贯性、特异性、安全性和效率等领域。这种方法有助于确定折衷方案并优化性能，以满足您的特定需求。
强有力的指标有三个共同特征：它们是定量的、可靠的和精确的。与依赖单一方法相比，结合不同的指标可以更全面地了解情况。
同时使用自动和人工评估方法。自动指标可提供可扩展性和一致性，但人工评估可以捕捉到数字无法捕获的微妙之处。
保持核心指标的可管理性。 虽然补充指标可以提供额外的见解，但关注太多指标会削弱清晰度。
您的测试数据应反映现实情况。混合使用用户查询、不同的内容类型和不断变化的数据集，以反映部署场景的方式挑战您的系统。
伦理评估对于多 LLM 系统尤其重要。应将其整合到您的评估渠道中，以确保公平性、可解释性以及与人类价值观的一致性。道德考虑不应该是事后才想到的——它们应该从一开始就成为你的核心评估策略的一部分。
一旦目标和指标到位，持续的反馈对于完善和优化您的系统至关重要。Multi-LLM 系统依靠结合用户输入和自动监控的迭代反馈回路而蓬勃发展。正如微软数据科学团队的 Jane Huang、Kirk Li 和 Daniel Yehdego 所解释的那样：
“评估不是一次性工作，而是一个多步骤的迭代过程，会对您的LLM应用程序的性能和寿命产生重大影响。”
同时使用用户反馈和自动监控。 用户反馈突出显示了自动化系统可能遗漏的错误或无关的响应，而自动化工具则大规模捕捉语法、准确性和相关性方面的模式。
纳入识别偏见的机制。这种双重方法可确保你既能发现明显的问题，也能发现原本可能会被忽视的更微妙的问题。
反馈回路的作用不仅仅是标记错误。它们揭示了您的系统在现实条件下的性能，揭示了测试期间遗漏的边缘案例，并重点介绍了开发期间不明显的用户需求。
结合在线和离线评估 在安全测试改进的同时衡量现实世界的性能。
兰德尔·亨德里克斯强调了这个过程的重要性：
“反馈回路对于持续改进语言模型很重要。他们收集来自用户和自动化系统的反馈，这有助于开发人员使模型更加准确、安全，并能够适应变化。”
实现版本控制和可重现的评估环境。记录每一次更改，跟踪一段时间内的绩效，并清晰记录哪些有效，哪些无效。这种系统化的方法将反馈转化为切实可行的见解。
将评估作为工作流程的持续组成部分。 持续评估可以及早发现问题（当问题更容易修复且更便宜时），并帮助您了解一个领域的变化如何影响整体绩效。
最有效的改进周期包括 A/B 测试、统计显著性分析、成本效益评估和详尽的文档。这样可以确保您的升级是有意义的、可衡量的，值得付出努力。
像 prompts.ai 这样的平台通过实时协作工具和自动报告来支持这种迭代过程。令牌化跟踪和可互操作的 LLM 连接等功能使您可以更轻松地监控各模型的性能，并随着系统的发展识别优化机会。
在现实场景中实现多 LLM 系统需要平台能够处理复杂的工作流程，同时保持一流的性能。当今的人工智能平台展示了标准化指标和协议如何直接有助于实现可衡量的业务目标。
为了使Multi-LLM系统有效运行，它们需要自动评估工具和详细的报告系统，以监控各种模型和用例的性能。像 prompts.ai 这样的平台在这方面表现出色，可提供有关代币使用情况、模型效率和成本的实时见解。这些功能不仅可以确保透明度，还可以帮助企业保持对人工智能运营的控制。
代币跟踪和优化对于保持运营效率至关重要。研究表明，减少代币使用量可以加快响应时间并降低与运行大型语言模型（LLM）相关的成本。深思熟虑的即时工程在这里起着关键作用，它提高了LLM输出的准确性和相关性。自动跟踪工具可以更轻松地确定可以微调提示以获得更好结果的区域。
另一种节省成本的策略是智能路由。通过将简单的查询定向到更小、更快的模型并为高容量模型预留更复杂的任务，企业可以在不影响质量的情况下节省 20-30% 的成本。这种方法通过更智能地分配资源来平衡成本效益和绩效。
即时优化不是一个一劳永逸的过程，它需要不断的完善。定期评估可确保调整提示以满足不断变化的需求。自动报告系统会跟踪这些随时间推移而发生的变化，从而清楚地了解这些调整如何提高整体系统性能。
此外，无代码提示注册表简化了创建、编辑和管理提示的过程。这些工具使非技术团队成员能够为优化工作做出贡献，同时通过基于角色的权限和审计跟踪来维持治理。
这些评估和报告功能自然会集成到更广泛的自动化工作流程中，下一节将对此进行探讨。
当 Multi-LLM 系统建立在强大的互操作性协议之上时，它们可以释放自动化工作流程的潜力，从而简化协作。当团队能够在不同的模式和任务中无缝合作时，这些系统就会蓬勃发展。实时协作工具允许多个利益相关者为复杂的人工智能项目做出贡献，而无需相互干预。
这对于管理结合文本、图像和数据处理的多模态人工智能工作流程尤其有价值。采用中间件设计的平台记录每一个请求并提供全面的即时注册表，从而提供透明度和对人工智能交互的控制，这是与利益相关者建立信任的关键因素。
高级平台还支持与多个 LLM 提供商的集成，使团队可以灵活地为每项任务选择最佳模型。有些模型擅长创造性任务，而另一些模型则更适合分析工作。这种多模型方法确保团队能够使用正确的工具应对各种挑战。
借助协调功能，工作流程自动化进一步扩展。复杂的多步骤流程只需配置一次即可重复执行，从而节省时间和精力。自定义微工作流程允许团队标准化日常操作，同时保持满足独特要求的灵活性。
实时同步可确保团队变更保持一致且无冲突。这对于组织在多个部门或地点扩展其人工智能运营尤其重要。
虽然简化的工作流程可以提高效率，但安全性仍然是多 LLM 设置中的关键问题。管理多个模型会带来额外的风险，因为每种互动都可能是一个潜在的漏洞。企业级平台通过强大的安全框架来应对这些挑战，该框架可在各个阶段保护数据。
这些平台使用加密的数据保护、矢量数据库集成和灵活的主机选项来保护交互。例如，矢量数据库支持检索增强生成 (RAG) 应用程序，同时保持严格的访问控制和加密协议。
现代安全措施需要实时可见性、风险评估和机器级别的执行。这种方法有助于降低影子人工智能和违反数据隐私等风险，当员工在没有适当监督的情况下使用生成式人工智能工具时，可能会发生此类风险。
强大的安全框架可以同时应对多种风险，包括即时注入、数据泄露、有害的 LLM 输出以及通过 AI 代码助手意外泄露敏感信息。这种分层策略可确保生产力的提高不会以牺牲安全性为代价。
企业部署还受益于灵活的托管选项，无论是在云端还是在本地。这种灵活性使组织能够使其人工智能运营与特定的安全需求和合规性要求保持一致。
与 LLM 无关的安全性确保了不同模型之间的一致保护，从而消除了切换提供商或同时使用多个模型时的空白。此外，无缝集成到现有的人工智能和技术堆栈意味着组织可以在不中断运营或减缓开发速度的情况下增强其安全态势。
Multi-LLM 系统正在迅速发展，其成功实施在很大程度上取决于标准化指标和明确定义的协议。采用这些框架的组织可以释放以下方面的潜力 协作 AI 同时确保效率、安全性和控制力。
以SEO团队的案例研究为例，在该案例中，代理商之间的有针对性的协作（处理关键字研究、内容优化和反向链接分析等任务）导致 项目时间缩短了 40% 在不影响质量的前提下。同样，在生物医学领域，多代理系统通过以下方式提高了准确性 2.86% 到 21.88%，展示了战略性 Multi-LLM 部署的切实好处。
但是成功不仅仅局限于部署多个模型。它需要选择适合特定需求的正确方法。像 MCP 这样的面向上下文的协议既简单又高效，尽管它们可能会限制多代理功能。另一方面，代理间协议（例如A2A）提供了更大的灵活性和可扩展性，尽管复杂性有所增加。在自主与控制、灵活性和结构、创新和可靠性之间取得适当的平衡对于实现预期的结果至关重要。
平台选择在确保互操作性和流畅的工作流程方面也起着关键作用。prompts.ai 等工具旨在应对这些挑战，提供可互操作的 LLM 工作流程、实时协作和详细的代币跟踪等功能。这些功能对于有效管理多 LLM 系统至关重要。
三个核心原则是成功实施多 LLM 的基础： 明确的评估目标、多样的指标以及通过反馈回路进行持续改进。没有这些，组织往往会面临协调方面的挑战，无法实现这些系统所承诺的好处。
展望未来，据预测 80% 的企业工作负载 到 2026 年，将依赖人工智能驱动的系统。成功的组织将是那些掌握创新与可靠性之间微妙平衡的组织。饰演首席执行官达里奥·阿莫迪 人类，恰如其分地指出：
“模型越来越超过人类表现”。
问题不再是是否采用多 LLM 系统，而是使用适当的指标和协议如何有效地集成它们。
为了充分利用多 LLM 系统的力量，组织必须将它们视为有凝聚力的生态系统。标准化协议可确保顺畅的协作，强大的安全框架保护敏感数据，指标推动持续优化。工具和框架已经到位。竞争优势属于那些准备深思熟虑和战略性地实施这些战略的人。通过遵循这些原则，企业可以释放Multi-LLM系统的全部潜力，为持续成功做好准备。
多 LLM 系统汇集了多种专业语言模型，创建了可提供以下功能的设置 提高准确性、适应性和团队合作。每个模型都旨在在特定任务或领域中表现出色，这意味着它们可以更精确地解决复杂的问题。
这种协作方法允许模型相互交叉检查，从而增强了 推理、事实可靠性和错误检测。通过更有效地划分任务和管理各种挑战，这些系统特别适合处理需要高级问题解决技能的复杂应用程序。
为了将道德原则纳入多 LLM 系统评估，组织应实施 清晰且可衡量的指标 用于评估偏见、透明度和公平性。定期进行偏见审计，让不同的利益相关者参与评估过程，并遵循既定的道德准则，是建立问责制和信任的关键步骤。
专注于这些实践有助于确保负责任的人工智能开发和评估。它还确保系统符合道德预期，同时促进其整个运营过程的公平和诚信。
要为多 LLM 系统创建高效的通信协议，必须使用 标准化框架 例如模型上下文协议 (MCP) 或代理通信协议 (ACP)。这些框架提供了一种结构化方法，确保模型之间的交互保持一致和可靠。
在安全方面，优先考虑 强大的访问控制，定期表演 漏洞评估，并依靠 加密的通信信道 保护敏感信息。这些措施有助于降低诸如即时注入攻击或数据拦截之类的风险。专注于这些策略不仅可以改善通信工作流程，还可以增强Multi-LLM系统的整体安全性。
