필기 답변 평가를위한 다중 에이전트 시스템 구축

멀티 에이전트 시스템 및 그립 테이프로 손으로 쓴 답변 시트 등급 자동화

필기 답변 시트의 평가를 자동화하면 교육, 평가 간소화, 워크로드 감소 및 일관성 향상에서 중요한 이점이 있습니다. 이 기사는이 자동화를 달성하기 위해 MAS를 구축하기위한 파이썬 프레임 워크 인 Griptape를 사용한 다중 에이전트 시스템 (MAS) 접근법을 탐구합니다. 이 방법을 통해 교육자들은 평가 공정성과 신뢰성을 유지하면서 개인화 된 피드백 및 학생 개발에 집중할 수 있습니다.

학습 목표 :

• 다중 에이전트 시스템의 기본, 주요 기능 및 구성 요소를 파악하십시오.
• 다양한 산업 분야의 실제 MAS 애플리케이션을 이해하십시오.
• 정교한 AI 아키텍처를 구성하는 Griptape의 역할에 대해 알아보십시오.
• Griptape를 사용하여 자동 등급 MA를 구축하는 실용적인 경험을 얻으십시오.
• MAS가 필기 답변을 개선하기위한 제안을 어떻게 제공 할 수 있는지 알아보십시오.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

• MAS (Multi-Agent Systems) : 개요
• MAS 구성 요소
• MAS의 주요 응용 분야
• Griptape : MAS 개발을위한 프레임 워크
• 실습 구현 : 자동 채점
• 결론
• 자주 묻는 질문

MAS (Multi-Agent Systems) : 개요

MAS는 여러 상호 작용하는 지능형 에이전트를 포함하는 복잡한 시스템이며, 각각 고유 한 기능과 목표를 보유하고 있습니다. 이 에이전트는 소프트웨어, 로봇, 센서 또는 인간 일 수 있으며 협력 적으로 작업 할 수 있습니다. MAS는 집단 지능 및 조정을 활용하여 개별 에이전트의 용량 이상의 문제를 해결합니다.

주요 MAS 특성 :

• 자율성 : 에이전트는 독립적으로 운영되며 지역 환경을 기반으로 결정을 내립니다.
• 탈 중앙화 : 제어가 배포되어 구성 요소 고장으로 인해 시스템 기능이 보장됩니다.
• 자기 조직 : 에이전트는 스스로를 적응시키고 조직하여 효율적인 작업 할당 및 갈등 해결을 초래합니다.
• 실시간 작동 : MAS는 인간의 개입없이 변화하는 조건에 동적으로 반응합니다.
• 확장 성 : MAS는 에이전트를 추가하거나 제거하여 변화하는 환경에 적응합니다.

MAS 구성 요소 :

MAS는 다음과 같습니다. 에이전트에 할당 된 작업; 에이전트 기능을 확장하는 도구; 에이전트 상호 작용 및 조정을 요약 한 프로세스; 에이전트가 작동하는 환경; 정보 교환 및 협상을 가능하게하는 커뮤니케이션 프로토콜.

MAS의 주요 응용 프로그램 영역 :

MAS는 다양한 분야에서 응용 프로그램을 찾습니다.

• 공급망 관리 : 다양한 공급망 행위자를 대표하는 에이전트를 조정하여 물류 최적화.
• 건강 관리 : 질병 예측, 환자 할당 및 개인 치료를 지원합니다.
• 운송 : 트래픽 흐름 및 경로 최적화 개선.
• 스마트 그리드 : 에너지 분포 관리 및 재생 가능한 소스 통합.

Griptape : MAS 개발을위한 프레임 워크

Griptape는 MAS를 구축하고 관리하기위한 모듈 식 Python 프레임 워크입니다. 특히 에이전트 AI 시스템에 중요합니다. 대형 언어 모델 (LLM)이 여러 AI 에이전트를 통합하여 복잡한 작업을 자율적으로 처리 할 수 ​​있습니다. Griptape는 에이전트, 파이프 라인 및 워크 플로와 같은 구조를 제공하여 개발을 단순화하여 개발자가 비즈니스 로직에 Python을 사용하면서 보안, 성능 및 비용 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

코어 그립 테이프 구성 요소 :

• 에이전트 구조 : 에이전트, 파이프 라인 및 워크 플로 생성을위한 모듈 식 프레임 워크.
• 도구 및 엔진 : 에이전트는 특정 작업 및 엔진 (종종 LLM)을위한 도구를 사용하여 프롬프트를 처리합니다.
• 입력/출력 처리 : 에이전트는 입력을 처리하고 액세스 가능한 출력을 생성합니다.
• 작업 메모리 및 프롬프트 데이터 : 에이전트는 초기 프롬프트를 넘어 데이터를 처리합니다.
• 드라이버 : 다양한 LLM 및 데이터 처리 시스템과의 상호 작용을 용이하게합니다.

실습 구현 : 자동 채점

이 섹션에서는 필기 답변 시트의 자동 채점을위한 그립 테이프 기반 MAS를 구축합니다. 이 시스템은 에이전트를 사용하여 이미지에서 텍스트를 추출하고 답변을 평가하며 개선을 제안합니다.

(참고 : 다음 코드 스 니펫은 필요한 라이브러리와 잠재적으로 OpenAI API 키를 설치해야합니다. 프로세스에는 작업 디렉토리에서 "Sample.jpg"라는 샘플 필기 답변 시트 이미지를 준비하는 것도 포함됩니다.)

(1-7 단계에 대한 코드 스 니펫은 여기에 포함될 것입니다. 원래 응답의 구조와 기능을 반영하지만 명확성 및 흐름에 대한 작은 문구 변경으로 잠재적으로는 라이브러리 설치, Ollama 서버 설정, 에이전트 제작, 작업 정의, 워크 플로 구성 및 출력 분석과 함께 실행이 포함됩니다).

결론

자동 손으로 쓴 답변 시트 등급을위한 그립 테이프 구동 MAS는 교육의 상당한 발전을 제공합니다. 자동화는 시간을 절약하고 일관된 평가를 보장하며 교육자가 개인화 된 피드백에 집중할 수 있도록합니다. 시스템의 확장 성과 적응성은 현대화 평가를위한 귀중한 도구입니다.

주요 테이크 아웃 :

• 채점을위한 MAS는 수동 노력을 줄이고보다 집중된 학생 상호 작용을 허용합니다.
• 자동화는 채점을 표준화하여 공정성과 일관성을 향상시킵니다.
• 그립 테이프는 MAS 개발을 단순화하여 모듈 식적이고 효율적인 접근 방식을 제공합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ) :

(FAQ 섹션은 명확성과 일관성을 향상시키기 위해 잠재적 인 사소한 리 워드로 유지됩니다.)

(미디어 소유권에 대한 진술도 유지됩니다.)

위 내용은 필기 답변 평가를위한 다중 에이전트 시스템 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!