🔵 عنوان مقاله
How Anthropic Built a Multi-Agent Research System (16 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**
Anthropic یک سیستم پژوهشی چندعاملی ساخته که در پرسشهای پیچیده بیش از ۹۰٪ بهتر از روشهای تکعامل عمل میکند. این برتری از اکتشاف پویا، پرامپتهای دقیق و نقشمحور، و لایههای ارزیابیِ سختگیرانه بهدست میآید. در معماری سیستم، یک عامل راهبر چند زیرعاملِ موازی را هدایت میکند و یک راستیسنجِ ارجاعات، ادعاها را با منابع تطبیق میدهد تا خطاها و ادعاهای بیپشتوانه کاهش یابد. در مقابل، بهخاطر اجزای متعدد و مراحل تکراریِ راستیآزمایی، مصرف توکن و هزینهها حدود ۱۵ برابر میشود و پیچیدگی تولیدی و تأخیر نیز بالا میرود؛ بنابراین این رویکرد برای کارهای پژوهشی حساس و دشوار که دقت و قابلیت استناد مهمتر از سرعت و هزینه است مناسبتر است.
#MultiAgentSystems #Anthropic #AIResearch #LLM #PromptEngineering #Evaluation #Scalability #TokenCosts
🟣لینک مقاله:
https://blog.bytebytego.com/p/how-anthropic-built-a-multi-agent?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How Anthropic Built a Multi-Agent Research System (16 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**
Anthropic یک سیستم پژوهشی چندعاملی ساخته که در پرسشهای پیچیده بیش از ۹۰٪ بهتر از روشهای تکعامل عمل میکند. این برتری از اکتشاف پویا، پرامپتهای دقیق و نقشمحور، و لایههای ارزیابیِ سختگیرانه بهدست میآید. در معماری سیستم، یک عامل راهبر چند زیرعاملِ موازی را هدایت میکند و یک راستیسنجِ ارجاعات، ادعاها را با منابع تطبیق میدهد تا خطاها و ادعاهای بیپشتوانه کاهش یابد. در مقابل، بهخاطر اجزای متعدد و مراحل تکراریِ راستیآزمایی، مصرف توکن و هزینهها حدود ۱۵ برابر میشود و پیچیدگی تولیدی و تأخیر نیز بالا میرود؛ بنابراین این رویکرد برای کارهای پژوهشی حساس و دشوار که دقت و قابلیت استناد مهمتر از سرعت و هزینه است مناسبتر است.
#MultiAgentSystems #Anthropic #AIResearch #LLM #PromptEngineering #Evaluation #Scalability #TokenCosts
🟣لینک مقاله:
https://blog.bytebytego.com/p/how-anthropic-built-a-multi-agent?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Bytebytego
How Anthropic Built a Multi-Agent Research System
In this article, we will understand the architecture of the multi-agent research system that Anthropic built.