เมื่อไม่นานมานี้ Langchain ได้ทำการทดลองเพื่อทดสอบขีด จำกัด ประสิทธิภาพของ AI ตัวแทน AI เดียวเมื่อต้องรับมือกับคำแนะนำและเครื่องมือจำนวนมาก แกนหลักของการทดลองคือการสำรวจประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมพร็อกซี React ในการเผชิญกับงานโอเวอร์โหลดและประเมินความมั่นคงและประสิทธิภาพภายใต้แบบจำลองภาษาที่แตกต่างกัน นักวิจัยได้เลือกงานสองอย่างการสนับสนุนลูกค้าและการประชุมที่กำหนดไว้สำหรับการทดสอบความเครียดเพื่อสังเกตความสามารถของตัวแทนในการรับมือกับความซับซ้อนของงานที่แตกต่างกัน ผลการทดลองมีค่าอ้างอิงที่ดีสำหรับการสร้างระบบ AI หลายตัวแทนในอนาคตและการเพิ่มประสิทธิภาพของประสิทธิภาพของตัวแทนเดียว
ผลการทดลองของ Langchain แสดงให้เห็นว่าเมื่อจำนวนงานเกินเกณฑ์ที่กำหนดแม้แต่โมเดลภาษาที่ทรงพลังเช่น GPT-4O จะมีประสิทธิภาพลดลงอย่างมากและแม้กระทั่งสถานการณ์ของเครื่องมือสำคัญที่ขาดหายไป สิ่งนี้เตือนเราว่าเมื่อสร้างระบบพร็อกซี AI เราจำเป็นต้องพิจารณาผลกระทบของการโหลดงานที่มีต่อประสิทธิภาพของระบบและสำรวจการจัดสรรงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและกลยุทธ์การจัดการทรัพยากร ในอนาคต Langchain จะศึกษาสถาปัตยกรรมหลายตัวแทนเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมและความมั่นคงของตัวแทน AI เพื่อตอบสนองความต้องการงานที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น
ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยี AI การวิจัยเช่น Langchain จะมีผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อการออกแบบและการประยุกต์ใช้ตัวแทน AI ช่วยให้องค์กรต่างๆใช้เทคโนโลยี AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและผลผลิต