Multi-Agent System Efficiency (MASE)
Bir-biri ilə əlaqəli işləyən çoxlu süni intellekt agentlərinin (Multi-Agent Systems) kollektiv tapşırıqları yerinə yetirərkən göstərdiyi koordinasiya və resurs səmərəliliyi.
MASE = (Kollektiv Tapşırığın Uğur Skoru / Agentlərin Ümumi Sərf Etdiyi Hesablama Gücü) * 100Ətraflı İzah
Mürəkkəb AI layihələrində tək bir böyük model hər şeyi edə bilmir. Bunun əvəzinə fərqli rolları olan (məsələn, biri kod yazır, biri test edir, digəri sənədləşdirir) çoxlu kiçik AI agentləri birlikdə işləyir (Multi-Agent Systems). Multi-Agent System Efficiency (MASE) bu agentlərin bir-biri ilə nə dərəcədə harmonik işlədiyini ölçür.
Əgər agentlər bir-birinin cavablarını səhv başa düşürsə, sonsuz dövrəyə (infinite loop) girirlərsə və ya eyni işi təkrar edirlərsə, MASE aşağı olacaq və böyük server xərcləri yaranacaqdır. Yüksək MASE isə minimum resursla ən mürəkkəb proqramların belə saniyələr ərzində sıfırdan yaradılmasını təmin edir.
Bu metrik gələcəyin tam avtomatlaşdırılmış AI şirkətlərində (AI-native enterprises) əsas əməliyyat səmərəliliyi göstəricisi olacaqdır.
3 fərqli AI agentindən ibarət sistem bir proqram təminatı hazırlayır. Tapşırıq 10 üzərindən 9 balla tamamlanır. Bu prosesdə agentlər ümumi 150,000 token (təxminən 1.50$ hesablama gücü) sərf edirlər. Hesablama: MASE = (9 / 1.50) * 100 = 600. Komanda agentlər arası protokolu optimallaşdırır və xərci 0.90$-a salır. Yeni MASE = (9 / 0.90) * 100 = 1000.