Ontwerp van Scenario Simulatie- en Evaluatieplan voor CrewAI Agenten 1. Inleiding Dit plan beschrijft een gestructureerde aanpak om de effectiviteit, samenwerking en responsiviteit van uw CrewAI agenten te testen en te verbeteren binnen een gesimuleerde productieomgeving met meerdere storingen. Het richt zich op het simuleren van een noodsituatie waarbij agenten storingen detecteren, reparatieteams coördineren en communiceren met management, rekening houdend met beperkingen zoals beperkte netwerkcapaciteit en verouderde hardware. 2. Scenario Beschrijving - Situatie: In een productieomgeving ontstaan meerdere storingen gelijktijdig of na elkaar, zoals machine-uitval, sensorfouten en koelproblemen. - Doel: Agenten moeten snel storingen detecteren, reparatieteams effectief aansturen en tijdig rapporteren aan management. - Uitdagingen: Verouderde hardware en beperkte netwerkbandbreedte beïnvloeden communicatie en reactietijden. 3. Simulatie Opzet a. Omgeving - Creëer een gesimuleerde productieomgeving met virtuele machines en sensoren die storingen genereren volgens vooraf bepaalde scripts. - Implementeer netwerkbeperkingen die de bandbreedte en latentie beperken (bijvoorbeeld 1-2 Mbps, 50-100 ms vertraging). b. Storingen en Scenario’s - Initieer gelijktijdige storingen op verschillende locaties. - Variëer de ernst en prioriteit van storingen. - Voeg onverwachte complicaties toe (bv. communicatie-uitval, hardwarefouten). c. Agent Implementatie - Zet CrewAI agenten in die verantwoordelijk zijn voor detectie, coördinatie en communicatie. - Zorg dat agenten onder dezelfde beperkingen opereren als in de echte omgeving. d. Testparameters - Voer meerdere simulaties uit met variabele scenario’s. - Registreer data over reactietijden, foutpercentages en taakvoltooiing. 4. Meet- en Evaluatiecriteria a. Reactietijd (in seconden) - Tijd vanaf storingssignaal tot eerste actie van agent. b. Foutpercentage (%) - Aantal foutieve of ontbrekende handelingen ten opzichte van totale storingen. c. Aantal voltooide taken - Totaal aantal succesvol afgeronde detectie, coördinatie en communicatie taken. 5. Testmethodologie a. Baseline Metingen - Voer initiële simulaties uit zonder netwerkbeperkingen om ideale prestaties te meten. b. Belastingsimulaties - Herhaal simulaties met netwerkbeperkingen en verouderde hardware. - Introduceer variaties in storingspatronen en communicatieproblemen. c. Stress Testen - Verhoog het aantal gelijktijdige storingen en beperk de agenten in hun middelen. 6. Data Verzameling en Analyse - Gebruik logging en monitoring tools om alle acties en tijden te registreren. - Analyseer reactietijden, foutpercentages en taakvoltooiing. - Identificeer patronen en knelpunten, zoals vertragingen of communicatieproblemen. 7. Verbeterpunten en Aanpassingen - Pas de algoritmen en communicatieprotocollen aan om de reactietijd te verbeteren. - Implementeer redundantie en fallback-mechanismen voor netwerkproblemen. - Upgrade hardware en optimaliseer data-overdracht waar mogelijk. - Herhaal simulaties na implementatie van verbeteringen om effectiviteit te meten. 8. Documentatie en Rapportage - Documenteer alle scenario’s, resultaten en bevindingen. - Stel rapporten op met aanbevelingen voor verdere optimalisatie. - Plan regelmatige herhaling van simulaties om continue verbetering te waarborgen. 9. Conclusie Dit simulatie- en evaluatieplan biedt een gestructureerde aanpak om de prestaties van CrewAI agenten onder realistische en complexe omstandigheden te testen. Door systematisch te meten, analyseren en verbeteren, zorgt u voor een robuuste en efficiënte inzet van uw agenten in noodsituaties binnen uw productieomgeving. Heeft u verdere specificaties of wensen, dan pas ik het plan graag verder aan.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd, stap-voor-stap plan voor het simuleren en evalueren van uw CrewAI-agenten, ontworpen in het Nederlands en afgestemd op uw specifieke vereisten. --- ### **Gedetailleerd Simulatie- en Evaluatieplan voor CrewAI Noodscenario** **Doelstelling:** Het testen, meten en verbeteren van de effectiviteit, onderlinge samenwerking en reactiesnelheid van een CrewAI multi-agent systeem in een gesimuleerde productienood-situatie met realistische beperkingen. #### **1. Simulatie Opzet (De Testomgeving)** **A. Scenario-ontwerp:** 1. **Storingencatalogus:** Definieer een set van 5-7 realistische, onderling afhankelijke storingen (bijv. "Pomp A oververhit", "Transportband B blokkade", "Energie-uitval Sector C", "Koelsysteem lekkage"). 2. **Scripting:** Gebruik een script (bijv. in Python) of een tool om storingen op willekeurige tijdstippen en in willekeurige volgorde te "triggeren" tijdens een testsessie van 30 minuten. Introduceer cascade-fouten: storing X leidt na 90 seconden tot storing Y. 3. **Realistische Constraints (Verbeterpunten integreren):** * **Beperkte Netwerkcapaciteit:** Simuleer netwerklatentie (500ms - 2000ms vertraging) en packet loss (5-10%) op de communicatiekanalen tussen de agents onderling en met de "management API". Gebruik hiervoor tools zoals `tc` (Traffic Control) op Linux of een network emulator zoals Clumsy. * **Verouderde Hardware:** Beperk de CPU- en RAM-beschikbaarheid voor het CrewAI proces. Dit kan met `cpulimit` en `ulimit` op Linux of via Docker container constraints (`--cpus`, `--memory`). **B. Agent Rollen en Tools:** Zorg dat elke agent de juiste tools heeft om zijn taak uit te voeren binnen de simulatie. * **Detectie-Agent:** Tools: `scan_production_db()`, `analyze_sensor_data()`, `classify_issue_criticality()`. * **Coördinatie-Agent:** Tools: `assign_repair_team(team_id, location)`, `check_team_availability()`, `prioritize_tasks(task_list)`. * **Communicatie-Agent:** Tools: `generate_incident_report(issue_data)`, `send_alert_to_manager(alert_message)`, `get_status_update(team_id)`. **C. Simulatie-interface:** Bouw een eenvoudige "Mock Productie-API" die: * Storingen ontvangt van het trigger-script en de status van machines bijhoudt. * Endpoints biedt waar de Detectie-Agent zijn scans op kan uitvoeren. * Endpoints biedt voor de Coördinatie-Agent om reparatieteams (gesimuleerd) aan te sturen. * Een logboek bijhoudt van alle gebeurtenissen voor latere analyse. #### **2. Uitvoering van de Simulatie** 1. **Kalibratierun:** Voer een eerste test uit *zonder* constraints om een baseline te established voor optimale prestaties. 2. **Geteste runs:** Voer de simulatie minstens **5 keer** uit onder dezelfde, constrained condities (netwerkvertraging, CPU-beperking). Dit zorgt voor statistisch significante data. 3. **Data Logging:** Zorg dat alle agents en de Mock API hun handelingen en tijdsstempels loggen naar een centraal bestand (bijv. `simulatie_log.csv`). Log sleutelgebeurtenissen: * `tijdstip_storing_optreden` * `tijdstip_detectie_door_agent` * `tijdstip_taak_toegewezen_door_coordinator` * `tijdstip_rapport_verzonden_naar_management` * `tijdstip_voltooiing_melding_van_team` * `agent_beslissing` (bijv. "Prioriteit verkeerd ingeschat") * `opgetreden_fout` (bijv. "Kon team niet assignen - timeout") #### **3. Dataverzameling en Evaluatie (Analyse)** Verwerk de logdata om de prestaties te meten tegen de gedefinieerde criteria. | Evaluatiecriterium | Berekeningsmethode uit Logdata | Doelstelling (Voorbeeld) | | :--- | :--- | :--- | | **Reactietijd (s)** | `tijdstip_detectie` - `tijdstip_storing_optreden` (gemiddelde over alle storingen) | < 60 seconden | | **Foutpercentage (%)** | `(aantal_verkeerd_geprioritiseerde_storingen + aantal_mislukte_assignments) / totaal_aantal_storingen * 100%` | < 10% | | **Aantal Voltooide Taken** | `totaal_aantal_storingen` - `aantal_openstaande_storingen_einde_simulatie` | 100% voltooiing | **Extra Kwalitatieve Analyse:** * **Samenwerking:** Analyseer de chatlogs tussen de agents. Wachtten ze op elkaar? Vroegen ze om opheldering? Was de informatie accuraat? * **Effectiviteit onder druk:** Hoe reageerde het systeem op cascade-fouten? Werd de prioritering dynamisch aangepast? #### **4. Verbeteringscyclus (Iteratief Proces)** Gebruik de evaluatieresultaten om het systeem gericht te verbeteren en opnieuw te testen. 1. **Identificeer Knelpunten:** Waar traden de meeste vertragingen en fouten op? Was het bij de detectie, coördinatie of communicatie? 2. **Implementeer Verbeteringen (Voorbeelden):** * **Voor Trage Reactietijd:** Optimaliseer de prompts van de Detectie-Agent om sneller tot de kern te komen. Implementeer een caching-laag voor sensor data. * **Voor Hoog Foutpercentage:** Train de Coördinatie-Agent met betere voorbeelden van prioritering in zijn prompt. Voer een "double-check" mechanisme in voor kritieke assignments. * **Voor Beperkt Netwerk:** Implementeer **asynchrone communicatie** en **retry-logica** tussen agents om packet loss te overleven. Laat agents beknoptere berichten sturen. * **Voor Verouderde Hardware:** Optimaliseer de code (bijv. minder context in prompts, efficiëntere tools) om CPU/RAM gebruik te verminderen. 3. **Herhaal de Simulatie:** Voer dezelfde tests opnieuw uit met de geïmplementeerde verbeteringen. 4. **Vergelijk de Resultaten:** Meet de vooruitgang ten opzichte van de baseline en de eerdere runs. Hebben de veranderingen het gewenste effect gehad? #### **5. Aanbevelingen en Volgende Stappen** * **Automatiseer de Testpipeline:** Maak een script dat de simulatie start, de constraints applyt, de run uitvoert en de logdata verzamelt. Dit maakt frequent testen mogelijk. * **Graded Complexity:** Begin met 1-2 storingen en voer geleidelijk het aantal en de complexiteit op om de breakpoint van uw systeem te vinden. * **Introduceer "Ruis":** Simuleer niet-relevante sensor data of valse meldingen om de robuustheid van de detectie verder te testen. Dit plan biedt een gestructureerde, data-gedreven aanpak om uw CrewAI-systeem niet alleen te testen, maar ook continu en meetbaar te verbeteren onder realistische en uitdagende omstandigheden.