Apa yang lebih baik dari satu agen AI?
Dalam sistem multi-agen, agen AI yang berbeda dengan tugas yang berbeda berinteraksi untuk mencapai tujuan yang menyeluruh.
Ada banyak contoh agen AI di dunia nyata yang menggunakan sistem multi-agen untuk berfungsi - seperti pengontrol jaringan pintar dan sistem gudang.
Mari kita pelajari apa itu sistem multi-agen, perbedaannya dengan sistem agen tunggal, dan untuk apa saja Anda dapat menggunakannya.
Apa yang dimaksud dengan Sistem Multi-Agen?
Sistem multi-agen (MAS) berisi beberapa agen AI yang berkolaborasi dalam lingkungan bersama untuk mencapai tujuan tertentu.
Sistem ini biasanya dirancang untuk menangani tugas-tugas yang terlalu besar, kompleks, atau terdesentralisasi untuk dikelola oleh satu agen AI.
Setiap agen dalam sistem multi-agen dapat bertindak secara independen, mempersepsikan dan menginterpretasikan lingkungan, membuat keputusan, dan kemudian mengambil tindakan untuk memenuhi tujuannya.
3 Fitur Utama dari Sistem Multi-Agen
Dalam bukunya Introduction to MultiAgent Systems (2002), profesor dan peneliti Michael Wooldridge menjelaskan 3 karakteristik utama dari sistem multi-agen:
Desentralisasi
Dalam sistem multi-agen, desentralisasi berarti setiap agen beroperasi secara independen, menggunakan data lokal dan pengambilan keputusan sendiri tanpa bergantung pada pengendali pusat.
Hal ini memungkinkan agen AI untuk menangani tugas secara individual sambil tetap berkontribusi pada tujuan sistem secara keseluruhan melalui interaksi.
Pemandangan lokal
Setiap agen memiliki pandangan lokal - tetapi tidak ada agen yang memiliki pandangan global. Ini berarti tidak ada agen yang memiliki pengetahuan penuh tentang keseluruhan sistem, hanya komponen yang relevan dengan tugas spesifiknya.
Otonomi
Otonomi dalam sistem multi-agen memungkinkan setiap agen untuk menafsirkan informasi dan bertindak secara independen berdasarkan aturan dan tujuannya sendiri.
Kemandirian ini berarti agen dapat mengambil keputusan dan menyesuaikan tindakan mereka tanpa perlu bimbingan atau masukan dari agen lain.
Sistem Agen Tunggal vs Sistem Multi-Agen
Sistem agen tunggal beroperasi dengan satu entitas otonom yang mengelola tugas, yang bekerja dengan baik dalam pengaturan terkendali dengan tujuan yang jelas. Bayangkan asisten AI, seperti Siri, yang beroperasi sendiri.
Tanpa perlu berkoordinasi atau merespons agen lain, sistem agen tunggal sangat cocok untuk tugas-tugas yang mengutamakan kesederhanaan dan kontrol langsung.
Di sisi lain, sistem multi-agen terdiri dari beberapa agen yang berinteraksi dalam lingkungan yang sama. Sistem ini bergantung pada tugas-tugas terdistribusi, di mana setiap agen berkontribusi berdasarkan tujuan atau perannya masing-masing.
Struktur terdesentralisasi ini memungkinkan MAS untuk menangani lingkungan yang membutuhkan banyak sudut pandang atau pemrosesan paralel, bahkan jika agen terkadang beroperasi secara independen.
Manfaat Sistem Multi-Agen
Toleransi kesalahan yang lebih tinggi
Sistem multi-agen mempertahankan operasi bahkan jika satu agen gagal, karena agen lain dapat menyesuaikan atau mengambil alih. Kemampuan ini meningkatkan ketahanan mereka dibandingkan dengan sistem agen tunggal.
Contoh: Dalam armada drone pengiriman, jika salah satu drone mengalami kerusakan, drone lainnya dapat mengambil alih pengiriman, sehingga memastikan gangguan minimal.
Lebih terukur
Dengan menambahkan agen sesuai kebutuhan, sistem multi-agen dapat lebih mudah menangani peningkatan beban kerja agar sesuai dengan permintaan, atau menambahkan kemampuan baru untuk memperluas kemampuannya.
Contoh: Sistem analisis keuangan multi-agen dapat menambahkan agen baru untuk memproses aliran data tambahan seiring dengan meningkatnya volume perdagangan.
Pemecahan masalah yang lebih baik
Dengan beberapa agen yang bekerja pada bagian tugas yang berbeda, masalah yang kompleks dapat diatasi dengan lebih efisien dan efektif dalam lingkungan terdistribusi.
Contoh: Robot pencarian dan penyelamatan otonom dapat berpencar untuk menjangkau area yang berbeda, sehingga dapat menangani medan yang kompleks dengan lebih efisien.
Fleksibel dan mudah beradaptasi
Kemampuan setiap agen untuk merespons perubahan secara mandiri memungkinkan sistem beradaptasi dengan cepat terhadap kondisi baru atau skenario yang tidak terduga.
Contoh: Di pabrik pintar, jika satu lengan robotik sedang sibuk atau rusak, lengan robotik lainnya akan menyesuaikan diri untuk mengambil alih tugasnya tanpa menghentikan produksi.
4 Contoh Sistem Multi-Agen
Robot kawanan untuk pencarian dan penyelamatan
Dalam pencarian dan penyelamatan, robot kawanan bertindak sebagai sistem multi-agen, masing-masing menjelajahi dan memindai bagian yang berbeda secara mandiri sambil berbagi data untuk memetakan medan dan menemukan orang yang membutuhkan.
Koordinasi ini memungkinkan robot untuk menjangkau area yang luas dan berbahaya dengan cepat tanpa memerlukan kontrol manusia secara langsung.
Robotika gudang
Di gudang, agen AI mewakili berbagai robot yang bertanggung jawab atas tugas-tugas seperti memilih, menyortir, dan mengemas.
Setiap robot secara otonom menavigasi gudang dan berkomunikasi dengan robot lainnya untuk mengoptimalkan jalur pergerakan, mengurangi kemacetan, dan memenuhi pesanan lebih cepat, beradaptasi dengan perubahan volume dan tata letak pesanan.
Pasar berbasis AI
Di pasar yang digerakkan oleh AI, agen AI dapat mewakili pembeli dan penjual, menegosiasikan harga, mengelola inventaris, dan menyesuaikan penawaran berdasarkan penawaran dan permintaan.
Semua agen beroperasi secara independen dan juga berinteraksi dengan yang lain, menciptakan lingkungan pasar yang dinamis yang beradaptasi dengan perubahan kondisi.
Perawatan kesehatan yang dipersonalisasi
Dalam perencanaan perawatan yang dipersonalisasi, setiap agen AI mewakili area medis khusus: diagnostik, manajemen pengobatan, atau rehabilitasi.
Setiap agen menganalisis data pasien sesuai dengan spesialisasinya, seperti merekomendasikan obat berdasarkan hasil laboratorium atau menyesuaikan latihan terapi fisik.
Dengan mengoordinasikan wawasan, para agen membuat rencana perawatan yang terintegrasi dan dipersonalisasi yang disesuaikan dengan kemajuan pasien yang sedang berlangsung dan informasi medis baru.
Apakah MAS tepat untuk Anda?
Untuk memutuskan apakah sistem multi-agen lebih cocok daripada sistem agen tunggal, pertimbangkan kompleksitas dan kemampuan beradaptasi yang dibutuhkan proyek Anda. MAS sering digunakan untuk tugas-tugas yang dinamis dan berskala besar dengan kontrol yang terdesentralisasi. Tanyakan pada diri Anda sendiri:
- Apakah proyek memerlukan pengelolaan beberapa komponen atau lokasi secara bersamaan?
- Apakah sistem terpusat akan menjadi hambatan atau titik risiko?
- Apakah lingkungan sering berubah, sehingga membutuhkan adaptasi waktu nyata?
- Apakah komponen-komponen tugas perlu berinteraksi atau berkoordinasi agar efektif?
- Apakah toleransi kesalahan yang tinggi sangat penting untuk menghindari gangguan sistem?
Jika Anda menjawab "ya" untuk beberapa pertanyaan di atas, MAS mungkin merupakan pilihan yang lebih baik.
Praktik Terbaik untuk Sistem Multi-Agen
Tentukan tujuan yang jelas untuk setiap agen
Pastikan setiap agen memiliki peran atau tujuan tertentu yang selaras dengan tujuan sistem secara keseluruhan untuk menghindari tindakan yang saling bertentangan dan mengoptimalkan koordinasi.
Menetapkan protokol komunikasi yang efektif
Rancang struktur komunikasi yang andal sehingga agen dapat berbagi informasi dan berkoordinasi secara efektif, terutama jika pembaruan waktu nyata sangat penting.
Menerapkan pengambilan keputusan yang adaptif
Gunakan algoritme yang memungkinkan agen untuk menyesuaikan perilaku mereka berdasarkan perubahan kondisi lingkungan dan data - hal ini mendorong fleksibilitas dan ketahanan dalam menghadapi hal-hal yang tidak diketahui.
Desain untuk skalabilitas
Membangun sistem sehingga agen dapat ditambahkan atau dihapus sesuai kebutuhan, memastikan MAS dapat berkembang tanpa mengganggu agen yang sudah ada.
Memantau dan mengelola interaksi agen
Lacak secara teratur bagaimana agen berinteraksi untuk mencegah masalah seperti kemacetan, konflik sumber daya, atau persaingan yang tidak produktif, terutama dalam sistem yang kompleks.
Memprioritaskan langkah-langkah keamanan
Menerapkan protokol keamanan untuk komunikasi dan penanganan data untuk melindungi dari risiko seperti pembobolan data atau gangguan berbahaya dalam sistem dengan banyak agen.
Cara Membangun Sistem Multi-Agen
1) Pilih solusi
Tentukan apakah Anda akan membangun MAS Anda dari awal atau menggunakan platform AI yang sudah ada yang mendukung sistem multi-agen. DIY memungkinkan penyesuaian tetapi membutuhkan sumber daya pengembangan yang ekstensif. Platform sering kali menyediakan alat bawaan untuk koordinasi agen, skalabilitas, dan penanganan data, sehingga menyederhanakan proses pengembangan.
2) Tetapkan tujuan dan persyaratan
Jelaskan dengan jelas apa yang Anda inginkan untuk dicapai oleh MAS, termasuk tugas-tugas spesifik, interaksi, dan kebutuhan skalabilitas. Identifikasi jenis agen yang diperlukan dan peran mereka dalam sistem untuk memastikan keselarasan dengan tujuan keseluruhan.
3) Rancang agen Anda
Untuk setiap agen, buatlah arsitektur yang mencakup logika pengambilan keputusan, kemampuan pemrosesan data, dan kemampuan beradaptasi. Pertimbangkan bagaimana setiap agen akan berinteraksi dengan lingkungan dan agen lainnya, sesuaikan arsitektur agar sesuai dengan kebutuhan ini.
4) Mengatur mekanisme komunikasi dan koordinasi
Menerapkan protokol komunikasi untuk memfasilitasi pembagian data dan koordinasi di antara para agen. Pilih metode seperti pengiriman pesan atau repositori bersama, tergantung pada seberapa sering agen perlu berinteraksi dan memperbarui satu sama lain.
5) Menyebarkan
Pilih lingkungan yang sesuai (digital, fisik, atau hibrida) yang mendukung operasi agen Anda. Konfigurasikan lingkungan untuk memastikan lingkungan tersebut mengakomodasi interaksi, aliran data, dan kendala fisik yang dapat memengaruhi kinerja agen.
6) Mensimulasikan dan menguji
Menjalankan simulasi untuk menguji perilaku, interaksi, dan skalabilitas agen. Amati bagaimana agen merespons skenario yang berbeda, memastikan bahwa mereka berkoordinasi seperti yang diharapkan dan dapat menangani beban kerja sistem dalam berbagai kondisi.
7) Memperbaiki
Berdasarkan hasil pengujian, perbaiki perilaku agen, protokol komunikasi, dan masalah kinerja apa pun. Setelah dioptimalkan, terapkan MAS di lingkungan yang dituju, pantau kinerja awal untuk memastikannya memenuhi tujuan Anda.
Menerapkan Sistem Multi-Agen Khusus
Botpress adalah platform agen AI yang paling kuat, digunakan oleh lebih dari setengah juta pembangun di seluruh dunia.
Sistem ini dapat dikembangkan tanpa batas, dan terintegrasi dengan perangkat lunak atau platform apa pun. Cocok untuk digunakan di berbagai industri atau departemen, mulai dari keuangan hingga SDM.
Dengan standar keamanan yang tinggi, perpustakaan integrasi dan templat bawaan, dan pembuatan bot yang cerdas secara otonom, Botpress adalah cara terbaik untuk membangun sistem agen AI.
Mulai membangun hari ini. Ini gratis.
.svg)
