Panduan untuk Sistem Multi-Agen pada tahun 2025

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.

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.

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.

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.

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.

1. Are there open-source libraries or frameworks to accelerate MAS development?

Yes, there are open-source libraries and frameworks specifically built to accelerate multi-agent system (MAS) development. Notable options include JADE (Java Agent DEvelopment Framework), SPADE (Smart Python Agent Development Environment), and Mesa (Python-based agent-based modeling framework for simulations). These tools handle agent communication and environment interaction out of the box.

2. How do you manage synchronization between agents in real-time systems?

To manage synchronization between agents in real-time systems, developers typically use mechanisms like message queues (e.g., RabbitMQ, ZeroMQ) and time-stamped event logs. These tools ensure that agents operate coherently and respond to events in a coordinated manner.

3. How do you secure agent-to-agent communication from tampering or eavesdropping?

To secure agent-to-agent communication in a MAS, systems commonly implement TLS (Transport Layer Security) or public/private key encryption to authenticate agents and encrypt data in transit. This prevents unauthorized interception or modification of messages.

4. Can multi-agent systems use reinforcement learning collectively?

Yes, multi-agent systems can use reinforcement learning collectively, known as multi-agent reinforcement learning (MARL). In MARL, agents can either collaborate to maximize a shared reward function or compete and adapt in decentralized environments, learning strategies based on the actions and outcomes of other agents.

5. Are agents in MAS typically static or do they evolve through continual learning?

Whether agents in a MAS are static or continually learning depends on the system design and goals. Some agents remain static for predictability and safety in regulated environments, while others employ continual learning to adapt to new data or other agents.