Panduan untuk Sistem Berbilang Ejen pada 2025

Apa yang lebih baik daripada satu ejen AI?

Dalam sistem berbilang ejen, ejen AI yang berbeza dengan tugas yang berbeza berinteraksi untuk mencapai matlamat menyeluruh.

Terdapat banyak contoh ejen AI di dunia nyata yang menggunakan sistem berbilang ejen untuk berfungsi – seperti pengawal grid pintar dan sistem gudang.

Mari kita mendalami apa itu sistem berbilang ejen, bagaimana ia berbeza daripada sistem ejen tunggal, dan untuk kegunaannya.

Apakah Sistem Pelbagai Agen?

Sistem berbilang ejen (MAS) mengandungi berbilang ejen AI yang bekerjasama dalam persekitaran yang dikongsi untuk mencapai matlamat tertentu. 

Sistem ini biasanya direka bentuk untuk menangani tugas yang terlalu besar, kompleks atau tidak berpusat untuk diuruskan oleh ejen AI tunggal.

Setiap ejen dalam sistem berbilang ejen boleh bertindak secara bebas, melihat dan mentafsir persekitaran, membuat keputusan, dan kemudian mengambil tindakan untuk memenuhi matlamatnya.

3 Ciri Utama Sistem Berbilang Ejen

Dalam Introduction to MultiAgent Systems (2002), profesor dan penyelidik Michael Wooldridge menerangkan 3 ciri utama sistem berbilang agen:

Desentralisasi

Dalam sistem berbilang ejen, desentralisasi bermakna setiap ejen beroperasi secara bebas, menggunakan data tempatan dan membuat keputusan sendiri tanpa bergantung pada pengawal pusat. 

Ini membolehkan ejen AI mengendalikan tugas secara individu sambil masih menyumbang kepada matlamat keseluruhan sistem melalui interaksi.

Pemandangan tempatan

Setiap ejen mempunyai pandangan tempatan – tetapi tiada ejen mempunyai pandangan global. Ini bermakna tiada ejen yang mempunyai pengetahuan penuh tentang keseluruhan sistem, hanya komponen yang berkaitan dengan tugas khususnya sendiri.

Autonomi

Autonomi dalam sistem berbilang ejen membolehkan setiap ejen mentafsir maklumat dan bertindak secara bebas berdasarkan peraturan dan objektifnya sendiri. 

Kebebasan ini bermakna ejen boleh membuat keputusan dan menyesuaikan tindakan mereka tanpa memerlukan bimbingan atau input berterusan daripada ejen lain.

Sistem Ejen Tunggal lwn Berbilang Ejen

Sistem ejen tunggal beroperasi dengan satu entiti autonomi mengurus tugas, yang berfungsi dengan baik dalam tetapan terkawal dengan matlamat yang jelas. Fikirkan pembantu AI , seperti Siri, yang beroperasi secara solo.

Tanpa perlu menyelaras atau bertindak balas kepada ejen lain, sistem ejen tunggal sangat sesuai untuk tugas yang mengutamakan kesederhanaan dan kawalan langsung.

Sebaliknya, sistem berbilang ejen terdiri daripada berbilang ejen yang berinteraksi dalam persekitaran yang sama. Sistem ini bergantung pada tugas yang diedarkan, di mana setiap ejen menyumbang berdasarkan objektif atau peranan individunya. 

Struktur terdesentralisasi ini membolehkan MAS mengendalikan persekitaran yang memerlukan pelbagai sudut pandangan atau pemprosesan selari, walaupun kadangkala ejen beroperasi secara bebas.

Faedah Sistem Pelbagai Agen

Toleransi kesalahan yang lebih tinggi

Sistem berbilang ejen mengekalkan operasi walaupun satu ejen gagal, kerana yang lain boleh menyesuaikan atau mengambil alih. Keupayaan ini meningkatkan daya tahan mereka berbanding sistem ejen tunggal.

Contoh: Dalam kumpulan dron penghantaran, jika satu dron mengalami kerosakan, yang lain boleh mengambil alih penghantarannya, memastikan gangguan yang minimum.

Lebih berskala

Dengan menambahkan ejen mengikut keperluan, sistem berbilang ejen boleh mengendalikan peningkatan beban kerja dengan lebih mudah untuk memadankan permintaan, atau menambah keupayaan baharu untuk mengembangkan keupayaannya.

Contoh: Sistem analisis kewangan berbilang ejen boleh menambah ejen baharu untuk memproses aliran data tambahan apabila volum dagangan meningkat.

Penyelesaian masalah yang lebih baik

Dengan berbilang ejen yang bekerja pada bahagian tugas yang berbeza, masalah yang kompleks ditangani dengan lebih cekap dan berkesan dalam persekitaran yang diedarkan.

Contoh: Robot mencari dan menyelamat berautonomi boleh berpecah untuk meliputi kawasan yang berbeza, menangani rupa bumi yang kompleks dengan lebih cekap.

Fleksibel dan boleh disesuaikan 

Keupayaan setiap ejen untuk bertindak balas secara bebas kepada perubahan membolehkan sistem menyesuaikan diri dengan pantas kepada keadaan baharu atau senario yang tidak dijangka.

Contoh: Di kilang pintar, jika satu lengan robot sibuk atau turun, lengan lain menyesuaikan diri untuk mengambil alih tugasnya tanpa menghentikan pengeluaran.

4 Contoh Sistem Pelbagai Agen

Robot kawanan untuk mencari dan menyelamat 

Dalam mencari dan menyelamat, robot swarm bertindak sebagai sistem berbilang ejen, masing-masing meneroka dan mengimbas bahagian berbeza secara bebas sambil berkongsi data untuk memetakan rupa bumi dan mencari orang yang memerlukan. 

Penyelarasan ini membolehkan robot menutup kawasan yang besar dan berbahaya dengan cepat tanpa memerlukan kawalan manusia secara langsung.

Robotik gudang

Dalam gudang, ejen AI mewakili robot berbeza yang bertanggungjawab untuk tugas seperti memilih, menyusun dan membungkus. 

Setiap robot secara autonomi menavigasi gudang dan berkomunikasi dengan orang lain untuk mengoptimumkan laluan pergerakan, mengurangkan kesesakan dan memenuhi pesanan dengan lebih pantas, menyesuaikan diri dengan mengubah volum dan susun atur pesanan.

Pasaran berasaskan AI

Dalam pasaran dipacu AI, ejen AI boleh mewakili pembeli dan penjual, merundingkan harga, mengurus inventori dan melaraskan tawaran berdasarkan bekalan dan permintaan. 

Ejen semua beroperasi secara bebas sambil turut berinteraksi dengan orang lain, mewujudkan persekitaran pasaran dinamik yang menyesuaikan diri dengan keadaan yang berubah-ubah.

Penjagaan kesihatan peribadi

Dalam perancangan rawatan yang diperibadikan, setiap ejen AI mewakili bidang perubatan khusus: diagnostik, pengurusan ubat atau pemulihan. 

Setiap ejen menganalisis data pesakit dalam kepakarannya, seperti mengesyorkan ubat berdasarkan keputusan makmal atau menyesuaikan latihan terapi fizikal. 

Dengan menyelaraskan pandangan, ejen mencipta pelan rawatan bersepadu dan diperibadikan yang menyesuaikan diri dengan kemajuan berterusan pesakit dan sebarang maklumat perubatan baharu.

Adakah MAS sesuai untuk anda?

Untuk memutuskan sama ada sistem berbilang ejen lebih sesuai daripada sistem ejen tunggal, pertimbangkan kerumitan dan kebolehsuaian yang diperlukan oleh projek anda. MAS sering digunakan untuk tugasan dinamik, berskala besar dengan kawalan terdesentralisasi. Tanya diri anda:

• Adakah projek memerlukan pengurusan berbilang komponen atau lokasi secara serentak?
• Adakah sistem berpusat akan menjadi halangan atau titik risiko?
• Adakah persekitaran sering berubah, memerlukan penyesuaian masa nyata?
• Adakah komponen tugas perlu berinteraksi atau menyelaras untuk menjadi berkesan?
• Adakah toleransi kerosakan yang tinggi penting untuk mengelakkan gangguan sistem?

Jika anda menjawab "ya" kepada beberapa daripada ini, MAS mungkin pilihan yang lebih baik.

Amalan Terbaik untuk Sistem Berbilang Ejen

Tentukan objektif yang jelas untuk setiap ejen

Pastikan setiap ejen mempunyai peranan atau matlamat tertentu yang diselaraskan dengan tujuan keseluruhan sistem untuk mengelakkan tindakan bercanggah dan mengoptimumkan penyelarasan.

Wujudkan protokol komunikasi yang berkesan

Reka bentuk struktur komunikasi yang boleh dipercayai supaya ejen boleh berkongsi maklumat dan menyelaras dengan berkesan, terutamanya jika kemas kini masa nyata adalah kritikal.

Melaksanakan pembuatan keputusan yang adaptif

Gunakan algoritma yang membolehkan ejen menyesuaikan tingkah laku mereka berdasarkan perubahan keadaan persekitaran dan data - ini menggalakkan fleksibiliti dan daya tahan dalam menghadapi perkara yang tidak diketahui.

Reka bentuk untuk kebolehskalaan

Bina sistem supaya ejen boleh ditambah atau dialih keluar apabila keperluan berkembang, memastikan MAS boleh berkembang tanpa mengganggu ejen sedia ada.

Pantau dan urus interaksi ejen

Jejaki secara kerap cara ejen berinteraksi untuk mengelakkan isu seperti kesesakan, konflik sumber atau persaingan yang tidak produktif, terutamanya dalam sistem yang kompleks.

Utamakan langkah keselamatan

Laksanakan protokol keselamatan untuk komunikasi dan pengendalian data untuk melindungi daripada risiko seperti pelanggaran data atau gangguan berniat jahat dalam sistem dengan banyak ejen.

Cara Membina Sistem Pelbagai Agen

1) Pilih penyelesaian

Tentukan sama ada untuk membina MAS anda dari awal atau menggunakan platform AI sedia ada yang menyokong sistem berbilang ejen. DIY membenarkan kebolehubahsuaian tetapi memerlukan sumber pembangunan yang luas. Platform selalunya menyediakan alatan terbina dalam untuk penyelarasan ejen, kebolehskalaan dan pengendalian data, memperkemas proses pembangunan.

2) Tetapkan matlamat dan keperluan

Gariskan dengan jelas perkara yang anda mahu MAS capai, termasuk tugas khusus, interaksi dan keperluan berskala. Kenal pasti jenis ejen yang diperlukan dan peranan mereka dalam sistem untuk memastikan penjajaran dengan matlamat keseluruhan.

3) Reka bentuk ejen anda

Untuk setiap ejen, cipta seni bina yang merangkumi logik membuat keputusan, keupayaan pemprosesan data dan kebolehsuaian. Pertimbangkan cara setiap ejen akan berinteraksi dengan persekitaran dan ejen lain, menyesuaikan seni bina agar sesuai dengan keperluan ini.

4) Sediakan mekanisme komunikasi dan penyelarasan

Melaksanakan protokol komunikasi untuk memudahkan perkongsian data dan penyelarasan antara ejen. Pilih kaedah seperti penghantaran mesej atau repositori dikongsi, bergantung pada kekerapan ejen perlu berinteraksi dan mengemas kini satu sama lain.

5) Sebarkan

Pilih persekitaran yang sesuai (digital, fizikal atau hibrid) yang menyokong operasi ejen anda. Konfigurasikan persekitaran untuk memastikan ia menampung interaksi, aliran data dan sebarang kekangan fizikal yang boleh menjejaskan prestasi ejen.

6) Simulasi dan uji

Jalankan simulasi untuk menguji tingkah laku ejen, interaksi dan kebolehskalaan. Perhatikan cara ejen bertindak balas terhadap senario yang berbeza, memastikan mereka menyelaras seperti yang diharapkan dan boleh mengendalikan beban kerja sistem dalam keadaan yang berbeza-beza.

7) Perhalusi

Berdasarkan keputusan ujian, perhalusi gelagat ejen, protokol komunikasi dan sebarang isu prestasi. Setelah dioptimumkan, gunakan MAS dalam persekitaran yang dimaksudkan, pantau prestasi awal untuk memastikan ia memenuhi matlamat anda.

Gunakan Sistem Berbilang Ejen Tersuai 

Botpress ialah platform ejen AI yang paling berkuasa, digunakan oleh lebih setengah juta pembina di seluruh dunia.

Ia boleh diperluas tanpa henti, dan disepadukan dengan mana-mana perisian atau platform. Ia sesuai untuk menggunakan kes merentas mana-mana industri atau jabatan, daripada kewangan kepada HR.

Dengan piawaian keselamatan yang tinggi, perpustakaan terbina dalam penyepaduan dan templat, dan pembinaan bot pintar secara autonomi, Botpress ialah cara terbaik untuk membina sistem ejen AI. 

Mula membina hari ini. Ia percuma.

Soalan lazim

1. Adakah terdapat perpustakaan atau rangka kerja sumber terbuka untuk mempercepatkan pembangunan MAS?

Ya, terdapat perpustakaan dan rangka kerja sumber terbuka yang dibina khusus untuk mempercepatkan pembangunan sistem berbilang ejen (MAS). Pilihan yang ketara termasuk JADE (Rangka Kerja Pembangunan Agen Java), SPADE (Persekitaran Pembangunan Agen Python Pintar) dan Mesa (rangka kerja pemodelan berasaskan agen berasaskan Python untuk simulasi). Alat ini mengendalikan komunikasi ejen dan interaksi persekitaran di luar kotak.

2. Bagaimanakah anda menguruskan penyegerakan antara ejen dalam sistem masa nyata?

Untuk mengurus penyegerakan antara ejen dalam sistem masa nyata, pembangun biasanya menggunakan mekanisme seperti baris gilir mesej (cth, RabbitMQ, ZeroMQ) dan log peristiwa bertanda masa. Alat ini memastikan bahawa ejen beroperasi secara koheren dan bertindak balas terhadap acara dengan cara yang diselaraskan.

3. Bagaimanakah anda melindungi komunikasi ejen-ke-ejen daripada gangguan atau mencuri dengar?

Untuk menjamin komunikasi ejen-ke-ejen dalam MAS, sistem lazimnya melaksanakan TLS (Keselamatan Lapisan Pengangkutan) atau penyulitan kunci awam/peribadi untuk mengesahkan ejen dan menyulitkan data dalam transit. Ini menghalang pemintasan atau pengubahsuaian mesej yang tidak dibenarkan.

4. Bolehkah sistem pelbagai agen menggunakan pembelajaran pengukuhan secara kolektif?

Ya, sistem berbilang agen boleh menggunakan pembelajaran pengukuhan secara kolektif, dikenali sebagai pembelajaran pengukuhan berbilang agen (MARL). Dalam MARL, ejen boleh sama ada bekerjasama untuk memaksimumkan fungsi ganjaran yang dikongsi atau bersaing dan menyesuaikan diri dalam persekitaran terpencar, strategi pembelajaran berdasarkan tindakan dan hasil ejen lain.

5. Adakah ejen dalam MAS lazimnya statik atau adakah mereka berkembang melalui pembelajaran berterusan?

Sama ada ejen dalam MAS statik atau terus belajar bergantung pada reka bentuk dan matlamat sistem. Sesetengah ejen kekal statik untuk kebolehramalan dan keselamatan dalam persekitaran terkawal, manakala yang lain menggunakan pembelajaran berterusan untuk menyesuaikan diri dengan data baharu atau ejen lain.