Gids voor Multi-Agent Systemen in 2025

Decentralisatie

In een multi-agent systeem betekent decentralisatie dat elke agent onafhankelijk opereert, gebruik maakt van lokale gegevens en zijn eigen besluitvorming zonder afhankelijk te zijn van een centrale controller. 

Hierdoor kunnen de AI-agenten taken individueel afhandelen en toch bijdragen aan de algemene doelen van het systeem door middel van interactie.

Lokaal uitzicht

Elke agent heeft een lokaal zicht - maar geen enkele agent heeft een globaal zicht. Dit betekent dat geen enkele agent volledige kennis heeft van het hele systeem, alleen van de onderdelen die relevant zijn voor zijn eigen specifieke taak.

Autonomie

Autonomie in een multi-agent systeem stelt elke agent in staat om informatie te interpreteren en zelfstandig te handelen op basis van zijn eigen regels en doelstellingen. 

Deze onafhankelijkheid betekent dat agenten beslissingen kunnen nemen en hun acties kunnen aanpassen zonder continue begeleiding of input van andere agenten nodig te hebben.

Hogere fouttolerantie

Systemen met meerdere agenten blijven werken, zelfs als één agent uitvalt, omdat anderen zich kunnen aanpassen of het kunnen overnemen. Dit vergroot hun veerkracht in vergelijking met single-agent systemen.

Voorbeeld: In een vloot van leveringsdrones kunnen, als een drone een storing ondervindt, anderen zijn leveringen overnemen, zodat de verstoring minimaal is.

Meer schaalbaar

Door agenten toe te voegen als dat nodig is, kunnen multi-agent systemen gemakkelijker toenemende werklasten aan om aan de vraag te voldoen, of nieuwe mogelijkheden toevoegen om de mogelijkheden uit te breiden.

Voorbeeld: Een financieel multi-agent analysesysteem kan nieuwe agenten toevoegen om extra gegevensstromen te verwerken naarmate de handelsvolumes toenemen.

Beter problemen oplossen

Met meerdere agenten die aan verschillende delen van een taak werken, worden complexe problemen efficiënter en effectiever aangepakt in gedistribueerde omgevingen.

Voorbeeld: Autonome zoek- en reddingsrobots kunnen zich opsplitsen om verschillende gebieden te bestrijken, waardoor complexe terreinen efficiënter worden aangepakt.

Flexibel en aanpasbaar 

Doordat elke agent onafhankelijk kan reageren op veranderingen, kan het systeem zich snel aanpassen aan nieuwe omstandigheden of onverwachte scenario's.

Voorbeeld: In een slimme fabriek, als een robotarm het druk heeft of uitvalt, passen andere armen zich aan om zijn taken over te nemen zonder de productie te onderbreken.

Zwermrobots voor zoek- en reddingsacties 

Bij zoek- en reddingsoperaties fungeren zwermrobots als een multi-agent systeem, waarbij ze elk onafhankelijk van elkaar verschillende secties verkennen en scannen terwijl ze gegevens delen om het terrein in kaart te brengen en mensen in nood te lokaliseren. 

Dankzij deze coördinatie kunnen de robots snel grote, gevaarlijke gebieden bestrijken zonder dat er directe menselijke controle nodig is.

Magazijn robotica

In een magazijn stellen AI-agenten verschillende robots voor die verantwoordelijk zijn voor taken als picken, sorteren en verpakken. 

Elke robot navigeert autonoom door het magazijn en communiceert met anderen om bewegingspaden te optimaliseren, knelpunten te verminderen en orders sneller uit te voeren, waarbij hij zich aanpast aan veranderende ordervolumes en lay-outs.

AI-gebaseerde marktplaatsen

Op AI-gestuurde marktplaatsen kunnen AI-agenten kopers en verkopers vertegenwoordigen, onderhandelen over prijzen, voorraden beheren en het aanbod aanpassen op basis van vraag en aanbod. 

De agenten opereren allemaal onafhankelijk, maar hebben ook interactie met anderen, waardoor een dynamische marktomgeving ontstaat die zich aanpast aan veranderende omstandigheden.

Persoonlijke gezondheidszorg

Bij gepersonaliseerde behandelplanning vertegenwoordigt elke AI-agent een gespecialiseerd medisch gebied: diagnostiek, medicatiebeheer of revalidatie. 

Elke agent analyseert patiëntgegevens binnen zijn specialiteit, zoals het aanbevelen van medicijnen op basis van labresultaten of het aanpassen van fysiotherapie-oefeningen. 

Door inzichten te coördineren, creëren de agents een geïntegreerd, gepersonaliseerd behandelplan dat zich aanpast aan de voortdurende vooruitgang van de patiënt en eventuele nieuwe medische informatie.

Duidelijke doelstellingen definiëren voor elke agent

Zorg ervoor dat elke agent een specifieke rol of doel heeft dat is afgestemd op het algemene doel van het systeem om conflicterende acties te voorkomen en de coördinatie te optimaliseren.

Effectieve communicatieprotocollen opstellen

Ontwerp een betrouwbare communicatiestructuur zodat agenten informatie kunnen delen en effectief kunnen coördineren, vooral als realtime updates cruciaal zijn.

Adaptieve besluitvorming implementeren

Gebruik algoritmen waarmee agenten hun gedrag kunnen aanpassen op basis van veranderende omgevingscondities en gegevens - dit bevordert de flexibiliteit en veerkracht bij onbekende omstandigheden.

Ontwerp voor schaalbaarheid

Bouw het systeem zo dat agenten kunnen worden toegevoegd of verwijderd als de behoeften veranderen, zodat de MAS kan groeien zonder de bestaande agenten te verstoren.

Interacties tussen agenten bewaken en beheren

Volg regelmatig de interactie tussen agenten om problemen zoals knelpunten, conflicten over middelen of onproductieve concurrentie te voorkomen, vooral in complexe systemen.

Beveiligingsmaatregelen prioriteren

Beveiligingsprotocollen implementeren voor communicatie en gegevensverwerking om bescherming te bieden tegen risico's zoals gegevenslekken of kwaadwillige interferentie in systemen met veel agenten.

1) Kies een oplossing

Beslis of je je MAS vanaf nul wil opbouwen of een bestaand AI-platform wil gebruiken dat multi-agent systemen ondersteunt. Zelfbouw zorgt voor aanpasbaarheid, maar vereist uitgebreide ontwikkelingsmiddelen. Platformen bieden vaak ingebouwde tools voor agentcoördinatie, schaalbaarheid en gegevensverwerking, wat het ontwikkelingsproces stroomlijnt.

2) Stel doelen en vereisten

Schets duidelijk wat je met de MAS wilt bereiken, inclusief specifieke taken, interacties en schaalbaarheidsbehoeften. Identificeer de soorten agenten die nodig zijn en hun rol binnen het systeem om ervoor te zorgen dat ze op één lijn liggen met de algemene doelen.

3) Ontwerp uw agenten

Creëer voor elke agent een architectuur die besluitvormingslogica, gegevensverwerkingsmogelijkheden en aanpassingsvermogen omvat. Bedenk hoe elke agent zal interageren met de omgeving en andere agenten, en pas de architectuur aan om aan deze behoeften te voldoen.

4) Communicatie- en coördinatiemechanismen opzetten

Implementeer communicatieprotocollen om het delen van gegevens en de coördinatie tussen agenten te vergemakkelijken. Kies methoden zoals berichtenoverdracht of gedeelde opslagplaatsen, afhankelijk van hoe vaak agenten met elkaar moeten communiceren en elkaar moeten updaten.

5) Inzetten

Kies een geschikte omgeving (digitaal, fysiek of hybride) die de activiteiten van je agents ondersteunt. Configureer de omgeving om ervoor te zorgen dat deze geschikt is voor interacties, gegevensstromen en eventuele fysieke beperkingen die de prestaties van agents kunnen beïnvloeden.

6) Simuleren en testen

Voer simulaties uit om het gedrag, de interacties en de schaalbaarheid van agenten te testen. Observeer hoe agenten reageren op verschillende scenario's, zorg ervoor dat ze coördineren zoals verwacht en de werklast van het systeem aankunnen onder verschillende omstandigheden.

7) Verfijn

Verfijn op basis van de testresultaten het gedrag van de agenten, de communicatieprotocollen en eventuele prestatieproblemen. Zodra de MAS geoptimaliseerd is, implementeer je hem in de beoogde omgeving en controleer je de initiële prestaties om er zeker van te zijn dat hij aan je doelen voldoet.

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.