Przewodnik po systemach wieloagentowych w 2025 r.

Decentralizacja

W systemie wieloagentowym decentralizacja oznacza, że każdy agent działa niezależnie, wykorzystując lokalne dane i podejmując własne decyzje bez polegania na centralnym kontrolerze. 

Umożliwia to agentom AI wykonywanie zadań indywidualnie, jednocześnie przyczyniając się do realizacji ogólnych celów systemu poprzez interakcję.

Lokalne poglądy

Każdy agent ma widok lokalny - ale żaden agent nie ma widoku globalnego. Oznacza to, że żaden agent nie ma pełnej wiedzy o całym systemie, a jedynie o komponentach istotnych dla jego konkretnego zadania.

Autonomia

Autonomia w systemie wieloagentowym pozwala każdemu agentowi interpretować informacje i działać niezależnie w oparciu o własne zasady i cele. 

Ta niezależność oznacza, że agenci mogą podejmować decyzje i dostosowywać swoje działania bez konieczności ciągłego otrzymywania wskazówek lub informacji od innych agentów.

Wyższa odporność na błędy

Systemy wieloagentowe utrzymują działanie nawet w przypadku awarii jednego agenta, ponieważ inne mogą się dostosować lub przejąć jego zadania. Ta zdolność zwiększa ich odporność w porównaniu do systemów z pojedynczym agentem.

Przykład: We flocie dronów dostawczych, jeśli jeden dron ulegnie awarii, inne mogą przejąć jego dostawy, zapewniając minimalne zakłócenia.

Większa skalowalność

Dodając agentów w razie potrzeby, systemy wieloagentowe mogą łatwiej radzić sobie z rosnącym obciążeniem pracą, aby sprostać zapotrzebowaniu, lub dodawać nowe funkcje, aby rozszerzyć swoje możliwości.

Przykład: Wieloagentowy system analizy finansowej może dodawać nowych agentów do przetwarzania dodatkowych strumieni danych w miarę wzrostu wolumenu transakcji.

Lepsze rozwiązywanie problemów

Dzięki wielu agentom pracującym nad różnymi częściami zadania, złożone problemy są rozwiązywane wydajniej i skuteczniej w środowiskach rozproszonych.

Przykład: Autonomiczne roboty poszukiwawczo-ratownicze mogą rozdzielić się, aby pokryć różne obszary, skuteczniej radząc sobie ze złożonymi terenami.

Elastyczność i możliwość dostosowania 

Zdolność każdego agenta do niezależnego reagowania na zmiany pozwala systemowi szybko dostosować się do nowych warunków lub nieoczekiwanych scenariuszy.

Przykład: W inteligentnej fabryce, jeśli jedno ramię robota jest zajęte lub przestaje działać, inne ramiona dostosowują się, aby przejąć jego zadania bez wstrzymywania produkcji.

Roboty roju do poszukiwań i ratownictwa 

W akcjach poszukiwawczo-ratowniczych roboty roju działają jako system wieloagentowy, z których każdy niezależnie eksploruje i skanuje różne sekcje, jednocześnie udostępniając dane w celu mapowania terenu i lokalizowania osób w potrzebie. 

Taka koordynacja pozwala robotom na szybkie pokonywanie dużych, niebezpiecznych obszarów bez konieczności bezpośredniej kontroli człowieka.

Robotyka magazynowa

W magazynie agenci AI reprezentują różne roboty odpowiedzialne za zadania takie jak kompletacja, sortowanie i pakowanie. 

Każdy robot autonomicznie porusza się po magazynie i komunikuje się z innymi, aby zoptymalizować ścieżki ruchu, zmniejszyć wąskie gardła i szybciej realizować zamówienia, dostosowując się do zmieniających się ilości zamówień i układów.

Rynki oparte na sztucznej inteligencji

Na rynkach opartych na sztucznej inteligencji agenci AI mogą reprezentować kupujących i sprzedających, negocjować ceny, zarządzać zapasami i dostosowywać oferty w oparciu o podaż i popyt. 

Wszyscy agenci działają niezależnie, jednocześnie wchodząc w interakcje z innymi, tworząc dynamiczne środowisko rynkowe, które dostosowuje się do zmieniających się warunków.

Spersonalizowana opieka zdrowotna

W spersonalizowanym planowaniu leczenia każdy agent AI reprezentuje wyspecjalizowany obszar medyczny: diagnostykę, zarządzanie lekami lub rehabilitację. 

Każdy agent analizuje dane pacjenta w ramach swojej specjalizacji, np. zalecając leki na podstawie wyników badań laboratoryjnych lub dostosowując ćwiczenia fizjoterapeutyczne. 

Koordynując spostrzeżenia, agenci tworzą zintegrowany, spersonalizowany plan leczenia, który dostosowuje się do bieżących postępów pacjenta i wszelkich nowych informacji medycznych.

Określenie jasnych celów dla każdego agenta

Upewnij się, że każdy agent ma określoną rolę lub cel dostosowany do ogólnego celu systemu, aby uniknąć sprzecznych działań i zoptymalizować koordynację.

Ustanowienie skutecznych protokołów komunikacji

Zaprojektuj niezawodną strukturę komunikacji, aby agenci mogli dzielić się informacjami i skutecznie koordynować działania, zwłaszcza jeśli aktualizacje w czasie rzeczywistym mają krytyczne znaczenie.

Wdrożenie adaptacyjnego procesu decyzyjnego

Używaj algorytmów, które pozwalają agentom dostosowywać swoje zachowanie w oparciu o zmieniające się warunki środowiskowe i dane - promuje to elastyczność i odporność w obliczu niewiadomych.

Projektowanie pod kątem skalowalności

Zbuduj system tak, aby agenci mogli być dodawani lub usuwani w miarę ewolucji potrzeb, zapewniając, że MAS może się rozwijać bez zakłócania pracy istniejących agentów.

Monitorowanie i zarządzanie interakcjami z agentami

Regularne śledzenie interakcji między agentami w celu zapobiegania takim problemom, jak wąskie gardła, konflikty zasobów lub nieproduktywna konkurencja, zwłaszcza w złożonych systemach.

Priorytet środków bezpieczeństwa

Wdrożenie protokołów bezpieczeństwa do komunikacji i obsługi danych w celu ochrony przed zagrożeniami, takimi jak naruszenie danych lub złośliwa ingerencja w systemy z wieloma agentami.

1) Wybierz rozwiązanie

Zdecyduj, czy chcesz zbudować MAS od podstaw, czy skorzystać z istniejącej platformy AI, która obsługuje systemy wieloagentowe. DIY pozwala na dostosowanie do własnych potrzeb, ale wymaga dużych zasobów programistycznych. Platformy często zapewniają wbudowane narzędzia do koordynacji agentów, skalowalności i obsługi danych, usprawniając proces rozwoju.

2) Ustal cele i wymagania

Jasno nakreśl, co MAS ma osiągnąć, w tym konkretne zadania, interakcje i potrzeby w zakresie skalowalności. Określ wymagane typy agentów i ich role w systemie, aby zapewnić zgodność z ogólnymi celami.

3) Zaprojektuj swoich agentów

Dla każdego agenta należy stworzyć architekturę obejmującą logikę podejmowania decyzji, możliwości przetwarzania danych i zdolność adaptacji. Rozważ, w jaki sposób każdy agent będzie wchodził w interakcje ze środowiskiem i innymi agentami, dostosowując architekturę do tych potrzeb.

4) Ustanowienie mechanizmów komunikacji i koordynacji

Wdrożenie protokołów komunikacyjnych w celu ułatwienia udostępniania danych i koordynacji między agentami. Wybierz metody takie jak przekazywanie wiadomości lub współdzielone repozytoria, w zależności od tego, jak często agenci muszą wchodzić w interakcje i aktualizować się nawzajem.

5) Wdrożenie

Wybierz odpowiednie środowisko (cyfrowe, fizyczne lub hybrydowe), które wspiera operacje agentów. Skonfiguruj środowisko, aby upewnić się, że uwzględnia interakcje, przepływ danych i wszelkie fizyczne ograniczenia, które mogą wpływać na wydajność agenta.

6) Symulacja i testowanie

Uruchomienie symulacji w celu przetestowania zachowania agentów, interakcji i skalowalności. Obserwuj, jak agenci reagują na różne scenariusze, upewniając się, że koordynują zgodnie z oczekiwaniami i mogą obsłużyć obciążenie systemu w różnych warunkach.

7) Dopracowanie

Na podstawie wyników testów dopracuj zachowanie agentów, protokoły komunikacyjne i wszelkie problemy z wydajnością. Po optymalizacji należy wdrożyć MAS w zamierzonym środowisku, monitorując początkową wydajność, aby upewnić się, że spełnia ona założone cele.