- Systemy wieloagentowe (MAS) obejmują wielu autonomicznych agentów współpracujących ze sobą w celu obsługi złożonych, zdecentralizowanych zadań zbyt dużych dla pojedynczego agenta AI.
- Kluczowe cechy MAS obejmują decentralizację, lokalne poglądy i autonomię agentów, umożliwiając elastyczność i odporność w dynamicznych środowiskach.
- MAS oferują korzyści takie jak skalowalność, odporność na błędy, lepsze rozwiązywanie problemów i zdolność adaptacji, co czyni je idealnymi dla branż takich jak logistyka, opieka zdrowotna i robotyka.
- Skuteczny projekt MAS wymaga jasnych ról agentów, protokołów komunikacyjnych, adaptacyjnego podejmowania decyzji i skalowalnej architektury.
Co jest lepsze niż jeden agent AI?
W systemach wieloagentowych różni agenci AI z różnymi zadaniami współdziałają, aby osiągnąć nadrzędny cel.
Istnieje wiele przykładów agentów AI w świecie rzeczywistym, które wykorzystują systemy wieloagentowe do działania - takie jak inteligentne kontrolery sieci i systemy magazynowe.
Zastanówmy się, czym są systemy wieloagentowe, czym różnią się od systemów jednoagentowych i do czego można ich używać.
Czym jest system wielopodmiotowy?
System wieloagentowy (MAS) zawiera wielu agentów AI, którzy współpracują we wspólnym środowisku, aby osiągnąć określone cele.
Systemy te są zazwyczaj projektowane z myślą o zadaniach, które są zbyt duże, złożone lub zdecentralizowane, aby mogły być zarządzane przez pojedynczego agenta AI.
Każdy agent w systemie wieloagentowym może działać niezależnie, postrzegając i interpretując środowisko, podejmując decyzje, a następnie podejmując działania, aby osiągnąć swój cel.
3 Kluczowe cechy systemu wielopodmiotowego
W książce Introduction to MultiAgent Systems (2002) profesor i badacz Michael Wooldridge opisuje 3 kluczowe cechy systemów wieloagentowych:
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.
Pojedynczy agent a systemy wieloagentowe
Systemy jednoagentowe działają z pojedynczą, autonomiczną jednostką zarządzającą zadaniami, co sprawdza się dobrze w kontrolowanych ustawieniach z prostymi celami. Pomyśl o asystentach AI, takich jak Siri, którzy działają samodzielnie.
Bez konieczności koordynowania lub reagowania na innych agentów, systemy jednoagentowe dobrze nadają się do zadań, w których priorytetem jest prostota i bezpośrednia kontrola.
Z drugiej strony, systemy wieloagentowe składają się z wielu agentów współdziałających w tym samym środowisku. Systemy te opierają się na rozproszonych zadaniach, w których każdy agent wnosi wkład w oparciu o swoje indywidualne cele lub role.
Ta zdecentralizowana struktura pozwala MAS obsługiwać środowiska, które wymagają wielu punktów widzenia lub równoległego przetwarzania, nawet jeśli agenci czasami działają niezależnie.
Zalety systemów wieloagentowych
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.
4 Przykłady systemów wieloagentowych
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.
Czy MAS jest dla Ciebie odpowiedni?
Aby zdecydować, czy system wieloagentowy jest bardziej odpowiedni niż system jednoagentowy, należy rozważyć złożoność i zdolność adaptacji wymaganą przez projekt. MAS są często wykorzystywane do dynamicznych zadań na dużą skalę ze zdecentralizowaną kontrolą. Zadaj sobie pytanie:
- Czy projekt wymaga jednoczesnego zarządzania wieloma komponentami lub lokalizacjami?
- Czy scentralizowany system stałby się wąskim gardłem lub punktem ryzyka?
- Czy środowisko często się zmienia, wymagając adaptacji w czasie rzeczywistym?
- Czy elementy zadania muszą współdziałać lub koordynować, aby być skuteczne?
- Czy wysoka odporność na awarie jest niezbędna do uniknięcia zakłóceń systemu?
Jeśli odpowiedziałeś "tak" na kilka z tych pytań, MAS może być lepszym wyborem.
Najlepsze praktyki dla systemów wieloagentowych
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.
Jak zbudować system z wieloma podmiotami
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.
Wdrożenie niestandardowego systemu z wieloma agentami
Botpress to najpotężniejsza platforma agentów AI, z której korzysta ponad pół miliona deweloperów na całym świecie.
Jest nieskończenie rozszerzalny i integruje się z dowolnym oprogramowaniem lub platformą. Nadaje się do zastosowań w każdej branży lub dziale, od finansów po HR.
Dzięki wysokim standardom bezpieczeństwa, wbudowanej bibliotece integracji i szablonów oraz autonomicznie inteligentnemu budowaniu botów, Botpress jest najlepszym sposobem na tworzenie systemów agentów AI.
Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.
.png)
