คู่มือระบบมัลติเอเจนต์ในปี 2025

การกระจายอำนาจ

ในระบบตัวแทนหลายราย การกระจายอำนาจหมายถึงตัวแทนแต่ละตัวทำงานโดยอิสระโดยใช้ข้อมูลท้องถิ่นและการตัดสินใจของตัวเองโดยไม่ต้องพึ่งพาตัวควบคุมส่วนกลาง 

สิ่งนี้จะทำให้ตัวแทน AI สามารถจัดการงานต่างๆ ทีละรายการได้ในขณะที่ยังคงมีส่วนร่วมบรรลุเป้าหมายโดยรวมของระบบผ่านการโต้ตอบ

มุมมองท้องถิ่น

ตัวแทนแต่ละตัวจะมีมุมมองแบบโลคัล แต่ไม่มีตัวแทนใดมีมุมมองแบบทั่วโลก ซึ่งหมายความว่าไม่มีตัวแทนใดมีความรู้ครบถ้วนเกี่ยวกับระบบทั้งหมด แต่มีเพียงส่วนประกอบที่เกี่ยวข้องกับงานเฉพาะของตัวเองเท่านั้น

การปกครองตนเอง

ความเป็นอิสระในระบบตัวแทนหลายรายช่วยให้ตัวแทนแต่ละตัวสามารถตีความข้อมูลและดำเนินการได้อย่างอิสระตามกฎเกณฑ์และวัตถุประสงค์ของตัวเอง 

ความเป็นอิสระนี้หมายถึงตัวแทนสามารถตัดสินใจและปรับเปลี่ยนการกระทำของตนได้โดยไม่ต้องได้รับคำแนะนำหรือข้อมูลจากตัวแทนอื่นอย่างต่อเนื่อง

ความทนทานต่อความผิดพลาดที่สูงขึ้น

ระบบที่มีหลายตัวแทนจะรักษาการทำงานไว้แม้ว่าตัวแทนหนึ่งตัวจะล้มเหลว เนื่องจากตัวแทนตัวอื่นๆ สามารถปรับเปลี่ยนหรือเข้ามาแทนที่ได้ ความสามารถนี้ช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นเมื่อเปรียบเทียบกับระบบที่มีตัวแทนตัวเดียว

ตัวอย่าง: ในฝูงโดรนส่งสินค้า หากโดรนตัวหนึ่งประสบปัญหา โดรนตัวอื่นๆ จะสามารถรับหน้าที่ในการจัดส่งแทน ทำให้มีการหยุดชะงักน้อยที่สุด

ปรับขนาดได้มากขึ้น

การเพิ่มตัวแทนตามต้องการช่วยให้ระบบหลายตัวแทนสามารถจัดการกับปริมาณงานที่เพิ่มขึ้นเพื่อให้ตรงกับความต้องการได้ง่ายขึ้น หรือเพิ่มความสามารถใหม่เพื่อขยายความสามารถ

ตัวอย่าง: ระบบวิเคราะห์ทางการเงินหลายตัวแทนสามารถเพิ่มตัวแทนใหม่เพื่อประมวลผลข้อมูลสตรีมเพิ่มเติมเมื่อปริมาณการซื้อขายเพิ่มขึ้น

การแก้ไขปัญหาที่ดีขึ้น

การมีตัวแทนหลายตัวทำงานในส่วนต่างๆ ของงาน ช่วยให้สามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิผลมากขึ้นในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย

ตัวอย่าง: หุ่นยนต์ค้นหาและกู้ภัยอัตโนมัติสามารถแยกออกเพื่อครอบคลุมพื้นที่ต่างๆ ได้ ทำให้สามารถจัดการกับภูมิประเทศที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ยืดหยุ่นและปรับตัวได้ 

ความสามารถของตัวแทนแต่ละตัวในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้โดยอิสระช่วยให้ระบบปรับตัวได้อย่างรวดเร็วตามเงื่อนไขใหม่หรือสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด

ตัวอย่าง: ในโรงงานอัจฉริยะ หากแขนหุ่นยนต์ตัวหนึ่งยุ่งหรือหยุดทำงาน แขนหุ่นยนต์ตัวอื่นๆ จะปรับตัวเพื่อเข้ามาทำหน้าที่แทนโดยไม่หยุดการผลิต

หุ่นยนต์ฝูงสำหรับการค้นหาและกู้ภัย 

ในการค้นหาและกู้ภัย หุ่นยนต์ฝูงจะทำหน้าที่เป็นระบบหลายตัวแทน โดยแต่ละตัวจะสำรวจและสแกนส่วนต่างๆ อย่างเป็นอิสระในขณะที่แบ่งปันข้อมูลเพื่อทำแผนที่ภูมิประเทศและค้นหาผู้คนที่ต้องการความช่วยเหลือ 

การประสานงานนี้ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถครอบคลุมพื้นที่อันตรายขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องมีการควบคุมจากมนุษย์โดยตรง

หุ่นยนต์ในคลังสินค้า

ในคลังสินค้า ตัวแทน AI เป็นตัวแทนของหุ่นยนต์ต่างๆ ที่รับผิดชอบงานต่างๆ เช่น การหยิบ การคัดแยก และการบรรจุ 

หุ่นยนต์แต่ละตัวจะเคลื่อนที่ไปรอบๆ คลังสินค้าโดยอัตโนมัติและสื่อสารกับหุ่นยนต์ตัวอื่นๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการเคลื่อนที่ ลดคอขวด และปฏิบัติตามคำสั่งซื้อได้เร็วขึ้น โดยปรับตัวตามปริมาณและรูปแบบคำสั่งซื้อที่เปลี่ยนแปลงไป

ตลาดที่ใช้ AI

ในตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตัวแทน AI สามารถเป็นตัวแทนผู้ซื้อและผู้ขาย เจรจาราคา จัดการสินค้าคงคลัง และปรับข้อเสนอตามอุปทานและอุปสงค์ 

ตัวแทนทั้งหมดดำเนินการอย่างเป็นอิสระในขณะที่ยังโต้ตอบกับผู้อื่น ทำให้เกิดสภาพแวดล้อมทางการตลาดที่มีพลวัตที่ปรับตัวเข้ากับเงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลง

การดูแลสุขภาพเฉพาะบุคคล

ในการวางแผนการรักษาส่วนบุคคล ตัวแทน AI แต่ละตัวจะแสดงถึงพื้นที่ทางการแพทย์เฉพาะทาง: การวินิจฉัย การจัดการยา หรือการฟื้นฟูสมรรถภาพ 

ตัวแทนแต่ละคนจะวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยตามความเชี่ยวชาญของตน เช่น การแนะนำยาตามผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการหรือการปรับแต่งการออกกำลังกายกายภาพบำบัด 

โดยการประสานข้อมูลเชิงลึก ตัวแทนจะสร้างแผนการรักษาแบบบูรณาการและเฉพาะบุคคลซึ่งปรับให้เข้ากับความคืบหน้าของผู้ป่วยและข้อมูลทางการแพทย์ใหม่ๆ

กำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนสำหรับตัวแทนแต่ละคน

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวแทนแต่ละคนมีบทบาทหรือเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์โดยรวมของระบบเพื่อหลีกเลี่ยงการดำเนินการที่ขัดแย้งกันและเพิ่มประสิทธิภาพการประสานงาน

สร้างโปรโตคอลการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ

ออกแบบโครงสร้างการสื่อสารที่เชื่อถือได้ เพื่อให้ตัวแทนสามารถแบ่งปันข้อมูลและประสานงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากการอัปเดตแบบเรียลไทม์มีความสำคัญ

การนำการตัดสินใจเชิงปรับตัวไปใช้

ใช้อัลกอริธึมที่อนุญาตให้ตัวแทนปรับเปลี่ยนพฤติกรรมของตนตามเงื่อนไขสภาพแวดล้อมและข้อมูลที่เปลี่ยนแปลง ซึ่งจะส่งเสริมความยืดหยุ่นและความยืดหยุ่นในการเผชิญกับสิ่งที่ไม่รู้จัก

ออกแบบเพื่อความสามารถในการปรับขนาด

สร้างระบบเพื่อให้สามารถเพิ่มหรือลบตัวแทนได้ตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป และให้แน่ใจว่า MAS สามารถเติบโตได้โดยไม่รบกวนตัวแทนที่มีอยู่

ตรวจสอบและจัดการการโต้ตอบของตัวแทน

ติดตามการโต้ตอบระหว่างตัวแทนอย่างสม่ำเสมอเพื่อป้องกันปัญหาต่างๆ เช่น คอขวด การขัดแย้งทรัพยากร หรือการแข่งขันที่ไม่เกิดประสิทธิผล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบที่ซับซ้อน

ให้ความสำคัญกับมาตรการรักษาความปลอดภัย

นำโปรโตคอลการรักษาความปลอดภัยมาใช้สำหรับการสื่อสารและการจัดการข้อมูลเพื่อป้องกันความเสี่ยง เช่น การละเมิดข้อมูลหรือการรบกวนที่เป็นอันตรายในระบบที่มีตัวแทนจำนวนมาก

1) เลือกโซลูชัน

ตัดสินใจว่าจะสร้าง MAS ขึ้นมาใหม่หรือใช้แพลตฟอร์ม AI ที่มีอยู่ซึ่งรองรับระบบมัลติเอเจนต์ DIY ช่วยให้ปรับแต่งได้ แต่ต้องใช้ทรัพยากรในการพัฒนาจำนวนมาก แพลตฟอร์มมักมีเครื่องมือในตัวสำหรับการประสานงานเอเจนต์ ความสามารถในการปรับขนาด และการจัดการข้อมูล ซึ่งจะทำให้กระบวนการพัฒนามีประสิทธิภาพมากขึ้น

2) กำหนดเป้าหมายและข้อกำหนด

ระบุอย่างชัดเจนถึงสิ่งที่คุณต้องการให้ MAS บรรลุผล รวมถึงงานเฉพาะ การโต้ตอบ และความต้องการด้านความสามารถในการปรับขนาด ระบุประเภทของตัวแทนที่จำเป็นและบทบาทของตัวแทนเหล่านั้นภายในระบบเพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับเป้าหมายโดยรวม

3) ออกแบบตัวแทนของคุณ

สำหรับแต่ละตัวแทน ให้สร้างสถาปัตยกรรมที่รวมตรรกะการตัดสินใจ ความสามารถในการประมวลผลข้อมูล และความสามารถในการปรับตัว พิจารณาว่าตัวแทนแต่ละตัวจะโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและตัวแทนอื่นๆ อย่างไร โดยปรับแต่งสถาปัตยกรรมให้เหมาะกับความต้องการเหล่านี้

4) จัดทำกลไกการสื่อสารและการประสานงาน

ใช้โปรโตคอลการสื่อสารเพื่ออำนวยความสะดวกในการแบ่งปันข้อมูลและการประสานงานระหว่างตัวแทน เลือกวิธีการเช่นการส่งข้อความหรือที่เก็บข้อมูลร่วมกัน ขึ้นอยู่กับความถี่ที่ตัวแทนต้องโต้ตอบและอัปเดตซึ่งกันและกัน

5) การใช้งาน

เลือกสภาพแวดล้อมที่เหมาะสม (ดิจิทัล ทางกายภาพ หรือไฮบริด) ที่รองรับการทำงานของตัวแทนของคุณ กำหนดค่าสภาพแวดล้อมเพื่อให้แน่ใจว่ารองรับการโต้ตอบ การไหลของข้อมูล และข้อจำกัดทางกายภาพใดๆ ที่อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของตัวแทน

6) จำลองและทดสอบ

เรียกใช้การจำลองเพื่อทดสอบพฤติกรรมของตัวแทน การโต้ตอบ และความสามารถในการปรับขนาด สังเกตว่าตัวแทนตอบสนองต่อสถานการณ์ต่างๆ อย่างไร เพื่อให้แน่ใจว่าตัวแทนประสานงานกันตามที่คาดหวังและสามารถจัดการภาระงานของระบบภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกันได้

7) การปรับปรุง

ปรับแต่งพฤติกรรมของตัวแทน โปรโตคอลการสื่อสาร และปัญหาประสิทธิภาพต่างๆ ตามผลการทดสอบ เมื่อปรับให้เหมาะสมแล้ว ให้ปรับใช้ MAS ในสภาพแวดล้อมที่ต้องการ โดยตรวจสอบประสิทธิภาพเริ่มต้นเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามเป้าหมายของคุณ