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

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.