Ano ang mas mahusay kaysa sa isang ahente ng AI?
Sa mga multi-agent system, nakikipag-ugnayan ang iba't ibang ahente ng AI na may iba't ibang gawain upang makamit ang isang pangkalahatang layunin.
Maraming halimbawa ng mga ahente ng AI sa totoong mundo na gumagamit ng mga multi-agent system para gumana – tulad ng mga smart grid controller at warehouse system.
Suriin natin kung ano ang mga multi-agent system, kung paano naiiba ang mga ito sa mga single agent system, at kung para saan mo magagamit ang mga ito.
Ano ang Multi-Agent System?
Ang isang multi-agent system (MAS) ay naglalaman ng maraming ahente ng AI na nagtutulungan sa isang nakabahaging kapaligiran upang makamit ang mga partikular na layunin.
Ang mga system na ito ay karaniwang idinisenyo upang matugunan ang mga gawain na masyadong malaki, kumplikado, o desentralisado upang pamahalaan ng isang ahente ng AI.
Ang bawat ahente sa isang multi-agent system ay maaaring kumilos nang nakapag-iisa, nakikita at binibigyang-kahulugan ang kapaligiran, paggawa ng mga desisyon, at pagkatapos ay kumilos upang matupad ang layunin nito.
3 Pangunahing Tampok ng Multi-Agent System
Sa kanyang Introduction to MultiAgent Systems (2002), ang propesor at mananaliksik na si Michael Wooldridge ay naglalarawan ng 3 pangunahing katangian ng muli-agent system:
Desentralisasyon
Sa isang multi-agent system, ang desentralisasyon ay nangangahulugan na ang bawat ahente ay gumagana nang nakapag-iisa, gamit ang lokal na data at sarili nitong paggawa ng desisyon nang hindi umaasa sa isang sentral na controller.
Nagbibigay-daan ito sa mga ahente ng AI na pangasiwaan ang mga gawain nang paisa-isa habang nag-aambag pa rin sa mga pangkalahatang layunin ng system sa pamamagitan ng pakikipag-ugnayan.
Mga lokal na tanawin
Ang bawat ahente ay may lokal na pananaw – ngunit walang ahente ang may pandaigdigang pananaw. Nangangahulugan ito na walang ahente ang may ganap na kaalaman sa buong sistema, tanging ang mga sangkap na nauugnay sa sarili nitong partikular na gawain.
Autonomy
Ang awtonomiya sa isang multi-agent system ay nagpapahintulot sa bawat ahente na bigyang-kahulugan ang impormasyon at kumilos nang nakapag-iisa batay sa sarili nitong mga panuntunan at layunin.
Ang pagsasarili na ito ay nangangahulugan na ang mga ahente ay maaaring gumawa ng mga desisyon at iakma ang kanilang mga aksyon nang hindi nangangailangan ng patuloy na patnubay o input mula sa ibang mga ahente.
Nag-iisang Ahente kumpara sa Multi-Agent System
Gumagana ang mga single-agent system na may iisang, autonomous na entity na namamahala sa mga gawain, na mahusay na gumagana sa mga kinokontrol na setting na may mga diretsong layunin. Isipin ang mga AI assistant , tulad ng Siri, na nagpapatakbo nang solo.
Nang hindi kinakailangang makipag-ugnayan o tumugon sa ibang mga ahente, ang mga single-agent system ay angkop na angkop sa mga gawaing inuuna ang pagiging simple at direktang kontrol.
Sa kabilang banda, ang mga multi-agent system ay binubuo ng maraming ahente na nakikipag-ugnayan sa loob ng parehong kapaligiran. Ang mga system na ito ay umaasa sa mga ipinamahagi na gawain, kung saan ang bawat ahente ay nag-aambag batay sa mga indibidwal na layunin o tungkulin nito.
Ang desentralisadong istrukturang ito ay nagbibigay-daan sa MAS na pangasiwaan ang mga kapaligiran na nangangailangan ng maraming pananaw o parallel na pagproseso, kahit na minsan ang mga ahente ay nagpapatakbo nang hiwalay.
Mga Benepisyo ng Multi-Agent Systems
Mas mataas na fault tolerance
Ang mga multi-agent system ay nagpapanatili ng mga operasyon kahit na ang isang ahente ay nabigo, dahil ang iba ay maaaring mag-adjust o pumalit. Pinahuhusay ng kakayahang ito ang kanilang katatagan kumpara sa mga solong sistema ng ahente.
Halimbawa: Sa isang fleet ng mga delivery drone, kung ang isang drone ay makaranas ng malfunction, ang iba ay maaaring pumalit sa mga paghahatid nito, na tinitiyak ang kaunting abala.
Mas nasusukat
Sa pamamagitan ng pagdaragdag ng mga ahente kung kinakailangan, mas madaling mahawakan ng mga multi-agent system ang pagtaas ng workload upang tumugma sa demand, o magdagdag ng mga bagong kakayahan upang mapalawak ang kakayahan nito.
Halimbawa: Ang isang multi-agent na sistema ng pagsusuri sa pananalapi ay maaaring magdagdag ng mga bagong ahente upang magproseso ng mga karagdagang stream ng data habang tumataas ang dami ng kalakalan.
Mas mahusay na paglutas ng problema
Sa maraming ahente na nagtatrabaho sa iba't ibang bahagi ng isang gawain, ang mga kumplikadong problema ay natutugunan nang mas mahusay at epektibo sa mga distributed na kapaligiran.
Halimbawa: Ang mga autonomous na search-and-rescue robot ay maaaring maghiwa-hiwalay upang masakop ang iba't ibang lugar, na mas mahusay na humarap sa mga kumplikadong terrain.
Flexible at madaling ibagay
Ang kakayahan ng bawat ahente na independyenteng tumugon sa mga pagbabago ay nagbibigay-daan sa system na mabilis na umangkop sa mga bagong kundisyon o hindi inaasahang mga sitwasyon.
Halimbawa: Sa isang matalinong pabrika, kung ang isang robotic na braso ay abala o pababa, ang iba pang mga armas ay nag-a-adjust upang kunin ang mga gawain nito nang hindi humihinto sa produksyon.
4 Mga Halimbawa ng Multi-Agent System
Magkulumpon ng mga robot para sa paghahanap at pagsagip
Sa paghahanap at pagsagip, kumikilos ang mga swarm robot bilang isang multi-agent system, bawat isa ay nag-i-explore at nag-i-scan ng iba't ibang seksyon habang nagbabahagi ng data upang i-map ang terrain at hanapin ang mga taong nangangailangan.
Ang koordinasyong ito ay nagbibigay-daan sa mga robot na mabilis na masakop ang malalaking, mapanganib na lugar nang hindi nangangailangan ng direktang kontrol ng tao.
Robotics sa bodega
Sa isang warehouse, kinakatawan ng mga ahente ng AI ang iba't ibang mga robot na responsable para sa mga gawain tulad ng pagpili, pag-uuri, at pag-iimpake.
Ang bawat robot ay awtomatikong nagna-navigate sa bodega at nakikipag-ugnayan sa iba upang i-optimize ang mga path ng paggalaw, bawasan ang mga bottleneck, at mas mabilis na matupad ang mga order, na umaangkop sa mga nagbabagong dami at layout ng order.
Mga marketplace na nakabatay sa AI
Sa mga marketplace na hinimok ng AI, maaaring kumatawan ang mga ahente ng AI sa mga mamimili at nagbebenta, nakikipag-usap sa mga presyo, namamahala sa mga imbentaryo, at nagsasaayos ng mga alok batay sa supply at demand.
Ang mga ahente ay nagpapatakbo nang nakapag-iisa habang nakikipag-ugnayan din sa iba, na lumilikha ng isang pabago-bagong kapaligiran sa merkado na umaangkop sa pagbabago ng mga kondisyon.
Personalized na pangangalagang pangkalusugan
Sa personalized na pagpaplano ng paggamot, ang bawat ahente ng AI ay kumakatawan sa isang espesyal na lugar ng medikal: mga diagnostic, pamamahala ng gamot, o rehabilitasyon.
Sinusuri ng bawat ahente ang data ng pasyente sa loob ng espesyalidad nito, tulad ng pagrerekomenda ng mga gamot batay sa mga resulta ng lab o pag-angkop ng mga ehersisyo sa physical therapy.
Sa pamamagitan ng pag-coordinate ng mga insight, ang mga ahente ay lumikha ng pinagsama-samang, personalized na plano sa paggamot na umaangkop sa patuloy na pag-unlad ng pasyente at anumang bagong medikal na impormasyon.
Tama ba ang MAS para sa iyo?
Upang magpasya kung ang isang multi-agent system ay mas angkop kaysa sa isang solong-agent system, isaalang-alang ang pagiging kumplikado at kakayahang umangkop na hinihingi ng iyong proyekto. Ang MAS ay kadalasang ginagamit para sa mga dynamic, malakihang gawain na may desentralisadong kontrol. Tanungin ang iyong sarili:
- Nangangailangan ba ang proyekto ng pamamahala ng maraming bahagi o lokasyon nang sabay-sabay?
- Magiging bottleneck o risk point ba ang isang sentralisadong sistema?
- Ang kapaligiran ba ay madalas na nagbabago, na nangangailangan ng real-time na adaptasyon?
- Kailangan bang makipag-ugnayan o mag-coordinate ang mga bahagi ng gawain upang maging mabisa?
- Mahalaga ba ang mataas na fault tolerance upang maiwasan ang mga pagkagambala sa system?
Kung sumagot ka ng "oo" sa ilan sa mga ito, ang MAS ay maaaring ang mas mahusay na pagpipilian.
Pinakamahuhusay na Kasanayan para sa Multi-Agent System
Tukuyin ang mga malinaw na layunin para sa bawat ahente
Tiyaking ang bawat ahente ay may partikular na tungkulin o layunin na nakaayon sa pangkalahatang layunin ng system upang maiwasan ang mga magkasalungat na aksyon at i-optimize ang koordinasyon.
Magtatag ng epektibong mga protocol ng komunikasyon
Magdisenyo ng isang maaasahang istraktura ng komunikasyon upang maibahagi ng mga ahente ang impormasyon at epektibong mag-coordinate, lalo na kung kritikal ang mga real-time na update.
Ipatupad ang adaptive decision-making
Gumamit ng mga algorithm na nagbibigay-daan sa mga ahente na iakma ang kanilang pag-uugali batay sa pagbabago ng mga kundisyon at data sa kapaligiran – nagtataguyod ito ng flexibility at katatagan sa harap ng mga hindi alam.
Disenyo para sa scalability
Buuin ang system para maidagdag o maalis ang mga ahente habang nagbabago ang mga pangangailangan, tinitiyak na lalago ang MAS nang hindi nakakaabala sa mga kasalukuyang ahente.
Subaybayan at pamahalaan ang mga pakikipag-ugnayan ng ahente
Regular na subaybayan kung paano nakikipag-ugnayan ang mga ahente upang maiwasan ang mga isyu tulad ng mga bottleneck, salungatan sa mapagkukunan, o hindi produktibong kumpetisyon, lalo na sa mga kumplikadong system.
Unahin ang mga hakbang sa seguridad
Magpatupad ng mga protocol ng seguridad para sa komunikasyon at pangangasiwa ng data upang maprotektahan laban sa mga panganib tulad ng mga paglabag sa data o malisyosong interference sa mga system na may maraming ahente.
Paano Gumawa ng Multi-Agent System
1) Pumili ng solusyon
Magpasya kung bubuo ang iyong MAS mula sa simula o gagamit ng umiiral nang AI platform na sumusuporta sa mga multi-agent system. Ang DIY ay nagbibigay-daan para sa pagpapasadya ngunit nangangailangan ng malawak na mapagkukunan ng pag-unlad. Ang mga platform ay madalas na nagbibigay ng mga built-in na tool para sa koordinasyon ng ahente, scalability, at pangangasiwa ng data, na nagpapa-streamline sa proseso ng pagbuo.
2) Magtakda ng mga layunin at kinakailangan
Malinaw na balangkasin kung ano ang gusto mong makamit ng MAS, kabilang ang mga partikular na gawain, pakikipag-ugnayan, at mga pangangailangan sa scalability. Tukuyin ang mga uri ng mga ahente na kinakailangan at ang kanilang mga tungkulin sa loob ng system upang matiyak ang pagkakahanay sa mga pangkalahatang layunin.
3) Idisenyo ang iyong mga ahente
Para sa bawat ahente, lumikha ng isang arkitektura na kinabibilangan ng lohika sa paggawa ng desisyon, mga kakayahan sa pagproseso ng data, at kakayahang umangkop. Isaalang-alang kung paano makikipag-ugnayan ang bawat ahente sa kapaligiran at iba pang mga ahente, na iangkop ang arkitektura upang umangkop sa mga pangangailangang ito.
4) Mag-set up ng mga mekanismo ng komunikasyon at koordinasyon
Magpatupad ng mga protocol ng komunikasyon upang mapadali ang pagbabahagi ng data at koordinasyon sa mga ahente. Pumili ng mga paraan tulad ng pagpasa ng mensahe o mga shared repository, depende sa kung gaano kadalas kailangang makipag-ugnayan at mag-update ang mga ahente sa isa't isa.
5) I-deploy
Pumili ng angkop na kapaligiran (digital, pisikal, o hybrid) na sumusuporta sa mga operasyon ng iyong mga ahente. I-configure ang environment para matiyak na natutugunan nito ang mga pakikipag-ugnayan, daloy ng data, at anumang pisikal na hadlang na maaaring makaapekto sa performance ng ahente.
6) Gayahin at subukan
Magpatakbo ng mga simulation upang subukan ang gawi, pakikipag-ugnayan, at scalability ng ahente. Obserbahan kung paano tumugon ang mga ahente sa iba't ibang mga sitwasyon, tinitiyak na sila ay nag-coordinate gaya ng inaasahan at kayang hawakan ang workload ng system sa ilalim ng iba't ibang kundisyon.
7) Pinuhin
Batay sa mga resulta ng pagsubok, pinuhin ang mga gawi ng ahente, mga protocol ng komunikasyon, at anumang mga isyu sa pagganap. Kapag na-optimize na, i-deploy ang MAS sa nilalayong kapaligiran, sinusubaybayan ang paunang pagganap upang matiyak na nakakatugon ito sa iyong mga layunin.
Mag-deploy ng Custom na Multi-Agent System
Botpress ay ang pinakamakapangyarihang platform ng ahente ng AI, na ginagamit ng mahigit kalahating milyong tagabuo sa buong mundo.
Ito ay walang katapusang pinalawak, at isinasama sa anumang software o platform. Ito ay angkop na gumamit ng mga kaso sa anumang industriya o departamento, mula sa pananalapi hanggang sa HR.
Sa mataas na pamantayan ng seguridad, isang built-in na library ng mga pagsasama at template, at autonomously intelligent na pagbuo ng bot, Botpress ay ang pinakamahusay na paraan upang bumuo ng mga sistema ng ahente ng AI.
Simulan ang pagtatayo ngayon. Ito ay libre.
Talaan ng mga Nilalaman
Manatiling napapanahon sa pinakabago sa mga ahente ng AI
Ibahagi ito sa:
.svg)
