有什麼比一個人工智慧代理更好呢？
在多智能體系統中，具有不同任務的不同人工智慧智能體相互作用以實現總體目標。
現實世界中有很多人工智慧代理使用多代理系統來發揮作用的例子——例如智慧電網控制器和倉庫系統。
讓我們深入了解什麼是多代理系統、它們與單代理系統有何不同，以及它們的用途。
什麼是多代理系統？
多代理系統 (MAS) 包含多個 AI 代理，它們在共享環境中協作以實現特定目標。
這些系統通常旨在解決太大、複雜或分散而無法由單一人工智慧代理管理的任務。
多智能體系統中的每個智能體都可以獨立行動，感知和解釋環境，做出決策，然後採取行動來實現其目標。
多代理系統的 3 個關鍵特徵
在他的 Introduction to MultiAgent Systems (2002) 中，教授兼研究員 Michael Wooldridge 描述了多重代理系統的3 個主要特徵：
去中心化
在多智能體系統中，去中心化意味著每個智能體獨立運行，使用本地資料和自己的決策，而不依賴中央控制器。
這使得人工智慧代理能夠單獨處理任務，同時仍透過互動為系統的整體目標做出貢獻。
當地觀點
每個代理程式都有本機視圖，但沒有一個代理程式具有全域視圖。這意味著沒有代理人能夠完全了解整個系統，只能了解與其自身特定任務相關的元件。
自治
多智能體系統中的自主性允許每個智能體根據自己的規則和目標解釋訊息並獨立行動。
這種獨立性意味著智能體可以做出決策並調整其行為，而無需其他智能體的持續指導或輸入。
單代理與多代理系統
單代理系統透過單一自主實體管理任務來運行，該系統在目標明確的受控環境中運作良好。想想像 Siri 這樣單獨運作的人工智慧助理。
無需協調或回應其他代理，單代理系統非常適合優先考慮簡單性和直接控制的任務。
另一方面，多代理系統由在同一環境中互動的多個代理組成。這些系統依賴分散式任務，其中每個代理人根據其個人目標或角色做出貢獻。
這種去中心化的結構使 MAS 能夠處理需要多個視點或並行處理的環境，即使代理有時獨立運作也是如此。
多代理系統的好處
更高的容錯能力
即使一個代理程式發生故障，多代理系統也能維持運行，因為其他代理可以調整或接管。與單代理系統相比，這種能力增強了它們的彈性。
例如：在送貨無人機機隊中，如果其中一架無人機出現故障，其他無人機可以接管其送貨，從而確保將中斷降至最低。
更具可擴展性
透過根據需要添加代理，多代理系統可以更輕鬆地處理不斷增加的工作負載以滿足需求，或添加新功能以擴展其能力。
範例：隨著交易量的增加，多代理金融分析系統可以新增代理來處理額外的資料流。
更好地解決問題
透過多個代理程式處理任務的不同部分，可以在分散式環境中更有效地解決複雜問題。
例：自主搜救機器人可以分開覆蓋不同區域，更有效地應對複雜地形。
靈活、適應力強
每個代理獨立響應變化的能力使系統能夠快速適應新的條件或意外的情況。
例如：在智慧工廠中，如果一個機械手臂忙碌或停機，其他機械手臂會調整以接管其任務，而無需停止生產。
4 多代理系統範例
用於搜救的群體機器人
在搜救中，群體機器人充當多代理系統，每個機器人獨立探索和掃描不同的部分，同時共享資料來繪製地形圖並找到需要的人。
這種協調使機器人能夠快速覆蓋大型危險區域，而無需人工直接控制。
倉庫機器人
在倉庫中，人工智慧代理人代表不同的機器人，負責揀選、分類和包裝等任務。
每個機器人都能自主導航倉庫並與其他機器人進行通信，以優化移動路徑、減少瓶頸並更快地履行訂單，從而適應不斷變化的訂單量和佈局。
基於人工智慧的市場
在人工智慧驅動的市場中，人工智慧代理商可以代表買家和賣家，協商價格、管理庫存並根據供需調整產品。
所有代理商都獨立運作，同時也與其他代理商互動，創造了一個適應不斷變化的條件的動態市場環境。
個性化醫療保健
在個人化治療計劃中，每個人工智慧代理人代表一個專門的醫療領域：診斷、藥物管理或復健。
每個代理人都會分析其專業範圍內的患者數據，例如根據實驗室結果推薦藥物或客製化物理治療練習。
透過協調見解，代理人可以創建一個綜合的、個人化的治療計劃，以適應患者的持續進展和任何新的醫療資訊。
MAS 適合您嗎？
要確定多代理系統是否比單代理系統更適合，請考慮專案所需的複雜性和適應性。 MAS 通常用於具有分散控制的動態、大規模任務。問問自己：
- 該專案是否需要同時管理多個元件或位置？
- 中心化系統會成為瓶頸或風險點嗎？
- 環境是否經常變化，需要即時適應？
- 任務的組成部分是否需要互動或協調才能有效？
- 高容錯能力對於避免系統中斷至關重要嗎？
如果您對其中幾個問題的答案是“是”，那麼 MAS 可能是更好的選擇。
多代理系統的最佳實踐
為每個代理人定義明確的目標
確保每個代理人都有與系統整體目的一致的特定角色或目標，以避免行動衝突並優化協調。
建立有效的通訊協議
設計可靠的通訊結構，以便代理商可以有效地共享資訊和協調，特別是在即時更新至關重要的情況下。
實施適應性決策
使用允許代理根據不斷變化的環境條件和資料調整其行為的演算法——這可以提高面對未知情況時的靈活性和彈性。
可擴展性設計
建置系統，以便可以根據需求的變化添加或刪除代理，從而確保 MAS 可以在不中斷現有代理的情況下成長。
監控和管理代理交互
定期追蹤代理如何交互，以防止瓶頸、資源衝突或無效競爭等問題，尤其是在複雜的系統中。
優先考慮安全措施
實施用於通訊和資料處理的安全協議，以防止具有多個代理程式的系統中的資料外洩或惡意幹擾等風險。
如何建構多代理系統
1）選擇解決方案
決定是從頭開始建立 MAS 還是使用支援多代理系統的現有 AI 平台。 DIY 允許定制，但需要大量的開發資源。平台通常提供用於代理協調、可擴展性和資料處理的內建工具，從而簡化開發過程。
2）設定目標和要求
清楚概述您希望 MAS 實現的目標，包括特定任務、互動和可擴展性需求。確定所需代理人的類型及其在系統中的角色，以確保與整體目標保持一致。
3）設計你的代理
為每個代理程式建立一個包含決策邏輯、資料處理能力和適應性的架構。考慮每個代理程式如何與環境和其他代理程式交互，客製化架構以滿足這些需求。
4）建立溝通協調機制
實施通信協議以促進代理之間的數據共享和協調。根據代理需要相互互動和更新的頻率，選擇訊息傳遞或共享儲存庫等方法。
5）部署
選擇支援代理營運的合適環境（數位、實體或混合）。配置環境以確保其適應互動、資料流以及可能影響代理效能的任何物理約束。
6) 模擬與測試
運行模擬來測試代理行為、互動和可擴展性。觀察代理如何回應不同場景，確保它們按預期進行協調並能夠在不同條件下處理系統的工作負載。
7)精煉
根據測試結果，優化代理行為、通訊協定和任何效能問題。優化後，將 MAS 部署在預期環境中，監控初始效能以確保其滿足您的目標。
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