2025 年多重行動系統指南

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。

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。

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。

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。

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。

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.