Hướng dẫn về Hệ thống đa tác nhân năm 2025

Phân cấp

Trong hệ thống đa tác nhân, phân quyền có nghĩa là mỗi tác nhân hoạt động độc lập, sử dụng dữ liệu cục bộ và khả năng ra quyết định riêng mà không cần dựa vào bộ điều khiển trung tâm. 

Điều này cho phép các tác nhân AI xử lý các nhiệm vụ riêng lẻ trong khi vẫn đóng góp vào mục tiêu chung của hệ thống thông qua tương tác.

Quan điểm địa phương

Mỗi tác nhân có một góc nhìn cục bộ – nhưng không có tác nhân nào có góc nhìn toàn cục. Điều này có nghĩa là không có tác nhân nào có đầy đủ kiến thức về toàn bộ hệ thống, chỉ có các thành phần liên quan đến nhiệm vụ cụ thể của riêng mình.

Quyền tự chủ

Tính tự chủ trong hệ thống đa tác nhân cho phép mỗi tác nhân diễn giải thông tin và hành động độc lập dựa trên các quy tắc và mục tiêu riêng của mình. 

Sự độc lập này có nghĩa là các tác nhân có thể đưa ra quyết định và điều chỉnh hành động của mình mà không cần sự hướng dẫn hoặc đầu vào liên tục từ các tác nhân khác.

Khả năng chịu lỗi cao hơn

Hệ thống đa tác nhân duy trì hoạt động ngay cả khi một tác nhân bị lỗi, vì các tác nhân khác có thể điều chỉnh hoặc tiếp quản. Khả năng này tăng cường khả năng phục hồi của chúng so với hệ thống tác nhân đơn lẻ.

Ví dụ: Trong một đội máy bay không người lái giao hàng, nếu một máy bay không người lái gặp trục trặc, những máy bay khác có thể tiếp quản việc giao hàng, đảm bảo giảm thiểu gián đoạn.

Có khả năng mở rộng hơn

Bằng cách thêm các tác nhân khi cần, các hệ thống đa tác nhân có thể dễ dàng xử lý khối lượng công việc ngày càng tăng để đáp ứng nhu cầu hoặc thêm các khả năng mới để mở rộng khả năng của nó.

Ví dụ: Hệ thống phân tích tài chính đa tác nhân có thể thêm các tác nhân mới để xử lý các luồng dữ liệu bổ sung khi khối lượng giao dịch tăng lên.

Giải quyết vấn đề tốt hơn

Khi nhiều tác nhân làm việc ở các phần khác nhau của một nhiệm vụ, các vấn đề phức tạp sẽ được giải quyết hiệu quả hơn trong môi trường phân tán.

Ví dụ: Robot tìm kiếm và cứu nạn tự động có thể tách ra để làm việc ở nhiều khu vực khác nhau, giải quyết các địa hình phức tạp hiệu quả hơn.

Linh hoạt và thích nghi 

Khả năng phản ứng độc lập với những thay đổi của mỗi tác nhân cho phép hệ thống thích ứng nhanh chóng với các điều kiện mới hoặc các tình huống bất ngờ.

Ví dụ: Trong một nhà máy thông minh, nếu một cánh tay robot bận hoặc ngừng hoạt động, các cánh tay khác sẽ điều chỉnh để tiếp quản nhiệm vụ mà không làm gián đoạn sản xuất.

Robot bầy đàn phục vụ tìm kiếm và cứu nạn 

Trong tìm kiếm và cứu nạn, robot đàn hoạt động như một hệ thống đa tác nhân, mỗi tác nhân khám phá và quét các khu vực khác nhau một cách độc lập trong khi chia sẻ dữ liệu để lập bản đồ địa hình và xác định vị trí những người cần giúp đỡ. 

Sự phối hợp này cho phép robot bao phủ các khu vực rộng lớn, nguy hiểm một cách nhanh chóng mà không cần con người điều khiển trực tiếp.

Robot kho hàng

Trong nhà kho, các tác nhân AI đại diện cho nhiều robot khác nhau chịu trách nhiệm thực hiện các nhiệm vụ như nhặt, phân loại và đóng gói. 

Mỗi robot tự động di chuyển trong kho và giao tiếp với những robot khác để tối ưu hóa đường di chuyển, giảm tình trạng tắc nghẽn và hoàn thành đơn hàng nhanh hơn, thích ứng với khối lượng và cách bố trí đơn hàng thay đổi.

Thị trường dựa trên AI

Trong các thị trường do AI điều khiển, các tác nhân AI có thể đại diện cho người mua và người bán, thương lượng giá cả, quản lý hàng tồn kho và điều chỉnh các dịch vụ dựa trên cung và cầu. 

Các tác nhân đều hoạt động độc lập nhưng cũng tương tác với nhau, tạo ra một môi trường thị trường năng động có khả năng thích ứng với các điều kiện thay đổi.

Chăm sóc sức khỏe cá nhân

Trong kế hoạch điều trị cá nhân hóa, mỗi tác nhân AI đại diện cho một lĩnh vực y tế chuyên khoa: chẩn đoán, quản lý thuốc hoặc phục hồi chức năng. 

Mỗi bác sĩ phân tích dữ liệu bệnh nhân theo chuyên khoa của mình, chẳng hạn như đề xuất thuốc dựa trên kết quả xét nghiệm hoặc thiết kế các bài tập vật lý trị liệu. 

Bằng cách phối hợp các thông tin chuyên sâu, các tác nhân sẽ tạo ra một kế hoạch điều trị tích hợp, cá nhân hóa phù hợp với tiến trình liên tục của bệnh nhân và bất kỳ thông tin y tế mới nào.

Xác định mục tiêu rõ ràng cho từng tác nhân

Đảm bảo mỗi tác nhân có vai trò hoặc mục tiêu cụ thể phù hợp với mục đích chung của hệ thống để tránh xung đột hành động và tối ưu hóa sự phối hợp.

Thiết lập các giao thức truyền thông hiệu quả

Thiết kế cấu trúc truyền thông đáng tin cậy để các tác nhân có thể chia sẻ thông tin và phối hợp hiệu quả, đặc biệt nếu việc cập nhật theo thời gian thực là rất quan trọng.

Thực hiện quyết định thích ứng

Sử dụng các thuật toán cho phép các tác nhân điều chỉnh hành vi của mình dựa trên sự thay đổi của dữ liệu và điều kiện môi trường – điều này thúc đẩy tính linh hoạt và khả năng phục hồi khi đối mặt với những điều chưa biết.

Thiết kế cho khả năng mở rộng

Xây dựng hệ thống sao cho có thể thêm hoặc bớt các tác nhân khi nhu cầu thay đổi, đảm bảo MAS có thể phát triển mà không làm gián đoạn các tác nhân hiện có.

Theo dõi và quản lý tương tác của tác nhân

Theo dõi thường xuyên cách các tác nhân tương tác để ngăn ngừa các vấn đề như tắc nghẽn, xung đột tài nguyên hoặc cạnh tranh không hiệu quả, đặc biệt là trong các hệ thống phức tạp.

Ưu tiên các biện pháp an ninh

Triển khai các giao thức bảo mật cho việc truyền thông và xử lý dữ liệu để bảo vệ chống lại các rủi ro như vi phạm dữ liệu hoặc can thiệp độc hại vào các hệ thống có nhiều tác nhân.

1) Chọn một giải pháp

Quyết định xem có nên xây dựng MAS của bạn từ đầu hay sử dụng nền tảng AI hiện có hỗ trợ hệ thống đa tác nhân. DIY cho phép tùy chỉnh nhưng đòi hỏi nhiều tài nguyên phát triển. Các nền tảng thường cung cấp các công cụ tích hợp để phối hợp tác nhân, khả năng mở rộng và xử lý dữ liệu, hợp lý hóa quy trình phát triển.

2) Đặt mục tiêu và yêu cầu

Phác thảo rõ ràng những gì bạn muốn MAS đạt được, bao gồm các nhiệm vụ cụ thể, tương tác và nhu cầu về khả năng mở rộng. Xác định các loại tác nhân cần thiết và vai trò của họ trong hệ thống để đảm bảo phù hợp với các mục tiêu chung.

3) Thiết kế các tác nhân của bạn

Đối với mỗi tác nhân, hãy tạo một kiến trúc bao gồm logic ra quyết định, khả năng xử lý dữ liệu và khả năng thích ứng. Xem xét cách mỗi tác nhân sẽ tương tác với môi trường và các tác nhân khác, điều chỉnh kiến trúc để phù hợp với các nhu cầu này.

4) Thiết lập cơ chế truyền thông và phối hợp

Triển khai các giao thức truyền thông để tạo điều kiện chia sẻ dữ liệu và phối hợp giữa các tác nhân. Chọn các phương pháp như truyền tin nhắn hoặc kho lưu trữ được chia sẻ, tùy thuộc vào tần suất các tác nhân cần tương tác và cập nhật lẫn nhau.

5) Triển khai

Chọn môi trường phù hợp (kỹ thuật số, vật lý hoặc kết hợp) hỗ trợ hoạt động của đại lý. Cấu hình môi trường để đảm bảo nó có thể chứa các tương tác, luồng dữ liệu và bất kỳ hạn chế vật lý nào có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của đại lý.

6) Mô phỏng và thử nghiệm

Chạy mô phỏng để kiểm tra hành vi, tương tác và khả năng mở rộng của tác nhân. Quan sát cách các tác nhân phản ứng với các tình huống khác nhau, đảm bảo rằng chúng phối hợp như mong đợi và có thể xử lý khối lượng công việc của hệ thống trong các điều kiện khác nhau.

7) Tinh chỉnh

Dựa trên kết quả thử nghiệm, tinh chỉnh hành vi của tác nhân, giao thức truyền thông và mọi vấn đề về hiệu suất. Sau khi tối ưu hóa, triển khai MAS trong môi trường dự định, theo dõi hiệu suất ban đầu để đảm bảo đáp ứng mục tiêu của bạn.