- 多代理系统(MAS)涉及多个自主代理共同处理复杂、分散的任务,单个人工智能代理无法胜任。
- MAS 的主要特点包括权力下放、本地视图和代理自主,从而在动态环境中实现灵活性和复原力。
- MAS 具有可扩展性、容错性、更强的问题解决能力和适应性等优势,是物流、医疗保健和机器人等行业的理想选择。
- 有效的 MAS 设计需要明确的代理角色、通信协议、自适应决策和可扩展架构。
有什么比一个人工智能代理更好?
在多代理系统中,不同的人工智能代理承担不同的任务,通过互动来实现一个总体目标。
现实世界中有很多人工智能代理使用多代理系统发挥作用的例子,比如智能电网控制器和仓库系统。
让我们深入了解一下什么是多代理系统、多代理系统与单代理系统的区别以及多代理系统的用途。
什么是多代理系统?
多代理系统(MAS)包含多个人工智能代理,它们在共享环境中协作,以实现特定目标。
这些系统通常设计用于处理过于庞大、复杂或分散的任务,这些任务无法由单个人工智能代理进行管理。
多代理系统中的每个代理都可以独立行动,感知和解读环境,做出决策,然后采取行动实现目标。
3 多代理系统的主要特点
迈克尔-沃尔德里奇(Michael Wooldridge)教授和研究员在《 多 代理 系统导论 》(2002 年)中描述了多代理系统的3 个主要特征:
非集中化
在多代理系统中,去中心化意味着每个代理都能独立运行,使用本地数据并自行决策,而不依赖于中央控制器。
这使得人工智能代理能够单独处理任务,同时还能通过互动为系统的总体目标做出贡献。
当地观点
每个代理都有局部视图,但没有代理有全局视图。这就意味着,没有一个代理可以完全了解整个系统,只能了解与其特定任务相关的部分。
自主性
多代理系统的自主性允许每个代理解释信息,并根据自己的规则和目标独立行动。
这种独立性意味着代理可以做出决定并调整自己的行动,而无需其他代理的持续指导或输入。
单代理与多代理系统

单一代理系统由一个独立自主的实体管理任务,在目标明确的受控环境下运行良好。想想 Siri 这样的人工智能助手,它们都是单独运行的。
单个代理系统无需协调或响应其他代理,非常适合优先考虑简单和直接控制的任务。
另一方面,多代理系统由在同一环境中交互的多个代理组成。这些系统依赖于分布式任务,每个代理根据各自的目标或角色做出贡献。
这种分散式结构使 MAS 能够处理需要多视角或并行处理的环境,即使代理有时独立运行。
多代理系统的优势

更高的容错性
即使一个代理出现故障,多代理系统也能保持运行,因为其他代理可以进行调整或接管。与单个代理系统相比,这种能力增强了系统的恢复能力。
举例说明:在一个无人机送货机队中,如果一架无人机出现故障,其他无人机可以接替它送货,确保将干扰降到最低。
可扩展性更强
通过根据需要增加代理,多代理系统可以更轻松地处理不断增加的工作量,以满足需求,或增加新的功能以扩展其能力。
举例说明:随着交易量的增加,一个多代理金融分析系统可以添加新的代理来处理更多的数据流。
更好地解决问题
通过多个代理处理任务的不同部分,可以在分布式环境中更高效、更有效地解决复杂问题。
举例说明:自主搜救机器人可以分头行动,覆盖不同区域,更高效地应对复杂地形。
灵活、适应性强
每个代理都能独立应对变化,使系统能够迅速适应新情况或意外情况。
举例来说:在智能工厂中,如果一个机械臂忙碌或停机,其他机械臂会进行调整,接替它的任务,而不会停止生产。
4 多代理系统实例
用于搜索和救援的蜂群机器人
在搜救过程中,蜂群机器人就像一个多代理系统,各自独立地探索和扫描不同的区域,同时共享数据以绘制地形图和定位需要帮助的人。
这种协调使机器人能够快速覆盖大面积的危险区域,而不需要人类的直接控制。
仓库机器人
在仓库中,人工智能代理代表不同的机器人,负责分拣、分类和包装等任务。
每个机器人都能自主导航仓库并与其他机器人通信,以优化移动路径,减少瓶颈,更快地完成订单,并适应不断变化的订单量和布局。
基于人工智能的市场
在人工智能驱动的市场中,人工智能代理可以代表买方和卖方,协商价格、管理库存,并根据供求关系调整产品。
所有代理都独立运作,同时也与其他代理互动,创造了一个动态的市场环境,以适应不断变化的条件。
个性化医疗保健
在个性化治疗规划中,每个人工智能代理代表一个专业医疗领域:诊断、药物管理或康复。
每个代理都能分析其专业领域内的患者数据,例如根据化验结果推荐药物或量身定制理疗练习。
通过协调洞察力,这些代理可制定综合的个性化治疗计划,以适应患者的持续进展和任何新的医疗信息。
MAS 是否适合您?

要决定多代理系统是否比单代理系统更合适,应考虑项目所要求的复杂性和适应性。多智能体系统通常用于动态、大规模、分散控制的任务。问问你自己
- 项目是否需要同时管理多个组件或地点?
- 集中式系统是否会成为瓶颈或风险点?
- 环境是否经常变化,需要实时调整?
- 任务的各个组成部分是否需要互动或协调才能有效?
- 高容错性对避免系统中断是否至关重要?
如果您对其中几项的回答都是 "是",那么 MAS 可能是更好的选择。
多代理系统的最佳实践

为每个代理确定明确的目标
确保每个代理都有与系统总体目标相一致的特定角色或目标,以避免行动冲突并优化协调。
建立有效的沟通协议
设计可靠的通信结构,使代理能够有效地共享信息和进行协调,尤其是在实时更新至关重要的情况下。
实施适应性决策
使用允许代理根据不断变化的环境条件和数据调整其行为的算法--这将提高面对未知情况时的灵活性和应变能力。
可扩展性设计
在建立系统时,可根据需要添加或移除代理,确保 MAS 能够在不干扰现有代理的情况下发展壮大。
监控和管理代理互动
定期跟踪代理如何互动,以防止出现瓶颈、资源冲突或非生产性竞争等问题,尤其是在复杂系统中。
优先考虑安全措施
为通信和数据处理实施安全协议,以防止在有许多代理的系统中出现数据泄露或恶意干扰等风险。
如何构建多代理系统

1) 选择解决方案
决定是从头开始构建 MAS,还是使用支持多代理系统的现有人工智能平台。DIY 允许定制,但需要大量开发资源。平台通常提供用于代理协调、可扩展性和数据处理的内置工具,从而简化了开发流程。
2) 设定目标和要求
明确概述您希望 MAS 实现的目标,包括具体任务、交互和可扩展性需求。确定所需的代理类型及其在系统中的作用,以确保与总体目标保持一致。
3) 设计您的代理
为每个代理创建一个架构,其中包括决策逻辑、数据处理能力和适应性。考虑每个代理将如何与环境和其他代理互动,定制适合这些需求的架构。
4) 建立沟通和协调机制
实施通信协议,促进代理之间的数据共享和协调。根据代理之间需要交互和更新的频率,选择消息传递或共享存储库等方法。
5) 部署
选择一个合适的环境(数字环境、物理环境或混合环境),以支持代理的操作。对环境进行配置,以确保其适应交互、数据流以及可能影响代理性能的任何物理限制。
6) 模拟和测试
运行模拟,测试代理行为、交互和可扩展性。观察代理如何应对不同的场景,确保它们按照预期进行协调,并能在不同条件下处理系统的工作量。
7)提炼
根据测试结果,改进代理行为、通信协议和任何性能问题。优化后,在预定环境中部署 MAS,监控初始性能以确保其达到目标。
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常见问题
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.