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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