Мультиагентная система состоит из нескольких агентов искусственного интеллекта (ИИ), которые действуют автономно, но совместно анализируют данные, вводимые пользователями, принимают решения и выполняют задачи для достижения коллективной цели.

Мультиагентные системы решают сложные, многошаговые, масштабные проблемы, освобождая команды, чтобы сосредоточиться на более эффективной работе.

Несколько примеров мультиагентных систем в бизнесе:

• Обслуживание клиентов. Агенты ИИ могут совместно отслеживать проблему клиента в рамках вызова технической поддержки, рекомендовать исправления, эскалировать решение и корректировать выставление счетов или выдавать возмещение.
• Цепочка поставок. Агенты, представляющие различных поставщиков, могут сотрудничать в реальном времени для прогнозирования потребностей в запасах, распределения ресурсов и корректировки операций по мере необходимости.
• Выявление безопасности и мошенничества. Агенты ИИ могут отслеживать мошеннические операции, оценивать риски и адаптировать действия организации по снижению угроз.

Мультиагентные системы

Возможности многоагентных систем выходят далеко за рамки простой автоматизации потоков операций, отчасти благодаря агентам ИИ, которые по сути являются следующим звеном генеративного ИИ. Агенты ИИ значительно превысят возможности простых чат-ботов и продвинутся вперед, что возможно с помощью копилотов ИИ. Подумайте об одном человеке, работающем независимо друг от друга: один человек может иметь только столько опыта и, работая изолированно, может достичь только столько. То же самое относится и к агентам ИИ: сотрудничество достигает гораздо большего, чем работа соло. Многоагентные системы автономно сотрудничают друг с другом для обработки более сложных потоков операций, что может повысить продуктивность и эффективность организации.

Одним из реальных примеров многоагентной системы является система управления персоналом, в которой агенты автономно поддерживают процесс подбора персонала посредством отбора, ранжирования и рекомендации кандидатов.

Другим примером является цепочка поставок, в которой агенты ИИ автономно оценивают влияние простоев оборудования, перепланируют затронутые заказы, перераспределяют запасы, а также планируют и планируют техобслуживание.

• ИИ: Сила мозга в основе агента ИИ
• Агент ИИ — подмножество интеллектуальных агентов, которые делают собственное агентство шагом вперед по мере специализации и автономно принимают решения и выполняют задачи
• Большие языковые модели (LLM): система ИИ, обученная на огромных объемах данных, чтобы агенты ИИ могли понимать человеческий язык и отвечать на них в режиме общения, отвечая на вопросы, генерируя текст и принимая другие решения на основе контекста, которому он научился.
• Оркестрация: обмен информацией между агентами ИИ
• Среда: физическое, цифровое и смоделированное пространство с функциями ИИ

Как работает многоагентная система?

Мультиагентная система распределяет задачи и коммуникацию между отдельными агентами, каждый из которых приносит свои специализированные таланты для коллективного достижения цели и обучения на ее основе в общей среде. Такое разделение задач является ключом к способности мультиагентной системы решать сложные задачи.

Ключевые архитектуры мультиагентных систем

Мультиагентная система, как правило, функционирует как централизованная или децентрализованная сеть.

• В централизованной сети единый сервер контролирует взаимодействие и информацию агентов ИИ. Этот оркестратор (в человеческом сценарии руководитель проекта) имеет возможность рассуждать над общим процессом и системой, упрощая коммуникацию и стандартизацию информации. Основным недостатком использования централизованной многоагентной системы является то, что она может создать единую точку отказа.
• В децентрализованной сети агенты ИИ контролируют собственные прямые взаимодействия друг с другом, а не контролируют один сервер («руководитель проекта»). Специализированные агенты по ИИ имеют общее представление о том, чего они пытаются добиться, и несут общую ответственность за это. Хотя более надежная и масштабируемая, чем централизованная сеть, главным недостатком использования децентрализованной многоагентной системы является то, что она требует более сложной координации.

В чем разница между многоагентной системой и одним агентом?

Существует несколько различий между многоагентными и одноагентными системами.

• Отдельные агенты ИИ автономно работают в собственной среде для выполнения запрошенной задачи. Они используют LLM для понимания входных данных пользователей, разрабатывают потоки операций и могут вызывать инструменты для выполнения запланированных потоков операций.
• В мультиагентной системе несколько агентов ИИ свободно и итеративно взаимодействуют друг с другом, объединяя свои индивидуальные свойства и опыт не только для выполнения задачи, но и для обучения. Мультиагентная система может иметь тысячи отдельных агентов.

Сотрудничество — это стратегия, которую каждый бизнес использует для того, чтобы сделать команды больше, чем сумма их частей, и эта тактика может включать в себя управление проектами, скрам-совещания и дискуссионные форумы. Сотрудничество позволяет агентам ИИ достигать большего, чем когда бы они действовали независимо, например, упущенных возможностей вне их специализации. Общаясь друг с другом, агенты ИИ действуют больше, как человеческая команда, и могут заполнить пробелы, которые в противном случае не были устранены.

Разница между двумя системами заключается в том, что один эксперт выполняет свою индивидуальную специальность в качестве шестеренки в колесе против команды экспертов, координирующей и добивающейся успеха в реальном времени.

Ключевым различием между одной агентной системой и многоагентной системой является превосходная способность последнего понимать сложность проблемы и ее эффективность в решении этой проблемы.

Подумайте о руководителе проекта, который объединяет команду отдельных специалистов (например, инженера программного обеспечения, дизайнера, менеджера по продуктам и т. д.), чтобы добиться большего благодаря сотрудничеству. Мультиагентная система похожа на руководителя проекта или план проекта; она может больше делать с помощью команды специалистов. Присвоение агентов ИИ задачам в соответствии с их специализацией помогает LLM расставить приоритеты, чтобы повысить производительность.

Использование специализированных агентов ИИ в многоагентной системе также дает разработчикам структуру для следования, позволяя им разбивать свои задачи на подзадачи, которые проще закодировать. Наконец, многие команды, использующие мультиагентные системы, могут видеть, что они превосходят системы с одним агентом, стимулируя инновации и продуктивность разработчиков.

Когда выбрать многоагентную систему

Как правило, любая организация, уже использующая агентов ИИ, может реализовать преимущества многоагентной системы. Выбор между единой агентской системой и многоагентной системой зависит от конкретных потребностей организации или проекта; достижение цели сводится к обучению, обслуживанию и обработке результатов — тех же задач, которые необходимы для развития команды людей.

• Единая агентская система идеальна, если задачи просты и четко определены.
• Мультиагентная система идеально подходит, когда задачи сложны и требуют экспертных знаний по нескольким дисциплинам.

Примеры реальных многоагентных систем

Благодаря гибкости и адаптируемости многоагентные системы идеально подходят для ролей практически в каждой отрасли.

• Автоматизированные производственные линии: сокращение простоев благодаря диагностическому техобслуживанию Агенты ИИ, которые проверяют оборудование и связываются с другим агентом для планирования необходимых ремонтов
• Интеллектуальные энергосистемы: оптимизация распределения энергии с помощью одного агента для мониторинга погодных систем и второй агент, использующий эти данные для прогнозирования спроса на энергию
• Автономные транспортные средства: повышение безопасности благодаря агенту ИИ, контролирующему системы камер, сотрудничающим с агентом экранного дисплея для руководства водителем
• Здравоохранение и координация пациентов: ускорение диагностики и вмешательства с помощью агентов, представляющих различных медицинских специалистов, которые совместно разрабатывают комплексный план лечения
• Управление цепочкой поставок: быстрое реагирование на изменения с помощью одного агента ИИ для мониторинга тенденций продаж и взаимодействия с другим агентом для корректировки уровней реорганизации
• Транспортные системы: оптимизация навигации с помощью одного агента для мониторинга условий дорожного движения, совместно используемых со вторым агентом, который оптимизирует маршруты для общественного транспорта

Преимущества применения многоагентных систем в технологиях и искусственном интеллекте

Учитывая сложную задачу, такую как написание кода, мультиагентная система распределяет задание как присвоения отдельным агентам, представляющим инженера программного обеспечения, менеджера по продуктам, дизайнера, инженера по обеспечению качества и других ролей, необходимых для выполнения задачи. Каждый агент ИИ выполняет свою роль, а общая многоагентная система координирует коллективную работу и позволяет агентам сотрудничать, рассуждая о дальнейших шагах и не только, чтобы в конечном итоге достичь общей цели.

Хотя отдельные агенты ИИ обладают собственными возможностями, они могут обеспечить еще большую точность, масштабируемость и гибкость в рамках многоагентной системы. Мультиагентная система может освободить персонал, чтобы сосредоточиться на более ценной, более стратегической работе, а не тратить время на контроль ручных, повторяющихся и трудоемких потоков операций.

Общие преимущества мультиагентной системы:

• Сотрудничество. Использование коллективного интеллекта командой агентов ИИ может понять и решить все более сложные проблемы.
• Производительность. Создание большого пула специализированных агентов ИИ для взаимодействия и обучения в их среде может работать быстрее, чем отдельные агенты, действующие независимо друг от друга.
• Эффективность: Модель проектирования мультиагентной системы дает разработчикам структуру для разбиения сложных задач на подзадачи, которые проще закодировать.

Построение многоагентной системы

При построении многоагентной системы важно учитывать качество и глубину данных, доступных организации.

Проектирование многоагентной системы

Принятие более взвешенных решений и достижение эффективности в нужном масштабе начинается с системы, адаптированной к уникальному ландшафту данных организации и нюансам отрасли. Это гарантирует, что агенты ИИ, входящие в мультиагентную систему организации, будут иметь наиболее релевантные, надежные и достоверные данные.

1. Определите потребности проекта и выберите наиболее идеальный LLM для удовлетворения этих потребностей. Лучшие LLM для мультиагентных систем предлагают расширенные возможности рассуждения, понимание чтения, понимание языка и генерацию кода.
2. Определите роль и цели для каждого агента ИИ. Убедитесь, что каждый агент ИИ знает, что делать в рамках достижения большей цели. Присвойте правильный LLM и все необходимые инструменты, которые могут понадобиться агентам ИИ.
3. Инициирование потока операций для каждого агента ИИ. Координация агентов ИИ для правильного выполнения их задач, а также гармоничного и эффективного сотрудничества. Инициирование потока операций включает создание среды ИИ, определение задач, запуск агентов, мониторинг коммуникации и создание выходных данных.

Ключевые аспекты внедрения многоагентной системы

Каждая система, развертываемая организацией, должна функционировать эффективно, этично и в соответствии с установленными нормативными требованиями, требующими постоянной оценки и структуры управления.

• Внедрите этические практики использования ИИ.

• Определение показателей для каждого агента ИИ.

• Повторный тест производительности системы при увеличении числа агентов и/или задач ИИ.

• Оцените способность системы восстанавливаться от ошибок, адаптироваться к изменениям и обеспечивать непрерывность бизнеса.

• Постоянно контролируйте и проверяйте многоагентную систему, чтобы определить области для улучшения.

Специфические для правительства соображения

• Применяйте стандарты, защищающие конфиденциальность данных и предотвращающие предвзятость и соответствующие нормативным и отраслевым стандартам.
• Программирование агентов ИИ для мониторинга деятельности других агентов и выявления любых этических нарушений.
• Обеспечьте прозрачность процесса принятия решений агентами ИИ для установления доверия.
• Обеспечение прозрачности операций мультиагентной системы для соблюдения нормативных требований.
• Выявление и снижение рисков для сокращения числа ошибок и повышения надежности.

Человеческий надзор

• Используйте модель «человек в цикле» для рабочих процессов, чтобы обеспечить соответствие человеческим ценностям.
• Включение точек контакта с людьми для мониторинга и предотвращения несанкционированных автономных действий.

Проблемы многоагентных систем

Хотя мультиагентные системы обладают высокой способностью, они сталкиваются с некоторыми проблемами, которые необходимо рассмотреть.

• Искусственный интеллект должен стать профессиональным специалистом в решении сложных задач, потоков операций и бизнес-процессов, которые нелегко предварительно настроить или выполнить несколько шагов.
• Наличие большего числа агентов ИИ повышает сложность, конфигурацию и необходимое обслуживание системы.
• Децентрализованная мультиагентная система может испытывать непредсказуемое поведение агентов ИИ, которые передают неверную информацию на том основании, что она верна. Выявление источника неточности и управление поведением на основе плохих данных может быть затруднено.
• Люди, использующие ИИ, также должны соблюдать правила и инструкции по этичному использованию ИИ.

Что дальше для использования многоагентных систем ИИ?

Агенты ИИ представляют собой серьезный сдвиг в способе выполнения работы: от повышения операционной эффективности до предоставления большего объема услуг и сокращения трудозатрат.

Новые тенденции и прогнозы

По мере того как ИИ становится более способным и управление данными становится более строгим, многоагентные системы будут развиваться, чтобы генерировать все более точные, применимые и адаптивные результаты. Некоторые сценарии включают виртуальное обслуживание клиентов для ответа на распространенные вопросы, мониторинг логистических цепочек и управление запасами, прогнозирование рыночных тенденций и рекомендации потенциальных возможностей роста, обновление объявлений о вакансиях и создание списков кандидатов, а также отслеживание и предотвращение мошенничества путем мониторинга операций в реальном времени.

Одна из будущих тенденций будет заключаться в объединении многоагентных систем с динамичными алгоритмами машинного обучения для продвижения анализа данных и разработки приложений. Другая тенденция использует растущий интеллект и возможности отдельных агентов ИИ, которые способствуют эффективности многоагентной системы.

Последствия для ИИ и технологий

По мере того как агенты ИИ продолжают адаптироваться и учиться, многоагентные системы будут углублять ИИ в более сложные проблемы, с которыми сталкиваются организации любого размера, фокуса и отрасли. Эти возможности позволяют ИИ оказывать гораздо большее влияние на бизнес и общество.

Часто задаваемые вопросы