Multiagentní systém se skládá z několika agentů umělé inteligence (AI), kteří jednají autonomně, ale spolupracují na pochopení uživatelských vstupů, rozhodování a provádění úkolů k dosažení kolektivního cíle.

Multiagentní systémy řeší složité, vícestupňové, rozsáhlé problémy a uvolňují týmům zaměření se na práci s vyšší hodnotou.

Mezi několik příkladů multiagentních systémů v podnikání patří:

• Zákaznický servis: Agenti umělé inteligence mohou spolupracovat na sledování problémů zákazníka při volání technické podpory, doporučovat opravy, eskalovat řešení a upravovat fakturaci nebo vydávat náhrady.
• Dodavatelský řetězec: Agenti zastupující různé dodavatele mohou v reálném čase spolupracovat na předvídání potřeb zásob, alokaci zdrojů a úpravě operací podle potřeby.
• Bezpečnost a odhalování podvodů: Agenti umělé inteligence mohou monitorovat podvodnou činnost, posuzovat rizika a přizpůsobovat akce organizace ke snížení hrozeb.

Pochopení multiagentních systémů

Schopnosti multiagentních systémů daleko přesahují pouhou automatizaci pracovních postupů, částečně díky agentům umělé inteligence, které jsou v podstatě další hranicí generativní umělé inteligence. Agenti umělé inteligence zdaleka překročí možnosti jednoduchých chatbotů a posouvají, co je možné, pomocí asistentů umělé inteligence. Myslete na to, že jeden člověk pracuje nezávisle: Jeden člověk může mít jen tolik odborných znalostí a práce v izolaci může dosáhnout jen tolik. Totéž platí o agentech umělé inteligence: Spolupráce dosahuje mnohem více než práce sólo. Víceagentní systémy, které spolu autonomně spolupracují na složitějších pracovních postupech, mohou zvýšit produktivitu a efektivitu organizace.

Jeden z reálných příkladů multiagentního systému je v personalistice, kde agenti autonomně podporují náborový proces prostřednictvím prověřování, hodnocení a doporučování kandidátů.

Dalším příkladem je napříč dodavatelským řetězcem, kde agenti umělé inteligence autonomně posuzují dopad prostojů strojů, přeplánují dotčené zakázky, přerozdělují zásoby a plánují a plánují údržbu.

• AI: Moc mozku v jádru agenta umělé inteligence
• Agent umělé inteligence: Podmnožina inteligentních agentů, která posouvá svou vlastní agenturu o krok dál specializací a autonomním rozhodováním a plněním úkolů
• Velké jazykové modely (LLM): Systém umělé inteligence trénovaný na obrovském množství dat, aby agenti umělé inteligence mohli porozumět lidskému jazyku a konverzačněreagovat – odpovídal na otázky, generoval text a činil další rozhodnutí na základě kontextu, který se naučil.
• Orchestrace: Výměna informací mezi agenty umělé inteligence
• Prostředí: fyzický, digitální a simulovaný prostor, kde funguje umělá inteligence

Jak funguje multiagentní systém?

Multiagentní systém rozděluje úkoly a komunikaci mezi jednotlivé agenty, z nichž každý přináší své specializované talenty, aby kolektivně dosáhli cíle a naučili se z něj ve sdíleném prostředí. Toto rozdělení úloh je klíčem ke schopnosti multiagentního systému řešit složité problémy.

Klíčové multi-agentní systémové architektury

Víceagentní systém obvykle funguje jako centralizovaná nebo decentralizovaná síť.

• V  centralizované síti řídí interakce a informace agentů umělé inteligence jeden server. Tento orchestrátor (v lidském scénáři projektový manažer) má schopnost zdůvodnit celkový proces a systém, zjednodušit komunikaci a standardizovat informace. Primární nevýhodou pro použití centralizovaného multiagentního systému je, že může vytvořit jediný bod selhání.
• V  decentralizované síti řídí agenti umělé inteligence své vlastní přímé interakce mezi sebou namísto jediného serveru („projektový manažer“), který je řídí. Specializovaní agenti umělé inteligence mají společné porozumění a sdílenou odpovědnost za to, čeho se snaží dosáhnout. Zatímco robustnější a škálovatelnější než centralizovaná síť, primární nevýhodou pro používání decentralizovaného multiagentního systému je, že vyžaduje složitější koordinaci.

Jaký je rozdíl mezi systémem s více agenty a jedním agentem?

Existuje několik rozdílů mezi multiagentními systémy a systémy jednoho agenta.

• Jednotliví agenti AI autonomně pracují ve svém vlastním prostředí, aby mohli provést požadovanou úlohu. Používají LLM k pochopení uživatelských vstupů, navrhují workflow a mohou volat nástroje k provádění pracovních postupů, které plánují.
• V multiagentním systému mezi sebou více agentů umělé inteligence interaguje plynule a iterativně a spojuje jejich individuální vlastnosti a odborné znalosti nejen k dosažení úkolu, ale také k učení. Multiagentní systém může mít tisíce jednotlivých agentů.

Spolupráce je strategie, kterou každý podnik používá k tomu, aby týmy byly větší než součet jejich částí, a tyto taktiky mohou zahrnovat řízení projektů, setkání scrum a diskusní fóra. Spolupráce umožňuje agentům umělé inteligence dosáhnout více, než když jednají nezávisle; například chybějící příležitosti mimo jejich specializaci. Když spolu hovoří, agenti umělé inteligence se chovají spíše jako lidský tým a mohou zaplnit mezery, které jinak zůstávají neřešeny.

Rozdíl mezi oběma systémy spočívá v tom, že jediný odborník vykonává svou individuální specializaci jako ozubené kolečko oproti týmu odborníků, kteří koordinují a uspějí v reálném čase.

Klíčovým rozlišením mezi systémem jednoho agenta a multiagentním systémem je jeho vynikající schopnost porozumět složitosti problému a jeho účinnosti při řešení tohoto problému.

Zamyslete se nad projektovým manažerem, který sdružuje tým jednotlivých specialistů – například softwarového inženýra, návrháře, produktového manažera atd. – aby spolupracoval na větších věcech. Multiagentní systém je jako projektový manažer nebo projektový plán; může více dělat pomocí týmu specialistů. Přiřazení agentů umělé inteligence k úkolům podle jejich specializace pomáhá LLM stanovit priority, na co se zaměřit, aby mohl poskytovat lepší výkon.

Použití specializovaných agentů umělé inteligence v multiagentním systému také dává vývojářům rámec, který je třeba sledovat, což jim umožňuje rozdělit jejich úkoly na dílčí úlohy, které lze snadněji kódovat. A konečně, mnoho týmů používajících multiagentní systémy je může vidět, že překonávají systémy jednotlivých agentů, podporují nové inovace a produktivitu vývojářů.

Kdy vybrat systém s více agenty

Obecně lze říci, že každá organizace, která již používá agenty umělé inteligence, si může uvědomit výhody systému s více agenty. Výběr mezi systémem jednoho agenta a systémem s více agenty závisí na specifických potřebách organizace nebo projektu; dosažení cíle vychází z tréninku, údržby a výstupů zpracování – stejných úkolů, které jsou nutné pro růst týmu lidí.

• Jediný agentní systém je ideální, pokud jsou úkoly přímočaré a dobře definované.
• Víceagentní systém je ideální, pokud jsou úkoly složité a vyžadují odborné znalosti napříč více obory.

Příklady reálných multiagentních systémů

Díky své flexibilitě a přizpůsobivosti jsou víceagentní systémy ideální pro role téměř v každém odvětví.

• Automatizované výrobní linky: Snížení prostojů pomocí agentů umělé inteligence prediktivní údržby, kteří kontrolují vybavení a komunikují s jiným agentem, aby naplánovali nezbytné opravy
• Inteligentní elektrické sítě: Optimalizace distribuce energie pomocí jednoho agenta pro monitorování meteorologických systémů a druhého agenta pro využití těchto dat k predikci poptávky po energii
• Autonomní vozidla: Zvyšování bezpečnosti díky agentovi umělé inteligence, který řídí kamerové systémy ve spolupráci se zástupcem na displeji na obrazovce a vede řidiče
• Zdravotnictví a koordinace pacientů: Urychlení diagnostiky a zásahu pomocí látek zastupujících různé zdravotnické odborníky, kteří spolupracují na vytvoření komplexního léčebného plánu
• Řízení dodavatelského řetězce: Rychlejší reakce na změny pomocí jednoho agenta umělé inteligence k monitorování prodejních trendů a komunikaci s jiným agentem za účelem úpravy úrovní změny pořadí
• Dopravní systémy: Zlepšení navigace pomocí jednoho agenta pro sledování dopravních podmínek, které sdílí s druhým agentem, který optimalizuje trasy pro veřejnou dopravu

Výhody aplikací multiagentních systémů v technologiích a umělé inteligenci

Vzhledem ke složité úloze, jako je psaní kódu, by systém s více agenty distribuoval úlohu jako přiřazení pro jednotlivé agenty představující softwarového inženýra, produktového manažera, návrháře, inženýra zabezpečování jakosti a dalších rolí potřebných pro úlohu. Každý agent umělé inteligence dělá svou část a celkový systém více agentů koordinuje kolektivní práci a umožňuje agentům spolupracovat a uvažovat o dalších krocích a dále, aby nakonec dosáhli celkového cíle.

Zatímco jednotliví agenti umělé inteligence jsou sami o sobě výkonní, mohou poskytnout ještě větší přesnost, škálovatelnost a flexibilitu, když jsou součástí multiagentního systému. Víceagentní systém může uvolnit zaměstnance, aby se zaměřili na vyšší hodnotu, strategičtější práci namísto toho, aby trávili čas dohledem nad manuálními, opakujícími se a pracnými pracovními postupy.

Mezi celkové výhody multiagentního systému patří:

• Spolupráce: Využití kolektivní inteligence týmu agentů umělé inteligence může pochopit a řešit stále složitější problémy.
• Výkon: Umožnění většímu počtu specializovaných agentů umělé inteligence komunikovat a učit se v jejich prostředí může dosáhnout více a rychleji než jednotliví agenti, kteří jednají nezávisle.
• Efektivita: Návrhový vzor multiagentního systému dává vývojářům framework, jak rozdělit složité úlohy na dílčí úlohy, které lze snadněji kódovat.

Vytvoření multiagentního systému

Při vytváření multiagentního systému je důležité vzít v úvahu kvalitu a hloubku dat, která má organizace k dispozici.

Navrhování multiagentního systému

Posílení inteligentnějších rozhodnutí a dosažení efektivity v potřebném rozsahu začíná systémem přizpůsobeným jedinečnému datovému prostředí organizace a nuancím jejího odvětví. To zajišťuje, že agenti umělé inteligence zahrnující systém více agentů organizace mají k dispozici nejrelevantnější, nejspolehlivější a nejdůvěryhodnější data.

1. Určete projektové potřeby a vyberte si nejideálnější LLM, abyste vyhověli těmto potřebám. Nejlepší LLM pro multiagentní systémy nabízejí pokročilé argumentační schopnosti, porozumění čtení, porozumění jazyku a generování kódu.
2. Definujte role a cíle pro každého agenta AI. Zajistěte, aby každý agent umělé inteligence věděl, co má dělat v rámci většího cíle. Přiřaďte správný LLM a všechny nezbytné nástroje, které mohou agenti umělé inteligence potřebovat.
3. Iniciujte workflow pro každého agenta AI. Orchestrujte agenty umělé inteligence, aby byly jejich úkoly prováděny správně a spolupráce byla harmonická a efektivní. Iniciace workflow zahrnuje vytvoření prostředí umělé inteligence, definování úloh, spouštění agentů, monitorování komunikace a generování výstupů.

Hlavní úvahy při implementaci multiagentního systému

Každý systém, který organizace nasadí, musí fungovat efektivně, eticky a v rámci zavedených předpisů, což vyžaduje neustálé hodnocení a rámec řízení.

• Zaveďte etické postupy pro používání umělé inteligence.

• Identifikujte metriky pro výkon jednotlivých agentů AI.

• Znovu otestovat výkon systému, když se zvýší počet agentů a/nebo úloh umělé inteligence.

• Vyhodnoťte schopnost systému zotavit se z chyb, přizpůsobit se změnám a zajistit kontinuitu provozu.

• Průběžně monitorujte a auditujte víceagentní systém, abyste identifikovali oblasti pro zlepšení.

Specifické aspekty týkající se správy

• Prosadit standardy, které chrání soukromí dat, zabraňují předpojatosti a dodržují regulační zákony a odvětvové normy.
• Programujte agenty AI, abyste mohli monitorovat činnost jiných agentů a identifikovat případná etická porušení.
• Udržujte viditelnost rozhodování agenta umělé inteligence, abyste získali důvěru.
• Zavést transparentnost operací systémů s více agenty za účelem splnění shody s předpisy.
• Identifikujte a zmírněte rizika, abyste omezili chyby a zvýšili spolehlivost.

Lidský dohled

• Použijte model human-in-the-loop pro pracovní postupy k zachování souladu s lidskou hodnotou.
• Zahrnout lidské dotykové body pro monitorování a prevenci nesankcionovaných autonomních akcí.

Výzvy víceagentních systémů

Zatímco multiagentní systémy jsou vysoce schopné, přicházejí s některými výzvami, které je třeba zvážit.

• Umělá inteligence musí být stále odborná v řešení složitých úloh, workflow a obchodních procesů, které nejsou snadno předkonfigurovány nebo vyžadují více kroků k dokončení.
• Mít více agentů umělé inteligence zvyšuje složitost systému, konfiguraci a potřebnou údržbu.
• Decentralizovaný multiagentní systém může mezi svými agenty umělé inteligence zaznamenat nepředvídatelné chování, které předává nesprávné informace na základě jejich pravdy. Detekce zdroje nepřesnosti a řízení chování na základě špatných dat může být obtížné.
• Lidé používající umělou inteligenci se také musí řídit pravidly a pokyny pro etické používání umělé inteligence.

Co bude dál s využitím multiagentních systémů umělé inteligence

Agenti umělé inteligence představují zásadní posun ve způsobu práce, od zlepšování provozní efektivity až po poskytování vyšší hodnoty služeb za menší úsilí.

Vznikající trendy a předpovědi

Vzhledem k tomu, že se umělá inteligence stává schopnější a správa dat přísnější, víceagentní systémy se budou vyvíjet tak, aby generovaly stále přesnější, použitelnější a adaptivní výsledky. Některé scénáře zahrnují virtuální zákaznický servis, který zodpoví běžné otázky, monitoruje dodavatelské řetězce a řídí zásoby, předpovídá trendy na trhu a doporučuje potenciální růstové příležitosti, aktualizuje zveřejňování pozic a generuje seznamy kandidátů a sleduje a zabraňuje podvodům monitorováním transakcí v reálném čase.

Jedním z budoucích trendů bude kombinace multiagentních systémů se stále dynamičtějšími algoritmy strojového učení s cílem pokročit v analýze dat a vývoji aplikací. Další trend využívá rostoucí inteligenci a schopnosti jednotlivých agentů umělé inteligence, které přispívají k účinnosti systému s více agenty.

Důsledky pro umělou inteligenci a technologie

Vzhledem k tomu, že se agenti umělé inteligence i nadále přizpůsobují a učí se, víceagentní systémy povedou umělou inteligenci hlouběji ke složitějším problémům, kterým čelí organizace každé velikosti, zaměření a odvětví. Díky těmto schopnostem má umělá inteligence mnohem větší dopad na podniky a společnost.

Časté dotazy