Et multiagentsystem består af flere agenter med kunstig intelligens (AI), der handler selvstændigt, men samarbejder om at forstå brugerinput, træffe beslutninger og udføre opgaver for at nå et kollektivt mål.

Multi-agent systemer løser komplekse, flertrins, store problemer, hvilket frigør teams til at fokusere på arbejde af højere værdi.

Et par eksempler på multi-agent systemer i erhvervslivet omfatter:

• Kundeservice: AI-agenter kan samarbejde om at spore en kundes problem i et teknisk supportopkald, anbefale rettelser, eskalere løsningen og justere fakturering eller udstede en refusion.
• Forsyningskæde: Agenter, der repræsenterer forskellige leverandører, kan samarbejde i realtid for at forudsige lagerbehov, allokere ressourcer og justere operationer efter behov.
• Sikkerhed og afsløring af svindel: AI-agenter kan overvåge for svigagtig aktivitet, vurdere risikoen og tilpasse en organisations handlinger for at reducere trusler.

Forståelse af systemer med flere agenter

Mulighederne i multi-agent systemer går langt ud over blot at automatisere arbejdsgange, til dels takket være AI-agenter, som i bund og grund er den næste grænse for generativ AI. AI-agenter vil langt overstige mulighederne i simple chatbots og fremme, hvad der er muligt med AI copilots. Tænk på et enkelt menneske, der opererer selvstændigt: En person kan kun have så meget ekspertise og kan arbejde isoleret, kun opnå så meget. Det samme gælder for AI-agenter: Samarbejde opnår meget mere end at arbejde solo. Fleragentsystemer, der samarbejder selvstændigt med hinanden for at håndtere mere komplekse arbejdsgange, kan forbedre en organisations produktivitet og effektivitet.

Et eksempel på et multiagentsystem i den virkelige verden er HR, hvor medarbejderne selvstændigt støtter rekrutteringsprocessen gennem screening, rangering og anbefaling af kandidater.

Et andet eksempel er på tværs af forsyningskæden, hvor AI-agenter autonomt vurderer virkningen af maskinernes nedetid, omplanlægger påvirkede ordrer, omallokerer beholdning og planlægger vedligeholdelse.

• AI: Hjernekraften i kernen af en AI-agent
• AI-agent: En delmængde af intelligente agenter, der tager sit eget bureau et skridt videre gennem specialisering og selvstændigt træffer beslutninger og udfører opgaver
• Store sprogmodeller (LLM'er): Et AI-system trænet i massive mængder data, så AI-agenter kan forstå det menneskelige sprog og svare konversationelt– besvare spørgsmål, generere tekst og træffe andre beslutninger baseret på den kontekst, det har lært.
• Orkestrering: Informationsudvekslingen mellem AI-agenter
• Miljø: Fysisk, digitalt og simuleret rum, hvor AI fungerer

Hvordan fungerer et system med flere agenter?

Et multi-agent system fordeler opgaver og kommunikation blandt individuelle agenter, som hver især bringer deres specialiserede talent til kollektivt at nå et mål og lære af det i et fælles miljø. Denne opdeling af opgaver er nøglen til et multi-agent systems evne til at løse komplekse problemer.

Nøglesystemarkitekturer for flere agenter

Et multiagentsystem fungerer typisk som enten et centraliseret eller decentraliseret netvaerk.

• I et centraliseret netværk styrer en enkelt server AI-agenternes interaktioner og oplysninger. Denne orkestrator (i et menneskeligt scenario, projektlederen) har evnen til at ræsonnere over den overordnede proces og system, forenkle kommunikation og standardisere information. Den primære ulempe ved at bruge et centraliseret multiagentsystem er, at det kan skabe et enkelt fejlpunkt.
• I et decentraliseret netværk styrer AI-agenter deres egne direkte interaktioner med hinanden i stedet for en enkelt server ("projektleder"), der styrer dem. De specialiserede AI-agenter har en fælles forståelse og fælles ansvar for, hvad de forsøger at opnå. Selv om det er mere robust og skalerbart end et centraliseret netværk, er den primære ulempe ved at anvende et decentraliseret fleragentsystem, at det kræver en mere kompleks koordinering.

Hvad er forskellen mellem et multiagentsystem og en enkelt agent?

Der er flere forskelle mellem systemer med flere agenter og enkeltagentsystemer.

• Enkelte AI-agenter arbejder autonomt inden for deres eget miljø for at udføre en anmodet opgave. De bruger LLM'er til at forstå brugerinput, de designer arbejdsprocesser, og de kan opfordre værktøjer til at udføre de arbejdsprocesser, de planlægger.
• I et multi-agent system interagerer flere AI-agenter med hinanden flydende og iterativt, hvilket samler deres individuelle egenskaber og ekspertise til ikke kun at opnå opgaven, men også at lære. Et multiagentsystem kan have tusindvis af individuelle agenter.

Samarbejde er en strategi enhver virksomhed bruger til at gøre teams større end summen af deres dele, og disse taktikker kan omfatte projektledelse, scrum møder og diskussionsfora. Samarbejde gør det muligt for AI-agenter at opnå mere, end når de handler uafhængigt, fx manglende muligheder uden for deres specialisering. Ved at tale med hinanden fungerer AI-agenter mere som et menneskeligt team gør og kan udfylde huller, der ellers går ubesvaeret hen.

Forskellen mellem de to systemer er at have en enkelt ekspert, der udfører deres individuelle speciale som en tandhjul versus et team af eksperter, der koordinerer og lykkes i realtid.

En vigtig sondring mellem et enkelt agentsystem og et multiagentsystem er sidstnævntes overlegne evne til at forstå problemets kompleksitet og dets effektivitet i håndteringen af dette problem.

Tænk på en projektleder, der samler et team af individuelle specialister – for eksempel en softwareingeniør, en designer, en produktchef osv. – for at gøre større ting ved at samarbejde. Et multi-agent system er som en projektleder eller en projektplan; det kan gøre mere ved hjælp af et team af specialister. Tildeling af AI-agenter til opgaver i henhold til deres specialisering hjælper LLM med at prioritere, hvad der skal fokuseres på, så det kan levere en bedre ydeevne.

Brug af specialiserede AI-agenter i et multi-agent system giver også udviklere et framework at følge, så de kan nedbryde deres opgaver i underopgaver, der er lettere at kode. Endelig kan mange teams, der bruger systemer med flere agenter, opleve, at de klarer sig bedre end single agent-systemer, hvilket driver nye innovationer og udviklerproduktivitet.

Hvornår skal du vælge et multiagentsystem

Generelt set kan enhver organisation, der allerede bruger AI-agenter, realisere fordelene ved et multi-agent system. At vælge mellem et enkelt agentsystem og et multi-agent system afhænger af en organisations eller projekts specifikke behov; at nå målet kommer ned til uddannelse, vedligeholdelse og behandling af output – de samme opgaver, der er nødvendige for at vokse et team af mennesker.

• Et enkelt agentsystem er ideelt, når opgaver er ligetil og veldefinerede.
• Et multi-agent system er ideelt, når opgaver er komplekse og kræver ekspertise på tværs af flere fagområder.

Eksempler på systemer til flere agenter i den virkelige verden

Takket være deres fleksibilitet og tilpasningsevne er multi-agent systemer ideelle til roller i næsten alle brancher.

• Automatiserede produktionslinjer: Reducering af nedetid med prædiktive vedligeholdelses-AI-agenter, der reviderer udstyr og kommunikerer med en anden agent for at planlægge nødvendige reparationer
• Intelligente elnet: Optimering af energifordelingen ved hjælp af én agent til overvågning af vejrsystemer og en anden agent til at bruge disse data til at forudsige energiefterspørgslen
• Autonome køretøjer: Øger sikkerheden med AI-agenten, der styrer kamerasystemerne, og samarbejder med displayagenten på skærmen for at guide føreren
• Patientsundhedspleje og -koordinering: Fremskyndelse af diagnose og intervention ved hjælp af agenter, der repræsenterer forskellige sundhedsspecialister, der arbejder sammen om at udforme en omfattende behandlingsplan
• Forsyningskædestyring: hurtigere svar på ændringer ved hjælp af en AI-agent til at overvåge salgstendenser og kommunikere med en anden agent for at justere genbestillingsniveauer
• Transportsystemer: Forbedring af navigationen ved hjælp af en agent til overvågning af trafikforhold, som den deler med en anden agent, der optimerer ruter til offentlig transport

Fordele ved multi-agent systemer applikationer inden for teknologi og AI

Med en kompleks opgave som at skrive kode vil et multi-agent-system distribuere jobbet som opgaver for individuelle agenter, der repræsenterer softwareingeniøren, produktchefen, designeren, kvalitetssikringsingeniøren og andre roller, der er nødvendige for opgaven. Hver AI-agent gør sin del, og det overordnede multiagentsystem koordinerer det kollektive arbejde og gør det muligt for agenterne at samarbejde, ræsonnement på de næste trin og videre for i sidste ende at nå det overordnede mål.

Mens enkelte AI-agenter er effektive på egen hånd, kan de levere endnu mere nøjagtighed, skalerbarhed og fleksibilitet, når de er en del af et multi-agent system. Et multi-agent system kan frigøre medarbejdere til at fokusere på højere værdi, mere strategisk arbejde i stedet for at bruge tid på at overvåge manuelle, repetitive og arbejdskrævende arbejdsgange.

De overordnede fordele ved et system med flere agenter omfatter:

• Samarbejde: Udnyttelse af den kollektive intelligens hos et team af AI-agenter kan forstå og løse stadig mere komplekse problemer.
• Ydeevne: Hvis du aktiverer en større pulje af specialiserede AI-agenter til at interagere og lære i deres omgivelser, kan du opnå mere, hurtigere end enkelte agenter, der handler uafhængigt.
• Effektivitet: Multiagentsystemets designmønster giver udviklerne en ramme for, hvordan komplekse opgaver nedbrydes i delopgaver, der er lettere at kode.

Opbygning af et multiagentsystem

Når du opbygger et multiagentsystem, er det vigtigt at overveje kvaliteten og dybden af de data, der er tilgængelige for en organisation.

Design af et system med flere agenter

Styrkelse af smartere beslutninger og opnåelse af effektivitet i målestok starter med et system, der er skræddersyet til en organisations unikke datalandskab og nuancerne i dens branche. Dette sikrer, at AI-agenterne, der omfatter organisationens multiagentsystem, har de mest relevante, pålidelige og pålidelige data til rådighed.

1. Bestem projektets behov og vælg den mest ideelle LLM til at opfylde disse behov. De bedste LLM'er for multi-agent systemer tilbyder avancerede ræsonnementer kapaciteter, læseforståelse, sprogforståelse og kodegenerering.
2. Definer rollen og målene for hver AI-agent. Sørg for, at hver AI-agent ved, hvad de skal gøre som en del af det større mål. Tildel den korrekte LLM og eventuelle nødvendige værktøjer, som AI-agenterne kan have brug for.
3. Start en arbejdsproces for hver AI-agent. Orkestrer AI-agenter, så deres opgaver udføres korrekt, og samarbejdet er harmonisk og effektivt. Initiering af workflow omfatter etablering af AI-miljøet, definition af opgaver, start af agenter, overvågning af kommunikation og generering af output.

Vigtige overvejelser ved implementering af et system med flere agenter

Ethvert system, som en organisation anvender, skal fungere effektivt, etisk og inden for etablerede regler, hvilket kræver konstant evaluering og en ledelsesramme.

• Etabler etisk praksis for brug af AI.

• Identificer metrikker for, hvordan hver AI-agent klarer sig.

• Eftertest systemperformance, når antallet af AI-agenter og/eller opgaver øges.

• Evaluer systemets evne til at gendanne efter fejl, tilpasse sig ændringer og levere forretningskontinuitet.

• Kontinuerligt overvåge og revidere systemet med flere agenter for at identificere områder, der skal forbedres.

Forvaltningsspecifikke hensyn

• Håndhæv standarder, der beskytter privatlivets fred og forhindrer skævheder og overholder lovbestemmelser og branchestandarder.
• Programmér AI-agenter for at overvåge andre agenters aktivitet og identificere eventuelle etiske overtrædelser.
• Vedligehold synlighed for AI-agentbeslutningstagning for at etablere tillid.
• Etabler gennemsigtighed for systemoperationer med flere agenter for at overholde forskriftsoverholdelse.
• Identificer og reducer risikoen for at reducere fejl og øge pålideligheden.

Menneskeligt tilsyn

• Brug en menneske-i-løkke-model til arbejdsprocesser for at opretholde tilpasningen til menneskelig værdi.
• Medtag menneskelige berøringspunkter for at overvåge og forhindre ikke-sanktionerede autonome handlinger.

Udfordringer i multiagentsystemer

Mens multi-agent systemer er meget dygtige, de kommer med nogle udfordringer at overveje.

• AI har stadig brug for at blive dygtig til at håndtere komplekse opgaver, arbejdsprocesser og forretningsprocesser, der ikke er let prækonfigurerede eller kræver flere trin for at kunne fuldføres.
• At have flere AI-agenter øger systemets kompleksitet, konfiguration og nødvendige vedligeholdelse.
• Et decentraliseret multi-agent-system kan opleve uforudsigelig adfærd blandt sine AI-agenter, der videregiver forkerte oplysninger på grundlag af, at det er sandt. Det kan være svært at finde kilden til unøjagtigheden og styre adfærden baseret på dårlige data.
• Mennesker, der bruger AI, skal også følge reglerne og retningslinjerne for etisk brug af AI.

Hvad er det næste for brug af AI-multiagentsystemer?

AI-agenter repræsenterer et stort skift i den måde, hvorpå arbejdet udføres, fra at forbedre driftseffektiviteten til at levere mere service værdi for mindre indsats.

Nye tendenser og forudsigelser

Efterhånden som AI bliver mere kompetent og datastyring mere stringent, vil multi-agent systemer udvikle sig til at generere stadig mere nøjagtige, anvendelige og adaptive resultater. Nogle scenarier omfatter virtuel kundeservice til at besvare almindelige spørgsmål, overvågning af forsyningskæder og styring af lager, prognosticering af markedstendenser og anbefaling af potentielle vækstmuligheder, opdatering af stillingsopslag og generering af kandidatlister samt sporing og forebyggelse af svindel ved at overvåge transaktioner i realtid.

En fremtidig tendens vil være at kombinere multi-agent-systemer med stadig mere dynamiske maskinindlæringsalgoritmer for at fremme dataanalyse og applikationsudvikling. En anden tendens udnytter den stigende intelligens og kapaciteter hos de enkelte AI-agenter, der bidrager til effektiviteten af et multiagentsystem.

Implikationer for AI og teknologi

Da AI-agenter fortsætter med at tilpasse sig og lære, vil multiagentsystemer drive AI dybere ind i mere komplekse problemer, som organisationer af enhver størrelse, fokus og branche står over for. Disse evner sætter AI i stand til at have en langt større indvirkning på virksomheder og samfund.

Ofte stillede spørgsmål