Moniagenttijärjestelmä koostuu useista tekoälyn agenteista, jotka toimivat itsenäisesti mutta työskentelevät yhteistyössä ymmärtääkseen käyttäjien syötteitä, tehdäkseen päätöksiä ja suorittaakseen tehtäviä yhteisen tavoitteen saavuttamiseksi.

Moniagenttijärjestelmät ratkaisevat monimutkaisia, monivaiheisia, laajamittaisia ongelmia ja vapauttavat tiimit keskittymään arvokkaampaan työhön.

Muutamia esimerkkejä moniagenttijärjestelmistä liiketoiminnassa ovat:

• Asiakaspalvelu: AI-agentit voivat yhdessä seurata asiakkaan ongelmaa teknisen tuen puhelussa, suositella korjauksia, eskaloida ratkaisun ja mukauttaa laskutusta tai myöntää hyvityksen.
• Toimitusketju: Eri toimittajia edustavat käsittelijät voivat tehdä reaaliaikaista yhteistyötä varastotarpeiden ennustamiseksi, resurssien kohdistamiseksi ja toimintojen mukauttamiseksi tarpeen mukaan.
• Turvallisuus ja petosten havaitseminen: AI-agentit voivat valvoa vilpillistä toimintaa, arvioida riskiä ja mukauttaa organisaation toimia uhkien vähentämiseksi.

Usean agentin järjestelmien ymmärtäminen

Moniagenttijärjestelmien ominaisuudet menevät paljon pidemmälle kuin vain työnkulkujen automatisointiin osittain tekoälyagenttien ansiosta, jotka ovat pääasiassa generatiivisen tekoälyn seuraava raja. Tekoälyagentit ylittävät huomattavasti yksinkertaisten chatbottien ominaisuudet ja edistävät sitä, mikä on mahdollista tekoälykoppilottien avulla. Ajatelkaapa, että yksi ihminen toimii itsenäisesti: yhdellä ihmisellä voi olla vain niin paljon asiantuntemusta ja, eristyksissä, voi saavuttaa vain niin paljon. Sama pätee tekoälyagentteihin: Yhteistyöllä saavutetaan paljon muutakin kuin toimiva soolo. Moniagenttijärjestelmät, jotka tekevät itsenäistä yhteistyötä monimutkaisempien työnkulkujen käsittelemiseksi, voivat parantaa organisaation tuottavuutta ja tehokkuutta.

Yksi reaalimaailman esimerkki moniagenttijärjestelmästä on HR:ssä, jossa agentit tukevat itsenäisesti rekrytointiprosessia seulonnan, rankingin ja ehdokkaiden suosittelun avulla.

Toinen esimerkki on koko toimitusketju, jossa tekoälyagentit arvioivat itsenäisesti koneiden seisokkiajan vaikutuksen, ajoittavat uudelleen vaikutuksen alaiset tilaukset, kohdistavat varaston uudelleen sekä suunnittelevat ja ajoittavat kunnossapidon.

• Tekoäly: Aivovoima tekoälyagentin ytimessä
• AI-agentti: älykkäiden agenttien osajoukko, joka vie oman agenttinsa askeleen pidemmälle erikoistumisen kautta ja tekee itsenäisesti päätöksiä ja suorittaa tehtäviä
• Suuret kielimallit (LLM): Tekoälyjärjestelmä, joka on koulutettu valtaviin tietomääriin, jotta tekoälyagentit voivat ymmärtää ihmisen kieltä ja vastata keskusteluun– vastata kysymyksiin, luoda tekstiä ja tehdä muita päätöksiä opitun kontekstin perusteella.
• Orkestrointi: AI-agenttien välinen tiedonvaihto
• Ympäristö: Fyysinen, digitaalinen ja simuloitu tila, jossa tekoäly toimii

Miten moniagenttijärjestelmä toimii?

Moniagenttijärjestelmä jakaa tehtäviä ja viestintää yksittäisten agenttien kesken, joista jokainen tuo erikoisosaajansa yhdessä saavuttamaan tavoitteen ja oppimaan siitä jaetussa ympäristössä. Tämä tehtävien jako on avain moniagenttijärjestelmän kykyyn ratkaista monimutkaisia ongelmia.

Keskeiset moniagenttijärjestelmäarkkitehtuurit

Moniagenttijärjestelmä toimii tyypillisesti joko keskitettynä tai hajautettuna verkkona.

• Keskitetyssä verkossa yksittäinen palvelin ohjaa tekoälyagenttien vuorovaikutusta ja tietoja. Tämä orkestroija (inhimillisessä skenaariossa projektipäällikkö) pystyy järkiperäistämään koko prosessin ja järjestelmän, yksinkertaistamaan viestintää ja standardoimaan tietoa. Keskitetyn moniagenttijärjestelmän käytön ensisijainen haittapuoli on se, että se voi aiheuttaa yhden vikapisteen.
• Hajautetussa verkossa tekoälyagentit ohjaavat omia suoria vuorovaikutuksiaan keskenään sen sijaan, että ne ohjaisivat yhtä palvelinta ("projektipäällikkö"). Erikoistuneilla tekoälyagenteilla on yhteinen ymmärrys ja jaettu vastuu siitä, mitä he yrittävät saavuttaa. Keskittynyttä verkkoa vankempi ja skaalautuvampi, mutta hajautetun moniagenttijärjestelmän käytön ensisijainen haittapuoli on se, että se vaatii monimutkaisempaa koordinointia.

Mitä eroa on moniagenttijärjestelmällä ja yksittäisellä agentilla?

Moniagenttijärjestelmien ja yksiagenttijärjestelmien välillä on useita eroja.

• Yksittäiset tekoälyagentit työskentelevät itsenäisesti omassa ympäristössään suorittaakseen pyydetyn tehtävän. He käyttävät LLM:iä ymmärtääkseen käyttäjän syötteitä, he suunnittelevat työnkulkuja, ja he voivat kutsua työkaluja suorittamaan suunnittelemansa työnkulut.
• Moniagenttijärjestelmässä useat tekoälyagentit ovat sujuvasti ja iteratiivisesti vuorovaikutuksessa keskenään ja tuovat yhteen yksilöllisiä ominaisuuksiaan ja asiantuntemustaan tehtävän saavuttamisen lisäksi myös oppiakseen. Moniagenttijärjestelmässä voi olla tuhansia yksittäisiä agentteja.

Yhteistyö on strategia, jota jokainen yritys käyttää tehdäkseen tiimeistä suurempia kuin osiensa summa, ja näihin taktiikoihin voi sisältyä projektinhallintaa, scrum-kokouksia ja keskustelufoorumeita. Yhteistyön avulla tekoälyagentit voivat saavuttaa enemmän kuin toimiessaan itsenäisesti; esimerkiksi puuttuvia mahdollisuuksia erikoistumisen ulkopuolella. Keskustelemalla toistensa kanssa tekoälyagentit toimivat enemmän kuin ihmistiimi ja voivat täyttää aukkoja, joihin ei muuten puututa.

Näiden kahden järjestelmän välinen ero on se, että yksi asiantuntija suorittaa yksilöllisen erikoisalansa rattaana, kun taas reaaliajassa koordinoiva ja menestyvä asiantuntijaryhmä.

Keskeinen ero yhden agentin järjestelmän ja moniagenttijärjestelmän välillä on jälkimmäisen ylivoimainen kyky ymmärtää ongelman monimutkaisuus ja sen tehokkuus ongelman ratkaisemisessa.

Ajattele projektipäällikköä, joka kokoaa yhteen yksittäisten asiantuntijoiden tiimin – esimerkiksi ohjelmistoinsinöörin, suunnittelijan, tuotepäällikön ja niin edelleen – tekemään enemmän tekemällä yhteistyötä. Moniagenttijärjestelmä on kuin projektipäällikkö tai projektisuunnitelma; se voi tehdä enemmän käyttämällä asiantuntijaryhmää. Kun tekoälyagentit kohdistetaan tehtäviin niiden erikoistumisen mukaan, LLM voi priorisoida, mihin keskittyä, jotta se voi tarjota paremman suorituskyvyn.

Erikoistuneiden tekoälyagenttien käyttö moniagenttijärjestelmässä antaa kehittäjille myös kehyksen seurattavaksi, jolloin he voivat jakaa tehtävänsä alitehtäviksi, jotka on helpompi koodata. Monet moniagenttijärjestelmiä käyttävät tiimit saattavat myös nähdä niiden pärjäävän paremmin kuin yhden agentin järjestelmät, mikä johtaa uusiin innovaatioihin ja kehittäjän tuottavuuteen.

Milloin moniagenttijärjestelmä valitaan

Yleisesti ottaen kuka tahansa tekoälyagentteja jo käyttävä organisaatio voi ymmärtää moniagenttijärjestelmän edut. Yksittäisen agenttijärjestelmän ja moniagenttijärjestelmän valinta riippuu organisaation tai projektin erityistarpeista; tavoitteen saavuttaminen riippuu koulutuksesta, ylläpidosta ja tuotosten käsittelystä – samoista tehtävistä, joita tarvitaan ihmisryhmän kasvattamiseen.

• Yhden agentin järjestelmä on ihanteellinen, kun tehtävät ovat suoraviivaisia ja hyvin määriteltyjä.
• Moniagenttijärjestelmä on ihanteellinen silloin, kun tehtävät ovat monimutkaisia ja vaativat asiantuntemusta useilla eri aloilla.

Esimerkkejä reaalimaailman moniagenttijärjestelmistä

Joustavuutensa ja sopeutumiskykynsä ansiosta moniagenttijärjestelmät ovat ihanteellisia rooleihin lähes kaikilla toimialoilla.

• Automatisoidut tuotantolinjat: Vähennetään seisokkeja ennakoivan kunnossapidon AI-agenteilla, jotka auditoivat laitteita ja kommunikoivat toisen käsittelijän kanssa tarvittavien korjausten suunnittelua varten
• Älykkäät sähköverkot: Energianjakelun optimointi yhden sääjärjestelmien valvonta-aineen avulla ja toinen tekijä käyttää näitä tietoja energiankysynnän ennustamiseen
• Autonomiset ajoneuvot: Turvallisuuden lisääminen kamerajärjestelmiä ohjaavan tekoälyagentin ja näytön agentin avulla ohjaamaan kuljettajaa
• Potilaiden terveydenhuolto ja koordinointi: Diagnoosin ja interventioiden nopeuttaminen eri terveydenhuollon asiantuntijoita edustavilla asiantuntijoilla, jotka tekevät yhteistyötä kattavan hoitosuunnitelman laatimiseksi
• Toimitusketjun hallinta: nopeampi reagointi muutoksiin yhden tekoälyagentin avulla myyntitrendien seuraamiseksi ja yhteydenpitoon toisen käsittelijän kanssa uudelleentilaustasojen mukauttamiseksi
• Kuljetusjärjestelmät: Navigoinnin parantaminen käyttäen yhtä agenttia valvomaan liikenneolosuhteita, jotka se jakaa toisen julkisen liikenteen reittejä optimoivan agentin kanssa

Moniagenttijärjestelmien hyödyt teknologiassa ja tekoälyssä

Kun otetaan huomioon monimutkainen tehtävä, kuten koodin kirjoittaminen, moniagenttijärjestelmä jakaisi työn toimeksiantona yksittäisille agenteille, jotka edustavat ohjelmistoinsinööriä, tuotepäällikköä, suunnittelijaa, laadunvarmistusinsinööriä ja muita tehtävään tarvittavia rooleja. Kukin tekoälyagentti tekee oman osansa, ja moniagenttijärjestelmä koordinoi yhteistä työtä ja antaa käsittelijöille mahdollisuuden tehdä yhteistyötä päättelemällä seuraavia askeleita ja muita asioita kokonaistavoitteen saavuttamiseksi.

Vaikka yksittäiset tekoälyagentit ovat tehokkaita yksinään, ne voivat tarjota entistä enemmän tarkkuutta, skaalautuvuutta ja joustavuutta, kun ne ovat osa moniagenttijärjestelmää. Moniagenttijärjestelmä voi vapauttaa henkilöstön keskittymään suurempaan arvoon ja strategisempaan työhön sen sijaan, että se käyttäisi aikaa manuaalisten, toistuvien ja työläiden työnkulkujen valvontaan.

Moniagenttijärjestelmän hyötyjä ovat muun muassa seuraavat:

• Yhteistyö: Tekoälyn agenttitiimin kollektiivisen älykkyyden hyödyntäminen voi ymmärtää ja ratkaista yhä monimutkaisempia ongelmia.
• Suorituskyky: Suurempi joukko erikoistuneita tekoälyagentteja, jotka voivat olla vuorovaikutuksessa ja oppia ympäristössään, voi saavuttaa enemmän, nopeammin kuin yksittäiset agentit, jotka toimivat itsenäisesti.
• Tehokkuus: Moniagenttijärjestelmän suunnittelumalli antaa kehittäjille kehyksen, jonka avulla monimutkaiset tehtävät voidaan jakaa alitehtäviin, jotka on helpompi koodata.

Moniagenttijärjestelmän rakentaminen

Moniagenttijärjestelmää rakennettaessa on tärkeää ottaa huomioon organisaation käytettävissä olevan tiedon laatu ja syvyys.

Moniagenttijärjestelmän suunnittelu

Älykkäämpien päätösten tehostaminen ja tehokkuuden saavuttaminen asteikolla aloitetaan organisaation ainutlaatuiseen dataympäristöön ja sen toimialan vivahteisiin räätälöidyllä järjestelmällä. Näin varmistetaan, että organisaation moniagenttijärjestelmästä koostuvilla tekoälyagenteilla on käytettävissään olennaisimmat, luotettavimmat ja luotettavimmat tiedot.

1. Määritä projektitarpeet ja valitse paras LLM vastaamaan näitä tarpeita. Parhaat moniagenttijärjestelmien LLM:t tarjoavat kehittyneitä päättelyominaisuuksia, lukemisen ymmärtämistä, kielen ymmärtämistä ja koodin generointia.
2. Määritä kunkin tekoälyagentin rooli ja tavoitteet. Varmista, että jokainen tekoälyagentti tietää, mitä tehdä osana suurempaa tavoitetta. Kohdista oikea LLM ja kaikki tarvittavat työkalut, joita tekoälyn käsittelijät saattavat tarvita.
3. Aloita työnkulku kutakin tekoälyagenttia varten. Orkestroi tekoälyagentteja, jotta heidän tehtävänsä hoituvat oikein ja yhteistyö on harmonista ja tehokasta. Asianohjauksen aloitus sisältää tekoälyympäristön luomisen, tehtävien määrittämisen, käsittelijöiden käynnistämisen, viestinnän valvonnan ja tulostusten generoinnin.

Keskeiset näkökohdat moniagenttijärjestelmän käyttöönotossa

Jokaisen organisaation on toimittava tehokkaasti, eettisesti ja vakiintuneissa säännöksissä, jotka edellyttävät jatkuvaa arviointia ja hallintokehystä.

• Luoda eettisiä käytäntöjä tekoälyn käyttöön.

• Tunnista mittarit, joilla kukin tekoälyagentti toimii.

• Testaa järjestelmän suorituskyky uudelleen, kun tekoälyagenttien ja/tai tehtävien lukumäärä kasvaa.

• Arvioi järjestelmän kykyä toipua virheistä, mukautua muutoksiin ja tarjota liiketoiminnan jatkuvuutta.

• Seurataan ja auditoidaan jatkuvasti moniagenttijärjestelmää parannuskohteiden tunnistamiseksi.

Hallintokohtaiset näkökohdat

• Pannaan täytäntöön standardit, jotka suojaavat tietosuojaa ja estävät vääristymät ja noudattavat lainsäädäntöä ja alan standardeja.
• Ohjelmoi tekoälyagentit valvomaan muiden agenttien toimintaa ja tunnistamaan mahdolliset eettiset rikkomukset.
• Ylläpidä näkyvyyttä tekoälyn käsittelijän päätöksenteossa luottamuksen luomiseksi.
• Luo läpinäkyvyyttä moniagenttijärjestelmän toimintoihin, jotta voidaan noudattaa määräysten vaatimuksia.
• Tunnista ja vähennä riskejä virheiden vähentämiseksi ja luotettavuuden lisäämiseksi.

Inhimillinen valvonta

• Käytä inhimillisen silmukan mallia työnkulkuja varten, kun haluat ylläpitää kohdistusta inhimillisen arvon kanssa.
• Sisällytä ihmisen kosketuspisteet valvomaan ja estämään sanktiottomia autonomisia toimia.

Moniagenttijärjestelmien haasteet

Vaikka moniagenttijärjestelmät ovat erittäin suorituskykyisiä, niihin liittyy joitakin haasteita.

• Tekoälystä on vielä tultava pätevä käsittelemään monimutkaisia tehtäviä, asianohjauksia ja liiketoimintaprosesseja, joita ei ole helppo esikonfiguroida tai joiden suorittaminen edellyttää useita askeleita.
• Enemmän tekoälyagentteja lisää järjestelmän monimutkaisuutta, konfigurointia ja tarvittavaa ylläpitoa.
• Hajautettu moniagenttijärjestelmä voi kokea tekoälyagenttien keskuudessa arvaamatonta käyttäytymistä, joka välittää vääriä tietoja sillä perusteella, että se on totta. Epätarkkuuden lähteen havaitseminen ja huonoon tietoon perustuvan käyttäytymisen hallinta voi olla vaikeaa.
• Tekoälyä käyttävien ihmisten on myös noudatettava tekoälyn eettisen käytön sääntöjä ja ohjeita.

Mitä seuraavaksi tekoälyn moniagenttijärjestelmien käytölle

Tekoälyagentit ovat merkittävä muutos työn tekemisessä toiminnan tehokkuuden parantamisesta suuremman palveluarvon tuottamiseen vähemmällä vaivalla.

Kehittyvät trendit ja ennusteet

Tekoälyn kyvykkyyden ja tiedonhallinnan tiukentuessa moniagenttijärjestelmät kehittyvät tuottamaan yhä tarkempia, soveltuvampia ja mukautuvampia tuloksia. Joitakin skenaarioita ovat virtuaalinen asiakaspalvelu yleisiin kysymyksiin vastaamiseksi, toimitusketjujen seuranta ja varaston hallinta, markkinatrendien ennustaminen ja mahdollisten kasvumahdollisuuksien suosittelu, työpaikkailmoitusten päivittäminen ja ehdokasluetteloiden luominen sekä petosten seuranta ja estäminen valvomalla tapahtumia reaaliajassa.

Yksi tuleva trendi on yhdistää moniagenttijärjestelmät yhä dynaamisempiin koneoppimisalgoritmeihin tietojen analysoinnin ja sovelluskehityksen edistämiseksi. Toinen trendi hyödyntää yksittäisten tekoälyagenttien kasvavaa älykkyyttä ja ominaisuuksia, jotka vaikuttavat moniagenttijärjestelmän tehokkuuteen.

Tekoälyn ja teknologian vaikutukset

Kun tekoälyagentit jatkavat sopeutumista ja oppimista, moniagenttijärjestelmät vievät tekoälyn syvemmälle monimutkaisempiin ongelmiin, jotka kohtaavat kaikenkokoisia, keskittyviä ja toimialakohtaisia organisaatioita. Näillä ominaisuuksilla tekoälyllä on paljon suurempi vaikutus yrityksiin ja yhteiskuntaan.

Usein kysytyt kysymykset