מערכת מרובת סוכנים מורכבת ממספר סוכני בינה מלאכותית (AI) שפועלים באופן אוטונומי אך פועלים בשיתוף פעולה כדי להבין את קלטי המשתמש, לקבל החלטות ולבצע משימות כדי להשיג מטרה קולקטיבית.

מערכות מרובות סוכנים פותרות בעיות מורכבות, מרובות שלבים, בקנה מידה גדול, ומשחררות צוותים להתמקד בעבודה בעלת ערך גבוה יותר.

מספר דוגמאות למערכות מרובות סוכנים בעסקים כוללות:

• שירות לקוחות: סוכני בינה מלאכותית יכולים לעבוד יחד כדי לעקוב אחר בעיה של לקוח בקריאת תמיכה טכנית, להמליץ על תיקונים, להסלים את הפתרון ולהתאים חיוב או להנפיק החזר כספי.
• שרשרת אספקה: סוכנים המייצגים ספקים שונים יכולים לשתף פעולה בזמן אמת כדי לחזות את צורכי המלאי, להקצות משאבים ולהתאים פעולות לפי הצורך.
• איתור אבטחה והונאה: סוכני בינה מלאכותית יכולים לעקוב אחר פעילות הונאה, להעריך את הסיכון ולהתאים את פעולות הארגון כדי להפחית איומים.

הבנת מערכות מרובות סוכנים

היכולות של מערכות מרובות סוכנים עוברות הרבה מעבר לאוטומציה של תהליכי עבודה, בין השאר, הודות לסוכנים של בינה מלאכותית, שהם בעצם הגבול הבא של בינה מלאכותית יצרנית. סוכני בינה מלאכותית יחרגו בהרבה מהיכולות של צ'אטבוטים פשוטים ויקדמו את מה שאפשר עם קופילטוטים של בינה מלאכותית. לחשוב על אדם בודד הפועל באופן עצמאי: לאדם אחד יכולה להיות רק כל כך הרבה מומחיות ו, לעבוד בבידוד, יכולה להשיג רק כל כך הרבה. אותו הדבר נכון לגבי סוכני בינה מלאכותית: שיתוף פעולה משיג הרבה יותר מאשר עבודה סולו. מערכות מרובות-סוכנים משתפות פעולה באופן אוטונומי אחת עם השנייה כדי לטפל בתהליכי עבודה מורכבים יותר יכולות לשפר את הפרודוקטיביות והיעילות של הארגון.

דוגמה אחת בעולם האמיתי של מערכת מרובת סוכנים היא ב-HR, כאשר סוכנים תומכים באופן אוטונומי בתהליך הגיוס באמצעות סינון, דירוג והמלצה על מועמדים.

דוגמה נוספת היא בכל שרשרת האספקה, שבה סוכני בינה מלאכותית מעריכים באופן אוטונומי את ההשפעה של זמן השבתה של מכונות, מתזמנים מחדש הזמנות שהושפעו, מקצים מחדש מלאי ומתכננים ומתזמנים אחזקה.

• AI: כוח המוח בליבה של סוכן בינה מלאכותית
• סוכן בינה מלאכותית: סט משנה של סוכנים חכמים שלוקח לסוכנות משלו שלב נוסף בהתמחות, וקבלת החלטות וביצוע משימות באופן אוטונומי
• מודלים גדולים של שפה (LLMs): מערכת בינה מלאכותית המוכשרת על כמויות גדולות של נתונים, כך שסוכני בינה מלאכותית יוכלו להבין את השפה האנושית ולהגיב מבחינה שיתופית- לענות על שאלות, לייצר טקסט ולקבל החלטות אחרות על בסיס ההקשר שהוא נלמד.
• ניהול: חילופי המידע בין סוכני בינה מלאכותית
• סביבה: מרחב פיזי, דיגיטלי ומדומה שבו פונקציות בינה מלאכותית

כיצד פועלת מערכת מרובת סוכנים?

מערכת מרובת סוכנים מפיצה משימות ותקשורת בין סוכנים בודדים, שכל אחד מהם מביא את המועמדים המיוחדים שלו להשגת מטרה באופן קולקטיבי וללמוד ממנה בסביבה משותפת. חלוקת משימות זו היא המפתח ליכולת של מערכת מרובת סוכנים לפתור בעיות מורכבות.

ארכיטקטורות מפתח למערכות מרובות סוכנים

מערכת מרובת סוכנים פועלת בדרך כלל כרשת מרוכזת או מבוזרת.

• ברשת  מרכזית, שרת יחיד שולט בפרטי ובאינטראקציות של סוכני בינה מלאכותית. למארגן זה (בתרחיש אנושי, מנהל הפרויקט) יש יכולת התבונה על פני התהליך והמערכת הכוללים, לפשט את התקשורת ולתקנן את המידע. ההחזרה העיקרית לשימוש במערכת מרובת סוכנים מרוכזת היא שהיא יכולה ליצור נקודת כשל יחידה.
• ברשת  מבוזרת, סוכני בינה מלאכותית שולטים באינטראקציות הישירות שלהם זה עם זה במקום שרת יחיד ("מנהל פרויקטים") השולט בהם. לסוכני הבינה המלאכותית המיוחדים יש הבנה משותפת ואחריות משותפת של מה שהם מנסים להשיג. בעוד שהיא חסינה יותר וניתנת להרחבה מאשר רשת מרוכזת, המשיכה העיקרית לשימוש במערכת מרובת סוכנים מבוזרת היא שדורשת תיאום מורכב יותר.

מה ההבדל בין מערכת מרובת סוכנים לסוכן יחיד?

קיימים מספר הבדלים בין מערכות מרובות סוכנים לבין מערכות סוכנים בודדות.

• סוכני AI יחידים עובדים באופן אוטונומי בתוך הסביבה שלהם כדי לבצע משימה מבוקשת. הם משתמשים ב-LLMs כדי להבין את קלט המשתמש, הם מעצבים תהליכי עבודה, והם יכולים לקרוא לכלים כדי לבצע את תהליכי העבודה שהם מתכננים.
• במערכת מרובת סוכנים, סוכני בינה מלאכותית מרובים מתקשרים אחד עם השני באופן שוטף וחוזר על עצמם, מה שמחבר את התכונות והמומחיות הפרטניות שלהם כדי לא רק להשיג את המשימה, אלא גם כדי ללמוד. למערכת מרובת סוכנים יכולים להיות אלפי סוכנים בודדים.

שיתוף פעולה הוא אסטרטגיה שכל עסק משתמש בה כדי שהצוותים יהיו גדולים מסכום החלקים שלהם, וטקטיקות אלו יכולות לכלול ניהול פרויקטים, פגישות סקרום ופורומים של דיונים. שיתוף פעולה מאפשר לסוכני בינה מלאכותית להשיג יותר מאשר מתי הם פועלים באופן עצמאי; לדוגמה, חסרות הזדמנויות מחוץ להתמחות שלהם. על ידי שיחה אחד עם השני, סוכני בינה מלאכותית פועלים יותר כמו שצוות אנושי עושה ויכול למלא פערים שאחרת לא פונים אליהם.

ההבדל בין שתי המערכות הוא בעל מומחה יחיד המבצע את התמחותו האישית כקוג בגלגל לעומת צוות מומחים המתאם ומצליח בזמן אמת.

הבחנה מרכזית בין מערכת סוכנים יחידה לבין מערכת מרובת סוכנים היא היכולת העליונה של האחרון להבין את מורכבות הבעיה ואת יעילותה בטיפול בבעיה זו.

חשבו על מנהל פרויקטים שמפגיש צוות של מומחים בודדים - למשל, מהנדס תוכנה, מעצב, מנהל מוצר וכדומה - לעשות דברים גדולים יותר על ידי שיתוף פעולה. מערכת מרובת סוכנים היא כמו מנהל פרויקט או תוכנית פרויקט; היא יכולה לעשות יותר שימוש בצוות מומחים. הקצאת סוכני בינה מלאכותית למשימות בהתאם להתמחות שלהם מסייעת ל-LLM לתעדף במה להתמקד כדי שהוא יוכל לספק ביצועים טובים יותר.

שימוש בסוכני AI מיוחדים במערכת מרובת סוכנים גם נותן למפתחים מסגרת למעקב, ומאפשר להם לפרק את המשימות שלהם למשימות משנה שקל יותר לקודד אותן. לבסוף, צוותים רבים המשתמשים במערכות מרובות סוכנים עשויים לראות אותם עולים על מערכות סוכנים בודדות, המניעות חידושים חדשים ופרודוקטיביות המפתחים.

מתי לבחור מערכת מרובת סוכנים

באופן כללי, כל ארגון שכבר משתמש בסוכני AI יכול לממש את היתרונות של מערכת מרובת סוכנים. בחירה בין מערכת סוכנים יחידה למערכת מרובת סוכנים תלויה בצרכים הספציפיים של הארגון או הפרויקט; השגת היעד יורדת לפלט הכשרה, אחזקה ועיבוד - אותן משימות שנדרשות כדי לגדל צוות של בני אדם.

• מערכת סוכנים יחידה היא אידאלית כאשר המשימות פשוטות ומוגדרות היטב.
• מערכת מרובת סוכנים היא אידיאלית כאשר המשימות מורכבות ודורשות מומחיות על פני מספר דיסציפלינות.

דוגמאות למערכות מרובות-סוכנים בעולם האמיתי

הודות לגמישותם והסתגלותם, מערכות מרובות סוכנים הן אידאליות לתפקידים כמעט בכל תעשייה.

• קווי ייצור אוטומטיים: הפחתת זמן השבתה עם סוכני AI של אחזקה תחזיתית שבודקים ציוד ומתקשרים עם סוכן אחר כדי לתזמן תיקונים נדרשים
• רשתות חשמל חכמות: מיטוב הפצת אנרגיה באמצעות סוכן אחד למעקב אחר מערכות מזג אוויר וסוכן שני לשימוש בנתונים אלה לחיזוי ביקוש אנרגיה
• כלי רכב אוטונומיים: הגברת הבטיחות עם סוכן הבינה המלאכותית השולט במערכות המצלמה משתף פעולה עם סוכן התצוגה על המסך כדי להנחות את הנהג
• תיאום ושירותי בריאות של מטופל: האצת אבחון והתערבות באמצעות סוכנים המייצגים מומחי בריאות שונים שעובדים יחד כדי לעצב תוכנית טיפול מקיפה
• ניהול שרשרת אספקה: מענה מהיר יותר לשינויים באמצעות סוכן בינה מלאכותית אחד למעקב אחר מגמות מכירות ותקשורת עם סוכן אחר להתאמת רמות סידור מחדש
• מערכות הובלה: שיפור הניווט באמצעות סוכן אחד למעקב אחר תנאי התנועה שהוא חולק עם סוכן שני הממטב נתיבים לתחבורה ציבורית

יתרונות של יישומי מערכות מרובות סוכנים בטכנולוגיה ובינה מלאכותית

בהינתן משימה מורכבת כמו קוד כתיבה, מערכת מרובת סוכנים תפיץ את העבודה כהקצאות עבור סוכנים יחידים המייצגים את מהנדס התוכנה, מנהל המוצר, המעצב, מהנדס אבטחת האיכות ותפקידים אחרים הדרושים למשימה. כל סוכן בינה מלאכותית עושה את חלקו, והמערכת הכוללת מרובת הסוכנים מתאמת את העבודה הקולקטיבית ומאפשרת לסוכנים לשתף פעולה, להיגיון בשלבים הבאים ומעבר לכך בסופו של דבר להשלים את המטרה הכוללת.

בעוד שסוכני AI יחידים הם בעלי עוצמה משלהם, הם יכולים לספק אפילו יותר דיוק, יכולת הרחבה וגמישות כאשר חלק ממערכת מרובת סוכנים. מערכת מרובת סוכנים יכולה לפנות לצוות כדי להתמקד בערך גבוה יותר, עבודה אסטרטגית יותר במקום להשקיע זמן בפיקוח על תהליכי עבודה ידניים, חוזרים ואינטנסיביים.

היתרונות הכוללים של מערכת מרובת סוכנים כוללים:

• שיתוף פעולה: מינוף האינטליגנציה הקולקטיבית של צוות של סוכני בינה מלאכותית יכול להבין ולפתור בעיות מורכבות יותר ויותר.
• ביצועים: הפעלת מאגר גדול יותר של סוכני בינה מלאכותית ייעודיים לאינטראקציה וללמוד בסביבתם יכולה להשיג יותר, מהר יותר, מאשר סוכנים יחידים הפועלים באופן עצמאי.
• יעילות: דפוס העיצוב של מערכת ריבוי סוכנים נותן למפתחים מסגרת לאופן פירוק משימות מורכבות למשימות משנה שקל יותר לקודד אותן.

בניית מערכת מרובת סוכנים

בעת בניית מערכת מרובת סוכנים, חשוב לשקול את האיכות והעומק של הנתונים הזמינים לארגון.

עיצוב מערכת מרובת סוכנים

העצמת החלטות חכמות יותר והשגת יעילות בקנה מידה מתחילה במערכת המותאמת לסביבת נתונים ייחודית של ארגון ולניואנסים של התעשייה שלו. זה מבטיח שלסוכני הבינה המלאכותית שמרכיבים את המערכת מרובת הסוכנים של הארגון יש את הנתונים הרלוונטיים, המהימנים והאמינים ביותר הזמינים.

1. קבע צורכי פרויקט ובחר את ה-LLM האידיאלי ביותר כדי לענות על צרכים אלה. ה-LLMs הטובים ביותר למערכות מרובות סוכנים מציעים יכולות היגיון מתקדמות, הבנת קריאות, הבנת שפה ויצירת קוד.
2. הגדר את התפקיד והיעדים עבור כל סוכן AI. ודא שכל סוכן AI יודע מה לעשות כחלק מהמטרה הגדולה יותר. הקצה את ה-LLM הנכון וכל הכלים הדרושים שעשויים להזדקק לסוכני הבינה המלאכותית.
3. התחל תהליך עבודה עבור כל סוכן בינה מלאכותית. נהלו סוכני בינה מלאכותית כך שהמשימות שלהם יבוצעו כראוי, ושיתוף הפעולה הוא הרמוני ויעיל. אתחול תהליך העבודה כולל הקמת סביבת AI, הגדרת משימות, הפעלת סוכנים, ניטור תקשורת ויצירת פלטים.

שיקולי מפתח בעת יישום מערכת מרובת סוכנים

כל מערכת שפורסת ארגון חייבת לפעול בצורה יעילה, אתית, ובמסגרת תקנות מבוססות, הדורשות הערכה מתמדת ומסגרת פיקוח.

• בסס שיטות עבודה אתיות לשימוש ב-AI.

• זהה מדדים עבור אופן הביצוע של כל סוכן AI.

• בדוק מחדש את ביצועי המערכת כאשר מספר סוכני הבינה המלאכותית ו/או המשימות גדל.

• הערך את היכולת של המערכת להתאושש משגיאות, להסתגל לשינויים ולספק המשכיות עסקית.

• בצע מעקב מתמשך ומבצע ביקורת למערכת מרובת הסוכנים כדי לזהות תחומים לשיפור.

שיקולים ספציפיים לממשלה

• אכוף תקנים המגנים על פרטיות נתונים ומונעים הטיה ומתאימים לחוקי הרגולציה ולתקני התעשייה.
• תכנן סוכני AI כדי לעקוב אחר הפעילות של סוכנים אחרים ולזהות פרצות אתיות כלשהן.
• תחזק נראות בקבלת החלטות של סוכן AI כדי לבסס אמון.
• בסס שקיפות בפעולות מערכת מרובת סוכנים כדי לעמוד בתאימות הרגולציה.
• זהה והפחת סיכונים כדי להפחית שגיאות ולהגביר את המהימנות.

פיקוח אנושי

• השתמש במודל Human-in-the-loop עבור תהליכי עבודה לשמירה על התאמה עם ערך אנושי.
• כלול נקודות מגע אנושיות כדי לנטר ולמנוע פעולות אוטונומיות ללא סנקציות.

אתגרים של מערכות מרובות סוכנים

בעוד שמערכות מרובות סוכנים הן בעלות יכולת גבוהה, הן באות עם כמה אתגרים לשקול.

• AI עדיין צריך להיות מיומן בטיפול במשימות מורכבות, תהליכי עבודה ותהליכים עסקיים שלא מוגדרים מראש בקלות או דורשים מספר שלבים כדי להשלים.
• בעלי סוכני בינה מלאכותית נוספים מגדילים את המורכבות, התצורה והאחזקה הנדרשת של המערכת.
• מערכת מבוזרת מרובת סוכנים יכולה לחוות התנהגות בלתי צפויה בקרב סוכני הבינה המלאכותית שלה שעוברים לאורך מידע שגוי על בסיס שהוא נכון. איתור מקור חוסר הדיוק וניהול ההתנהגות על בסיס נתונים גרועים יכול להיות קשה.
• בני אדם המשתמשים בבינה מלאכותית חייבים גם לציית לכללים ולהנחיות לשימוש האתי ב-AI.

מה הדבר הבא לשימוש במערכות של סוכנים מרובים של AI

סוכני בינה מלאכותית מייצגים שינוי משמעותי בדרך שבה העבודה מתבצעת, החל משיפור היעילות התפעולית וכלה באספקת ערך שירות רב יותר עבור פחות מאמץ.

מגמות ותחזיות חדשות

ככל ש-AI הופכת להיות מסוגלת יותר וניהול נתונים קפדני יותר, מערכות מרובות סוכנים יתפתחו כדי ליצור תוצאות מדויקות יותר ויותר, ישימות והסתגלותיות. חלק מהתרחישים כוללים שירות לקוחות וירטואלי למענה על שאלות נפוצות, ניטור שרשראות אספקה וניהול מלאי, חיזוי מגמות שוק והמלצה על הזדמנויות צמיחה פוטנציאליות, עדכון פרסומי משרות ויצירת רשימות מועמדים ומעקב אחר הונאות ומניעת הונאות על-ידי ניטור תנועות בזמן אמת.

מגמה עתידית אחת תהיה לשלב מערכות מרובות סוכנים עם אלגוריתמים דינמיים יותר ויותר של למידת מכונה כדי לקדם ניתוח נתונים ופיתוח יישומים. מגמה נוספת ממנפת את הבינה והיכולות ההולכות וגדלות של סוכני הבינה המלאכותית היחידים שתורמים ליעילות של מערכת מרובת סוכנים.

השמצות עבור בינה מלאכותית וטכנולוגיה

ככל שסוכני בינה מלאכותית ימשיכו להסתגל וללמוד, מערכות מרובות סוכנים יניעו את בינה מלאכותית עמוק יותר לבעיות מורכבות יותר העומדות בפני ארגונים בכל גודל, מיקוד ותעשייה. יכולות אלו מציבות את בינה מלאכותית כך שתהיה השפעה הרבה יותר גדולה על עסקים וחברה.

שאלות נפוצות