Een multi-agentsysteem bestaat uit meerdere AI-agents (kunstmatige intelligentie) die autonoom handelen maar samenwerken om gebruikersinvoer te begrijpen, beslissingen te nemen en taken uit te voeren om een collectief doel te bereiken.

Multi-agent systemen lossen complexe, multi-step, grootschalige problemen op, waardoor teams zich kunnen richten op waardevollere werkzaamheden.

Enkele voorbeelden van multi-agentsystemen in het bedrijfsleven zijn:

• Klantenservice: AI-medewerkers kunnen samenwerken om het probleem van een klant te traceren in een gesprek met technische ondersteuning, oplossingen aan te bevelen, de oplossing te escaleren en de facturatie aan te passen of een terugbetaling uit te keren.
• Supply chain: medewerkers die verschillende leveranciers vertegenwoordigen, kunnen in realtime samenwerken om voorraadbehoeften te voorspellen, resources toe te wijzen en activiteiten waar nodig aan te passen.
• Beveiliging en fraudedetectie: AI-agenten kunnen controleren op frauduleuze activiteiten, het risico beoordelen en de acties van een organisatie aanpassen om bedreigingen te verminderen.

Inzicht in multi-agentsystemen

De mogelijkheden van multi-agentsystemen gaan veel verder dan alleen het automatiseren van workflows, deels dankzij AI-agents, die in wezen de volgende grens van generatieve AI zijn. AI-agents zullen de mogelijkheden van eenvoudige chatbots ver overtreffen en verder gaan met wat mogelijk is met AI-copilots. Denk aan één mens die onafhankelijk opereert: één persoon kan slechts zoveel expertise hebben en, geïsoleerd werkend, slechts zoveel bereiken. Hetzelfde geldt voor AI-agents: samenwerken bereikt veel meer dan alleen werken. Multi-agentsystemen die autonoom met elkaar samenwerken om complexere workflows af te handelen, kunnen de productiviteit en efficiëntie van een organisatie verbeteren.

Een voorbeeld uit de praktijk van een multi-agentsysteem is HR, waar agenten autonoom het wervingsproces ondersteunen door kandidaten te screenen, rangschikken en aanbevelen.

Een ander voorbeeld is in de supply chain, waar AI-medewerkers autonoom de impact van de downtime van machines beoordelen, betrokken orders opnieuw plannen, voorraad opnieuw toewijzen en onderhoud plannen en plannen.

• AI: de hersenkracht in de kern van een AI-agent
• AI-agent: een subset van intelligente agents die zijn eigen bureau een stap verder brengt door specialisatie, en autonoom beslissingen nemen en taken uitvoeren
• Large Language Models (LLM's): een AI-systeem dat getraind is op enorme hoeveelheden data, zodat AI-agenten de menselijke taal kunnen begrijpen en gesprekkenkunnen voeren. Ze beantwoorden vragen, genereren tekst en nemen andere beslissingen op basis van de context die ze hebben geleerd.
• Orkestratie: de informatie-uitwisseling tussen AI-agenten
• Omgeving: fysieke, digitale en gesimuleerde ruimte waar AI werkt

Hoe werkt een multi-agentsysteem?

Een multi-agentsysteem verdeelt taken en communicatie onder individuele agenten, die elk hun gespecialiseerde talent brengen om gezamenlijk een doel te bereiken en er van te leren in een gedeelde omgeving. Deze taakverdeling is de sleutel tot het vermogen van een multi-agentsysteem om complexe problemen op te lossen.

Belangrijkste multi-agentsystemen architecturen

Een multi-agentsysteem werkt meestal als een gecentraliseerd of gedecentraliseerd netwerk.

• In een  gecentraliseerd netwerk beheert één server de interacties en informatie van de AI-agents. Deze orkestrator (in een menselijk scenario, de projectmanager) heeft de mogelijkheid om te redeneren over het algehele proces en systeem, het vereenvoudigen van de communicatie en het standaardiseren van informatie. Het primaire nadeel voor het gebruik van een gecentraliseerd multi-agentsysteem is dat het een enkel punt van mislukking kan creëren.
• In een  gedecentraliseerd netwerk beheren AI-agents hun eigen directe interacties met elkaar in plaats van één enkele server (“projectmanager”) die ze controleert. De gespecialiseerde AI-agents hebben een gemeenschappelijk begrip van en gedeelde verantwoordelijkheid voor wat ze proberen te bereiken. Hoewel robuuster en schaalbaarder dan een gecentraliseerd netwerk, is het primaire nadeel voor het gebruik van een gedecentraliseerd multi-agentsysteem dat het complexere coördinatie vereist.

Wat is het verschil tussen een systeem met meerdere agenten en één agent?

Er zijn verschillende verschillen tussen systemen met meerdere agenten en systemen met één agent.

• Enkele AI-agents werken autonoom binnen hun eigen omgeving om een gevraagde taak uit te voeren. Ze gebruiken LLM's om de invoer van gebruikers te begrijpen, ze ontwerpen workflows en ze kunnen een beroep doen op tools om de workflows die ze plannen uit te voeren.
• In een multi-agentsysteem communiceren meerdere AI-agents vloeiend en iteratief met elkaar, waarbij hun individuele eigenschappen en expertise samenkomen om niet alleen de taak te bereiken, maar ook om te leren. Een multi-agentsysteem kan duizenden individuele agenten hebben.

Samenwerking is een strategie die elk bedrijf gebruikt om teams groter te maken dan de som van hun onderdelen, en deze tactiek kan projectmanagement, scrum meetings en discussieforums omvatten. Door samen te werken kunnen AI-agents meer bereiken dan wanneer ze zelfstandig handelen, bijvoorbeeld het missen van kansen buiten hun specialisatie. Door met elkaar te praten, handelen AI-agenten meer zoals een menselijk team dat doet en kunnen ze gaten opvullen die anders niet worden aangepakt.

Het verschil tussen de twee systemen is het hebben van één expert die zijn individuele specialiteit als tandwiel uitvoert versus een team van experts die in realtime coördineren en slagen.

Een belangrijk onderscheid tussen een systeem met één agent en een systeem met meerdere agenten is het superieure vermogen van het systeem om de complexiteit van het probleem en de effectiviteit ervan bij het aanpakken van dat probleem te begrijpen.

Denk aan een projectmanager die een team van individuele specialisten samenbrengt - bijvoorbeeld een software-engineer, een ontwerper, een productmanager, enzovoort - om grotere dingen te doen door samen te werken. Een multi-agentsysteem is als een projectmanager of een projectplan; het kan meer doen met behulp van een team van specialisten. Het toewijzen van AI-agents aan taken op basis van hun specialisatie helpt de LLM prioriteit te geven aan waar de focus op moet liggen, zodat het een betere prestatie kan leveren.

Het gebruik van gespecialiseerde AI-agents in een multi-agentsysteem geeft ontwikkelaars ook een framework om te volgen, waardoor ze hun taken kunnen opsplitsen in subtaken die eenvoudiger te programmeren zijn. Tot slot kunnen veel teams die multi-agentsystemen gebruiken, zien dat ze beter presteren dan systemen met één agent, waardoor nieuwe innovaties en productiviteit van ontwikkelaars worden gestimuleerd.

Wanneer een systeem met meerdere agenten moet worden gekozen

Over het algemeen kan elke organisatie die al AI-agents gebruikt de voordelen van een multi-agentsysteem realiseren. Kiezen tussen een enkel agentsysteem en een multi-agentsysteem hangt af van de specifieke behoeften van een organisatie of project; het bereiken van het doel komt neer op training, onderhoud en verwerkingsoutputs - dezelfde taken die nodig zijn om een team van mensen te laten groeien.

• Een enkel agentsysteem is ideaal wanneer taken eenvoudig en goed gedefinieerd zijn.
• Een multi-agentsysteem is ideaal wanneer taken complex zijn en expertise vereisen in meerdere disciplines.

Voorbeelden van multi-agentsystemen uit de praktijk

Dankzij hun flexibiliteit en aanpassingsvermogen zijn multi-agentsystemen ideaal voor rollen in bijna elke branche.

• Geautomatiseerde productielijnen: minder downtime met AI-agents voor voorspellend onderhoud die apparatuur controleren en met een andere agent communiceren om noodzakelijke reparaties in te plannen
• Slimme elektriciteitsnetten: optimalisatie van de energiedistributie met één agent om weersystemen te bewaken en een tweede agent om die data te gebruiken om de energievraag te voorspellen
• Autonome voertuigen: verhoging van de veiligheid met de AI-agent die de camerasystemen bestuurt die samenwerken met de beeldschermagent om de bestuurder te begeleiden
• Patiëntenzorg en -coördinatie: diagnose en interventie versnellen met behulp van agenten die verschillende gezondheidsspecialisten vertegenwoordigen die samenwerken om een uitgebreid behandelplan op te stellen
• Supplychainmanagement: sneller reageren op veranderingen met één AI-agent om salestrends te bewaken en met een andere agent te communiceren om de volgorde aan te passen
• Transportsystemen: verbeteren van de navigatie met één agent om de verkeerscondities te bewaken die het deelt met een tweede agent die routes voor het openbaar vervoer optimaliseert

Voordelen van applicaties voor multi-agentsystemen in technologie en AI

Gezien een complexe taak, zoals het schrijven van code, zou een multi-agentsysteem de taak distribueren als toewijzingen voor individuele agenten die de software-engineer, productmanager, ontwerper, kwaliteitsinspecteur en andere rollen vertegenwoordigen die nodig zijn voor de taak. Elke AI-agent doet zijn deel en het algehele multi-agentsysteem coördineert het collectieve werk en stelt de agenten in staat om samen te werken, te redeneren over volgende stappen en verder om uiteindelijk het algemene doel te bereiken.

Hoewel afzonderlijke AI-agents op zichzelf krachtig zijn, kunnen ze nog nauwkeuriger, schaalbaarder en flexibeler zijn als ze deel uitmaken van een multi-agentsysteem. Een multi-agentsysteem kan personeel vrijmaken om zich te richten op waardevoller, strategischer werk in plaats van tijd te besteden aan handmatige, repetitieve en arbeidsintensieve workflows.

Algemene voordelen van een multi-agentsysteem zijn:

• Samenwerking: door gebruik te maken van de collectieve intelligentie van een team van AI-agents kunnen steeds complexere problemen worden begrepen en opgelost.
• Prestaties: het mogelijk maken van een grotere pool van gespecialiseerde AI-agents om te communiceren en te leren in hun omgeving kan meer, sneller bereiken dan afzonderlijke agents die zelfstandig handelen.
• Efficiëntie: Het multi-agent systeemontwerppatroon geeft ontwikkelaars een framework voor het opsplitsen van complexe taken in subtaken die gemakkelijker te programmeren zijn.

Een multi-agentsysteem bouwen

Bij het bouwen van een multi-agentsysteem is het belangrijk om rekening te houden met de kwaliteit en diepte van de gegevens die beschikbaar zijn voor een organisatie.

Een multi-agentsysteem ontwerpen

Het mogelijk maken van slimmere beslissingen en het bereiken van efficiëntie op schaal begint met een systeem dat is afgestemd op het unieke datalandschap van een organisatie en de nuances van de branche. Dit zorgt ervoor dat de AI-agents uit het multi-agentsysteem van de organisatie over de meest relevante, betrouwbare en betrouwbare gegevens beschikken.

1. Bepaal de projectbehoeften en kies de meest ideale LLM om aan die behoeften te voldoen. De beste LLM's voor multi-agentsystemen bieden geavanceerde redeneermogelijkheden, leesbegrip, taalbegrip en codegeneratie.
2. Definieer de rol en doelstellingen voor elke AI-agent. Zorg ervoor dat elke AI-agent weet wat te doen als onderdeel van het grotere doel. Wijs de juiste LLM en alle benodigde tools toe die AI-agents mogelijk nodig hebben.
3. Start een workflow voor elke AI-agent. Orkestreer AI-agents zodat hun taken correct worden uitgevoerd en samenwerking harmonieus en effectief is. Workflowinitiatie omvat het instellen van de AI-omgeving, het definiëren van taken, het starten van agents, het bewaken van communicatie en het genereren van uitvoer.

Belangrijke overwegingen bij de implementatie van een systeem met meerdere agenten

Elk systeem dat een organisatie inzet moet efficiënt, ethisch en binnen vastgestelde regelgeving functioneren, wat een constante evaluatie en een governancekader vereist.

• Stel ethische praktijken vast voor het gebruik van AI.

• Identificeer meetwaarden voor hoe elke AI-agent presteert.

• Systeemprestaties opnieuw testen wanneer het aantal AI-agents en/of taken toeneemt.

• Evalueer het vermogen van het systeem om fouten te herstellen, zich aan te passen aan wijzigingen en bedrijfscontinuïteit te leveren.

• Het multi-agentsysteem continu bewaken en controleren om gebieden voor verbetering te identificeren.

Overheidsspecifieke overwegingen

• Dwing normen af die de privacy van gegevens beschermen, vooroordelen voorkomen en voldoen aan wet- en regelgeving en branchenormen.
• Programmeer AI-agents om de activiteit van andere agenten te bewaken en ethische inbreuken te identificeren.
• Zorg voor inzicht in de besluitvorming van AI-medewerkers om vertrouwen te wekken.
• Transparantie tot stand brengen over systeemactiviteiten met meerdere agenten om te voldoen aan de naleving van de regelgeving.
• Identificeer en beperk risico's om fouten te verminderen en de betrouwbaarheid te vergroten.

Menselijk toezicht

• Gebruik een mens-in-de-lusmodel voor workflows om de afstemming met menselijke waarde te behouden.
• Neem menselijke contactpunten op om ongesanctioneerde autonome acties te bewaken en te voorkomen.

Uitdagingen van multi-agentsystemen

Hoewel multi-agent systemen zeer capabel zijn, komen ze met een aantal uitdagingen om rekening mee te houden.

• AI moet nog steeds bekwaam worden in het aanpakken van complexe taken, workflows en bedrijfsprocessen die niet eenvoudig vooraf zijn geconfigureerd of die meerdere stappen vereisen om te worden voltooid.
• Het hebben van meer AI-agents verhoogt de complexiteit, configuratie en het benodigde onderhoud van het systeem.
• Een gedecentraliseerd multi-agentsysteem kan onvoorspelbaar gedrag ervaren onder zijn AI-agents die onjuiste informatie doorgeven op basis van het feit dat het waar is. Het detecteren van de bron van de onnauwkeurigheid en het beheren van gedrag op basis van slechte gegevens kan moeilijk zijn.
• Mensen die AI gebruiken moeten ook de regels en richtlijnen voor het ethisch gebruik van AI volgen.

Wat is de volgende stap voor het gebruik van multiagentsystemen met AI

AI-agents betekenen een grote verschuiving in de manier waarop werk wordt gedaan, van het verbeteren van operationele efficiëntie tot het leveren van meer servicewaarde voor minder inspanning.

Opkomende trends en voorspellingen

Naarmate AI beter in staat is en datamanagement strenger wordt, zullen multi-agentsystemen evolueren om steeds nauwkeurigere, toepasbare en adaptieve resultaten te genereren. Sommige scenario's omvatten virtuele klantenservice om veelvoorkomende vragen te beantwoorden, supply chains te bewaken en voorraad te beheren, markttrends te voorspellen en potentiële groeikansen aan te bevelen, vacaturepublicaties bij te werken en kandidatenlijsten te genereren, en fraude bij te houden en te voorkomen door transacties in realtime te bewaken.

Een toekomstige trend is het combineren van multi-agentsystemen met steeds dynamischer machine learning-algoritmen om gegevensanalyse en applicatieontwikkeling te bevorderen. Een andere trend maakt gebruik van de toenemende intelligentie en capaciteiten van de afzonderlijke AI-agents die bijdragen aan de effectiviteit van een multi-agentsysteem.

Implicaties voor AI en technologie

Terwijl AI-agents zich blijven aanpassen en leren, zullen multi-agentsystemen AI dieper richten op complexere problemen waarmee organisaties van elke omvang, focus en branche worden geconfronteerd. Dankzij deze mogelijkheden heeft AI een veel grotere impact op bedrijven en de samenleving.

Veelgestelde vragen