Et system for flere agenter består av flere KI-agenter (kunstig intelligens) som handler autonomt, men arbeider sammen for å forstå brukerinndata, ta beslutninger og utføre oppgaver for å oppnå et kollektivt mål.

Multiagentsystemer løser komplekse, flertrinns, store problemer, og frigjør team til å fokusere på arbeid med høyere verdi.

Noen få eksempler på systemer med flere agenter i virksomheten inkluderer:

• Kundeservice: KI-behandlere kan samarbeide for å spore kundens problem i et teknisk supportanrop, anbefale reparasjoner, eskalere løsningen og justere fakturering eller utstede en refusjon.
• Forsyningskjede: Agenter som representerer ulike leverandører, kan samarbeide i sanntid for å forutsi beholdningsbehov, fordele ressurser og justere operasjoner etter behov.
• Oppdagelse av sikkerhet og svindel: AI-agenter kan overvåke for bedragersk aktivitet, vurdere risikoen og tilpasse organisasjonens handlinger for å redusere trusler.

Forståelse av systemer med flere agenter

Mulighetene til systemer med flere agenter går langt utover å bare automatisere arbeidsflyter, delvis takket være KI-agenter, som i hovedsak er den neste grensen for generativ KI. AI agenter vil langt overgå mulighetene til enkle chatbots og fremme hva som er mulig med AI copilots. Tenk på at et enkelt menneske opererer uavhengig: En person kan bare ha så mye kompetanse og, som arbeider isolert, kan bare oppnå så mye. Det samme gjelder for AI-agenter: Collaborating oppnår mye mer enn å jobbe alene. Systemer med flere agenter som samarbeider autonomt med hverandre for å håndtere mer komplekse arbeidsflyter, kan forbedre organisasjonens produktivitet og effektivitet.

Et eksempel på et system med flere agenter er i HR, hvor agenter støtter rekrutteringsprosessen gjennom screening, rangering og anbefaling av kandidater.

Et annet eksempel er på tvers av forsyningskjeden, der KI-agenter automatisk vurderer innvirkningen av maskinens nedetid, planlegger påvirkede ordrer på nytt, tilordner beholdning på nytt og planlegger vedlikehold.

• AI: Hjernen makt i kjernen av en AI agent
• KI-agent: Et delsett av intelligente agenter som tar sitt eget byrå et skritt videre gjennom spesialisering, og selvstendig tar beslutninger og utfører oppgaver
• Store språkmodeller (LLM): Et KI-system som er trent på enorme mengder data, slik at AI-agenter kan forstå menneskelig språk og svare samtale-svarepå spørsmål, generere tekst og ta andre beslutninger basert på konteksten det er lært.
• Orkestrering: Informasjonen utveksles mellom AI-agenter
• Miljø: Fysisk, digital og simulert plass der KI fungerer

Hvordan fungerer et system med flere agenter?

Et multi-agent-system distribuerer oppgaver og kommunikasjon mellom individuelle agenter, som hver bringer deres spesialiserte talent til å kollektivt oppnå et mål og lære av det i et delt miljø. Denne delingen av oppgaver er nøkkelen til et multi-agent-system evne til å løse komplekse problemer.

Viktige arkitekturer for multiagentsystemer

Et multiagentsystem opererer typisk som enten et sentralisert eller desentralisert nettverk.

• I et  sentralisert nettverk kontrollerer én enkelt server AI-agentens interaksjoner og informasjon. Denne orkestratoren (i et menneskelig scenario, prosjektlederen) har evnen til å resonnere over den generelle prosessen og systemet, forenkle kommunikasjon og standardisere informasjon. Den primære ulempen ved å bruke et sentralisert multi-agent-system er at det kan skape et enkelt feilpunkt.
• I et  desentralisert nettverk kontrollerer AI-agenter sine egne direkte interaksjoner med hverandre i stedet for en enkelt server («prosjektleder») som kontrollerer dem. De spesialiserte AI-agentene har en felles forståelse og felles ansvar for hva de prøver å oppnå. Mens mer robust og skalerbar enn et sentralisert nettverk, er den primære ulempen med å bruke et desentralisert multi-agent system at det krever mer kompleks koordinering.

Hva er forskjellen mellom et system med flere agenter og en enkelt agent?

Det er flere forskjeller mellom fleragenssystemer og enkeltagenssystemer.

• Enkeltstående KI-agenter arbeider autonomt i sitt eget miljø for å utføre en ønsket oppgave. De bruker LLM-er til å forstå brukerinndata, de designer arbeidsflyter, og de kan ringe på verktøy for å utføre arbeidsflytene de planlegger.
• I et system med flere agenter interagerer flere KI-agenter flytende og iterativt, og samler deres individuelle egenskaper og ekspertise ikke bare for å oppnå oppgaven, men også for å lære. Et multiagentsystem kan ha tusenvis av individuelle agenter.

Samarbeid er en strategi hver bedrift bruker for å gjøre team større enn summen av sine deler, og disse taktikkene kan omfatte prosjektledelse, scrum møter og diskusjonsfora. Samarbeid gjør at KI-agenter kan oppnå mer enn når de handler uavhengig, for eksempel manglende muligheter utenfor spesialiseringen. Ved å snakke med hverandre, AI-agenter fungerer mer som et menneskelig team gjør og kan fylle hull som ellers ikke blir adressert.

Forskjellen mellom de to systemene er å ha en enkelt ekspert som utfører sin individuelle spesialitet som tannhjul mot et team av eksperter som koordinerer og lykkes i sanntid.

Et nøkkelskille mellom et enkeltagentsystem og et multi-agent-system er sistnevntes overlegne evne til å forstå problemets kompleksitet og dens effektivitet i å løse dette problemet.

Tenk på en prosjektleder som samler et team av individuelle spesialister – for eksempel en programvareingeniør, en designer, en produktleder og så videre – for å gjøre større ting ved å samarbeide. Et system med flere agenter er som en prosjektleder eller en prosjektplan. Det kan gjøre mer ved hjelp av et team av spesialister. Hvis du tilordner KI-agenter til oppgaver i henhold til spesialiseringen, blir det enklere for LLM å prioritere hva de skal fokusere på, slik at den kan gi bedre ytelse.

Bruk av spesialiserte KI-agenter i et system med flere agenter gir også utviklere et rammeverk å følge, slik at de kan bryte ned oppgavene sine til deloppgaver som er enklere å kode. Til slutt kan mange team som bruker systemer med flere agenter, se at de overgår systemer med enkeltagenter, noe som fremmer nye innovasjoner og utviklerproduktivitet.

Når du skal velge et system med flere agenter

Generelt sett kan enhver organisasjon som allerede bruker KI-agenter, realisere fordelene ved et system med flere agenter. Valg mellom et system for en enkelt agent og et system med flere agenter avhenger av organisasjonens eller prosjektets spesifikke behov. Å oppnå målet kommer ned til opplæring, vedlikehold og behandling av resultater – de samme oppgavene som kreves for å utvikle et team av mennesker.

• Et enkeltagentsystem er ideelt når oppgavene er enkle og veldefinerte.
• Et multi-agent system er ideelt når oppgaver er komplekse og krever kompetanse på tvers av flere fagområder.

Eksempler på systemer for multiagenter i den virkelige verden

Takket være fleksibiliteten og tilpasningsevnen er systemer med flere agenter ideelle for roller i nesten alle bransjer.

• Automatiserte produksjonslinjer: Reduserer nedetid med KI-agenter for prediksjonsvedlikehold som kontrollerer utstyr og kommuniserer med en annen agent for å planlegge nødvendige reparasjoner
• Smarte strømnett: Optimalisering av energifordeling ved hjelp av en agent for å overvåke værsystemer og en annen agent for å bruke disse dataene til å forutsi energibehov
• Autonome kjøretøy: Øker sikkerheten med AI-agenten som kontrollerer kamerasystemene som samarbeider med skjermbildeagenten for å veilede sjåføren
• Pasienthelse og koordinering: Akselererende diagnose og intervensjon ved hjelp av agenter som representerer ulike helsespesialister som jobber sammen for å utforme en omfattende behandlingsplan
• Forsyningskjedestyring: Svarer raskere på endringer ved hjelp av én KI-agent for å overvåke salgstrender og kommunisere med en annen agent for å justere ombestillingsnivåer
• Transportsystemer: Forbedre navigasjonen ved hjelp av én agent for å overvåke trafikkforholdene som den deler med en annen agent som optimaliserer ruter for offentlig transport

Fordeler med applikasjoner for systemer med flere agenter innen teknologi og KI

Med en kompleks oppgave som skrivekode, vil et system med flere agenter distribuere jobben som tilordninger for individuelle agenter som representerer programvareingeniøren, produktsjefen, designeren, kvalitetssikringsingeniøren og andre roller som trengs til oppgaven. Hver KI-agent gjør sin del, og det totale systemet med flere agenter koordinerer det kollektive arbeidet og gjør det mulig for agentene å samarbeide, resonnere på neste trinn og utover for å nå det overordnede målet.

Selv om enkeltstående KI-agenter er kraftige på egen hånd, kan de levere enda mer nøyaktighet, skalerbarhet og fleksibilitet når de er en del av et system med flere agenter. Et system med flere agenter kan frigjøre ansatte til å fokusere på høyere verdi, mer strategisk arbeid i stedet for å bruke tid på å overvåke manuelle, gjentakende og arbeidskrevende arbeidsflyter.

De samlede fordelene ved et system med flere agenter omfatter:

• Samarbeid: Å utnytte den kollektive intelligensen til et team av AI-agenter kan forstå og løse stadig mer komplekse problemer.
• Ytelse: Å gjøre det mulig for et større utvalg av spesialiserte KI-agenter å samhandle og lære i miljøet, kan oppnå mer, raskere, enn at enkeltagenter fungerer uavhengig.
• Effektivitet: Multiagent system design mønster gir utviklere et rammeverk for hvordan å bryte ned komplekse oppgaver til deloppgaver som er enklere å kode.

Bygge et system med flere agenter

Når du bygger et system med flere agenter, er det viktig å vurdere kvaliteten og dybden på dataene som er tilgjengelige for en organisasjon.

Utforming av et system med flere agenter

Muliggjør smartere beslutninger og effektivisering i skala starter med et system som er skreddersydd for organisasjonens unike datalandskap og nyansene i bransjen. Dette sikrer at KI-agentene som består av organisasjonens system for flere agenter, har de mest relevante, pålitelige og pålitelige dataene tilgjengelig.

1. Bestem prosjektbehov og velg den mest ideelle LLM for å møte disse behovene. De beste LLM-ene for multi-agent-systemer tilbyr avanserte resonnementfunksjoner, leseforståelse, språkforståelse og kodegenerering.
2. Definer rollen og målene for hver KI-agent. Sørg for at hver KI-agent vet hva de skal gjøre som en del av målet. Tilordne riktig LLM og eventuelle nødvendige verktøy som KI-agentene kan trenge.
3. Initier en arbeidsflyt for hver KI-agent. Orkestrer KI-agenter slik at oppgavene deres gjøres på riktig måte, og samarbeid er harmonisk og effektivt. Workflowinitiering omfatter oppretting av KI-miljøet, definisjon av oppgaver, start av agenter, overvåkning av kommunikasjon og generering av utdata.

Viktige hensyn ved implementering av et system med flere agenter

Hvert system en organisasjon distribuerer må operere effektivt, etisk og innenfor etablerte forskrifter, som krever konstant evaluering og et styringsrammeverk.

• Opprett etisk praksis for bruk av KI.

• Identifiser målinger for hvordan hver KI-agent fungerer.

• Test systemytelsen på nytt når antall KI-agenter og/eller oppgaver øker.

• Evaluer systemets evne til å gjenopprette fra feil, tilpasse seg endringer og levere forretningskontinuitet.

• Overvåk og kontroller systemet for flere agenter kontinuerlig for å identifisere forbedringsområder.

Statsspesifikke hensyn

• Håndhev standarder som beskytter personvern og forhindrer skjevheter og overholder lovbestemte lover og bransjestandarder.
• Program AI agenter for å overvåke aktiviteten til andre agenter og identifisere eventuelle etiske brudd.
• Vedlikehold synligheten av beslutningstaking for KI-agent for å etablere klarering.
• Etabler transparens i systemoperasjoner med flere agenter for å overholde overholdelse av forskrifter.
• Identifiser og reduser risikoen for å redusere feil og øke påliteligheten.

Menneskelig tilsyn

• Bruk en menneske-i-sløyfe modell for arbeidsflyter for å opprettholde samsvar med menneskelig verdi.
• Inkluder menneskelige berøringspunkter for å overvåke og forhindre ugodkjente autonome handlinger.

Utfordringer i systemer med flere agenter

Mens multi-agent systemer er svært dyktige, de kommer med noen utfordringer å vurdere.

• KI må fortsatt være dyktig i å håndtere komplekse oppgaver, arbeidsflyter og forretningsprosesser som ikke er enkle å forhåndskonfigurere, eller som krever flere trinn for å fullføre.
• Å ha flere KI-agenter øker systemets kompleksitet, konfigurasjon og nødvendige vedlikehold.
• Et desentralisert multi-agent-system kan oppleve uforutsigbar atferd blant sine KI-agenter som overfører feil informasjon på grunnlag av det som er sant. Det kan være vanskelig å oppdage kilden til unøyaktigheten og administrere atferd basert på dårlige data.
• Mennesker som bruker AI må også følge reglene og retningslinjene for etisk bruk av AI.

Neste trinn er å bruke KI-multiagentsystemer

KI-agenter representerer et stort skifte i måten arbeidet gjøres på, fra å forbedre driftseffektiviteten til å levere mer tjenesteverdi for mindre innsats.

Fremvoksende trender og prognoser

Etter hvert som AI blir mer kompetent og dataadministrasjonen blir mer strenge, vil systemer med flere agenter utvikle seg for å generere stadig mer nøyaktige, anvendelige og adaptive resultater. Noen scenarioer inkluderer virtuell kundeservice for å svare på vanlige spørsmål, overvåke forsyningskjeder og administrere beholdning, prognostisere markedstrender og anbefale potensielle vekstmuligheter, oppdatere stillingsutlysninger og generere kandidatlister og spore og forhindre svindel ved å overvåke transaksjoner i sanntid.

En fremtidig trend vil være å kombinere multi-agent-systemer med stadig mer dynamiske maskinlæringsalgoritmer for å fremme dataanalyse og applikasjonsutvikling. En annen trend drar nytte av den økende intelligensen og mulighetene til de individuelle KI-agentene som bidrar til effektiviteten til et system med flere agenter.

Implikasjoner for KI og teknologi

Som KI-agenter fortsetter å tilpasse seg og lære, vil systemer med flere agenter drive KI dypere inn i mer komplekse problemer som organisasjoner i alle størrelser, fokus og bransjer står overfor. Disse evnene posisjonerer KI til å ha en mye større innvirkning på bedrifter og samfunn.

Ofte stilte spørsmål