System z wieloma agentami obejmuje grupę agentów AI, którzy zasadniczo działają autonomicznie, ale współpracują ze sobą w zakresie analizy wprowadzanych przez użytkowników danych, podejmowania decyzji i wykonywania zadań prowadzących do osiągnięcia wspólnego celu.

Systemy złożone z wielu agentów pozwalają automatycznie rozwiązywać złożone, wieloetapowe problemy na dużą skalę, dzięki czemu zespoły mogą skupić się na bardziej znaczących zadaniach.

Poniżej przedstawiamy kilka przykładów systemów z wieloma agentami wykorzystywanych w biznesie.

• Obsługa klienta: agenci AI mogą współpracować ze sobą w celu monitorowania zgłoszeń klientów w ramach pomocy technicznej, rekomendować środki zaradcze, przekazywać rozwiązania specjalistom, dostosowywać opłaty lub zlecać zwroty środków.
• Łańcuch dostaw: agenci reprezentujący różnych dostawców mogą współpracować w czasie rzeczywistym, aby przewidywać zapotrzebowanie na zapasy, przydzielać zasoby i dostosowywać działalność operacyjną wedle potrzeby.
• Wykrywanie naruszeń bezpieczeństwa i oszustw: agenci AI mogą wykrywać nieuczciwe działania, oceniać ryzyko i dostosowywać działania organizacji w celu ograniczenia zagrożeń.

Możliwości systemów z wieloma agentami

Potencjał systemów z wieloma agentami wykracza daleko poza zwykłą automatyzację przepływów pracy — po części dzięki agentom AI, którzy w zasadzie stanowią nowy obszar zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji. Agenci AI mają do zaoferowania znacznie więcej niż proste chatboty i zapewniają jeszcze bardziej złożone możliwości niż asystenci AI. Jeden działający niezależnie człowiek dysponuje ograniczoną wiedzą, a pracując samodzielnie, nie może osiągnąć wszystkiego. To samo dotyczy agentów AI: współpraca pozwala osiągnąć więcej niż działanie w pojedynkę. Systemy z wieloma agentami współpracującymi ze sobą w celu obsługi bardziej złożonych przepływów pracy mogą zwiększyć produktywność i wydajność organizacji.

Jednym z przykładów zastosowania systemu z wieloma agentami może być obszar zarządzania kadrami, w którym agenci autonomicznie wspomagają proces rekrutacji poprzez weryfikację, ocenianie i rekomendowanie kandydatów.

Innym przykładem może być łańcuch dostaw, w którym agenci AI autonomicznie oceniają skutki przestojów maszyn, zmieniają harmonogramy zleceń dotkniętych problemem, przypisują na nowo zapasy oraz planują prace konserwacyjne.

• AI: potęga umysłu u podstaw agenta AI
• Agent AI: podzbiór inteligentnych agentów, który cechuje się większą sprawczością ze względu na wyspecjalizowanie, oraz może samodzielnie podejmować decyzje i wykonywać zadania
• Duże modele językowe (LLM): systemy AI przeszkolone na ogromnych ilościach danych, dzięki którym agenci AI mogą przetwarzać język ludzki i komunikować się w formie konwersacyjnej — udzielając odpowiedzi na pytania, generując tekst i podejmując inne decyzje w oparciu o opanowany kontekst.
• Orkiestracja: wymiana informacji między agentami AI
• Środowisko: fizyczna i wirtualna przestrzeń (w tym przestrzeń symulowana), w której działa sztuczna inteligencja

Jak działa system z wieloma agentami?

W systemie z wieloma agentami zadania i komunikacja rozdzielane są pomiędzy poszczególnych agentów. Wszyscy agenci dążą do wspólnego celu, wykorzystując przy tym własne funkcje specjalistyczne i ucząc się we współdzielonym środowisku. Podział zadań w systemie z wieloma agentami umożliwia rozwiązywanie złożonych problemów.

Główna architektura systemów z wieloma agentami

System z wieloma agentami zwykle funkcjonuje jako sieć scentralizowana lub zdecentralizowana.

• W przypadku sieci scentralizowanej interakcje i informacje agentów AI są kontrolowane przez jeden serwer, którego odpowiednikiem w zespole ludzkim byłby kierownik projektu. Może on analizować cały proces i system, upraszczając przy tym komunikację i standaryzując dane. Główną wadą korzystania ze scentralizowanego systemu z wieloma agentami może być ryzyko jego paraliżu przez jedną awarię.
• W zdecentralizowanej sieci to agenci AI kontrolują swoje bezpośrednie interakcje ze sobą — nie odpowiada więc już za to jeden serwer („kierownik projektu”). Wyspecjalizowani agenci AI mają wspólnie rozumiany cel i razem odpowiadają za jego realizację. System zdecentralizowany jest bardziej rozbudowany i ma większy potencjał do skalowania niż sieć scentralizowana, ale wymaga koordynacji o wyższym poziomie złożoności.

Jaka jest różnica między systemem z wieloma agentami a jednym agentem?

Między systemami z wieloma agentami a systemami z jednym agentem występuje kilka różnic.

• Agenci AI w systemach z jednym agentem pracują autonomicznie we własnych środowiskach w celu wykonania żądanego zadania. Wykorzystują modele LLM do analizy danych wejściowych użytkowników, projektują przepływy pracy i mogą wywoływać narzędzia niezbędne do realizacji zaplanowanych przez siebie przepływów pracy.
• W systemie z wieloma agentami AI agenci płynnie wchodzą ze sobą w powtarzalne interakcje, co pozwala im łączyć swoje możliwości i funkcje specjalistyczne, aby realizować cele, a także się uczyć. W systemach z wieloma agentami mogą działać tysiące odrębnych agentów.

Współpraca to strategia, która umożliwia zespołom rozwinięcie potencjału nieosiągalnego dla ich poszczególnych członków z osobna. Może obejmować zarządzanie projektem, spotkania według ram Scrum i fora dyskusyjne. Współpraca pozwala agentom AI na osiągnięcie lepszych wyników niż działanie niezależne, które wiąże się na przykład z ograniczeniem możliwości działania do specjalizacji samodzielnego agenta. Dzięki wzajemnej komunikacji działanie agentów AI przypomina bardziej funkcjonowanie zespołów tworzonych przez ludzi, co może ograniczyć problem luk, który bez współpracy pozostałyby bez rozwiązania.

Różnicę między tymi dwoma systemami można zobrazować następująco: w pierwszym przypadku samodzielny ekspert działa w ramach własnej specjalizacji, jak koło zębate w większej machinie; w drugim natomiast mamy do czynienia z całym zespołem ekspertów koordynujących swoje działania i odnoszących sukcesy w czasie rzeczywistym.

Głównymi właściwościami wyróżniającymi system z wieloma agentami na tle systemu z jednym agentem są zdolność do rozumienia złożoności problemu i skuteczność w znajdowaniu rozwiązań.

Wyobraź sobie kierownika projektu, który łączy zespół pracowników o różnych specjalizacjach — złożony na przykład z inżyniera oprogramowania, projektanta, menedżera produktu itd. — aby uzyskać lepsze wyniki dzięki współpracy. System z wieloma agentami jest jak kierownik lub plan projektu łączący zespół specjalistów, dzięki któremu można osiągnąć więcej. Przypisywanie agentów AI do zadań odpowiadających ich specjalizacji pomaga modelowi LMM określić priorytety, na których należy się skupić, aby zapewnić lepszą wydajność.

Używanie specjalistycznych agentów AI w ramach systemu z wieloma agentami zapewnia programistom ramy, dzięki którym wiedzą, jak dzielić zadania na łatwiejsze w kodowaniu zadania podrzędne. Wiele zespołów wykorzystujących systemy z wieloma agentami może też zauważyć, że przewyższają one systemy z jednym agentem, umożliwiając wprowadzanie innowacji i zwiększając produktywność deweloperów.

Kiedy warto wybrać system z wieloma agentami?

W ogólnym ujęciu korzyści z systemu z wieloma agentami może czerpać każda organizacja, która już korzysta z agentów AI. Wybór między systemem z jednym agentem a systemem z wieloma agentami zależy od konkretnych potrzeb firmy lub projektu. Osiągnięcie celu sprowadza się do efektów szkoleń, konserwacji i przetwarzania — a więc tych samych zadań, które prowadzą do rozwoju w zespole ludzkim.

• System z jednym agentem sprawdza się idealnie, gdy zadania są proste i odpowiednio zdefiniowane.
• System z wieloma agentów jest najlepszym rozwiązaniem, gdy zadania są złożone i wymagają specjalistycznej wiedzy w wielu dziedzinach.

Przykłady systemów z wieloma agentami w rzeczywistości

Dzięki swojej elastyczności i zdolności do dostosowywania się systemy z wieloma agentami sprawdzają się w rolach w niemal każdej branży.

• Zautomatyzowane linie produkcyjne: krótsze przestoje dzięki wyspecjalizowanym w przeglądach zapobiegawczych agentom AI, dokonującym audytu sprzętu i komunikującym się z innymi agentami w celu zaplanowania wymaganych napraw
• Inteligentne sieci energetyczne: optymalizacja dystrybucji energii przy użyciu jednego agenta do monitorowania systemów pogodowych i drugiego do wykorzystywania tych danych w celu przewidywania zapotrzebowania na energię
• Pojazdy autonomiczne: zwiększenie bezpieczeństwa dzięki agentowi AI sterującemu systemami kamer i współpracującemu z agentem odpowiadającym za wyświetlanie na ekranie wskazówek dla kierowcy
• Opieka zdrowotna i koordynacja działań w jej zakresie: szybsza diagnostyka i interwencja dzięki reprezentującym różnych specjalistów opieki zdrowotnej agentom współpracującym ze sobą w celu opracowania kompleksowego planu leczenia
• Zarządzanie łańcuchem dostaw: szybsze reagowanie na zmiany dzięki wykorzystaniu jednego agenta AI do monitorowania trendów sprzedażowych i komunikowania się z drugim agentem, aby umożliwić dostosowanie wolumenów kolejnych zamówień
• Systemy transportowe: wydajniejsza nawigacja dzięki wykorzystaniu jednego agenta do monitorowania warunków na drodze i jego komunikacji z drugim agentem, odpowiadającym za optymalizację tras transportu publicznego

Korzyści z zastosowania systemów z wieloma agentami w kontekście technologii i sztucznej inteligencji

Mając do wykonania złożone zadanie — obejmujące na przykład kodowanie oprogramowania — system z wieloma agentami rozdziela je pomiędzy poszczególnych agentów odpowiadających inżynierowi oprogramowania, menedżerowi produktu, projektantowi, inżynierowi ds. zapewniania jakości i innym rolom wymaganym do realizacji celu. Każdy agent AI wykonuje następnie swoją część zadania, a system z wieloma agentami koordynuje ogół prac, jednocześnie umożliwiając agentom współpracę, analizę kolejnych kroków i inne działania prowadzące do osiągnięcia większego celu.

Możliwości poszczególnych agentów AI są duże, jednak agenci AI współpracujący w ramach systemu z wieloma agentami zapewniają jeszcze większą precyzję działania, przestrzeń do skalowania i elastyczność. System z wieloma agentami pozwala personelowi skupić się na ważniejszych, bardziej strategicznych zadaniach, ograniczając potrzebę poświęcania czasu na nadzór nad ręcznymi, powtarzalnymi i pracochłonnymi procesami.

Ogólne korzyści systemu z wieloma agentami to między innymi:

• Współpraca: wykorzystanie zbiorowej inteligencji zespołu agentów AI pomaga zrozumieć i rozwiązywać problemy o rosnącej złożoności.
• Produktywność: umożliwienie większej liczbie wyspecjalizowanych agentów AI wchodzenia w interakcje i uczenia się w ich środowisku pozwala osiągnąć szybsze i lepsze wyniki niż w przypadku pojedynczych agentów działających niezależnie.
• Wydajność: schemat projektowania systemu z wieloma agentami zapewnia programistom ramy, dzięki którym wiedzą, jak dzielić złożone zadania na łatwiejsze w kodowaniu zadania podrzędne.

Tworzenie systemu z wieloma agentami

Podczas tworzenia systemu z wieloma agentami należy wziąć pod uwagę jakość i szczegółowość danych, do których ma dostęp organizacja.

Projektowanie systemu z wieloma agentami

Podejmowanie trafniejszych decyzji i zwiększanie wydajności na dużą skalę zaczyna się od systemu dostosowanego do unikalnego środowiska danych organizacji i niuansów branży. Zapewnia to agentom AI w systemach z wieloma agentami najbardziej odpowiednie, rzetelne i wiarygodne dane.

1. Określ potrzeby projektowe i wybierz najlepiej dopasowany model LLM, który je zaspokoi. Najlepsze modele LLM dla systemów z wieloma agentami zapewniają zaawansowane funkcje analizy, czytania ze zrozumieniem, rozumienia języka i generowania kodu.
2. Zdefiniuj rolę i cele dla każdego agenta AI. Upewnij się, że każdy agent AI ma przypisane zadania w ramach większego celu. Dobierz odpowiedni model LLM i zapewnij kluczowe narzędzia, których mogą wymagać agenci AI.
3. Zainicjuj przepływy pracy dla wszystkich agentów AI. Koordynuj agentów AI tak, aby prawidłowo realizowali swoje zadania oraz współpracowali ze sobą harmonijnie i skutecznie. Inicjowanie przepływów pracy wiąże się ze stworzeniem środowiska AI, zdefiniowaniem zadań, uruchomieniem agentów, monitorowaniem komunikacji i generowaniem wyników.

Najważniejsze aspekty przy wdrażaniu systemu z wieloma agentami

Każdy wdrażany przez organizację system musi działać efektywnie oraz zgodnie z zasadami etyki i obowiązującymi regulacjami — a to wymaga stałej oceny i ustanowienia struktur nadzoru.

• Wyznacz praktyki w zakresie etycznego korzystania ze sztucznej inteligencji.

• Zidentyfikuj wskaźniki wydajności każdego z agentów AI.

• Dokonuj ponownej oceny wydajności systemu za każdym razem, gdy wzrasta liczba agentów AI lub zadań.

• Oceń możliwości systemu w zakresie naprawienia błędów, dostosowywania się do zmian i utrzymywania ciągłości działalności biznesowej.

• Stale monitoruj system z wieloma agentami i poddawaj go audytom, aby zidentyfikować obszary wymagające poprawy.

Wskazówki dotyczące poszczególnych obszarów nadzoru

• Przestrzegaj standardów, które chronią prywatność danych oraz zapobiegają tendencyjności, a jednocześnie są zgodne z przepisami prawa i standardami branżowymi.
• Zaprogramuj agentów AI tak, aby monitorowali aktywność innych agentów i identyfikowali wszelkie naruszenia w zakresie etyki.
• Zadbaj o przejrzystość procesu podejmowania decyzji przez agentów AI, aby zyskać wiarygodność.
• Zapewnij przejrzystość operacji w systemie z wieloma agentami, aby uzyskać zgodność z przepisami.
• Identyfikuj i ograniczaj ryzyko, aby zredukować liczbę błędów i zwiększyć niezawodność.

Nadzór ludzki

• Nie zapominaj o uwzględnieniu w przepływach pracy czynnika ludzkiego, aby zapewnić zgodność z modelem działania zorientowanym na człowieka.
• Uwzględnij ludzkie punkty kontaktu, aby zapobiegać niezatwierdzonym działaniom autonomicznym i je monitorować.

Wyzwania związane z systemami z wieloma agentami

Choć systemy z wieloma agentami cechują się dużymi możliwościami, z ich wykorzystaniem wiążą się pewne wyzwania.

• Sztuczna inteligencja musi zachować biegłość w realizacji złożonych zadań, przepływów pracy i procesów biznesowych, których nie da się łatwo skonfigurować zawczasu lub które składają się z wielu kroków.
• Wprowadzenie większej liczby agentów AI zwiększa złożoność systemu oraz jego wymagania związane z konfiguracją i konserwacją.
• W zdecentralizowanym systemie z wieloma agentami agenci AI mogą zachowywać się nieprzewidywalnie i przekazywać nieprawidłowe informacje z założeniem, że są one prawdziwe. Wykrycie źródła problemu i zarządzanie działaniami opartymi o nieprawidłowe dane może stanowić wyzwanie.
• Ludzie posługujący się technologią AI powinni też przestrzegać zasad i wytycznych w zakresie etycznego korzystania ze sztucznej inteligencji.

Jak będzie wyglądało korzystanie z systemów z wieloma agentami AI w przyszłości?

Agenci AI istotnie zmieniają sposób wykonywania pracy — czy to zwiększając wydajność operacyjną, czy zapewniając usługi o większej wartości przy niższym nakładzie pracy.

Przyszłe trendy i prognozy

W miarę jak wydajność sztucznej inteligencji będzie wzrastała, a zarządzanie danymi stanie się bardziej rygorystyczne, systemy z wieloma agentami będą w stanie generować coraz bardziej trafne i dostosowane wyniki do szerszego zastosowania. Niektóre scenariusze przewidują wirtualną obsługę klienta, która będzie obejmowała odpowiadanie na typowe pytania, monitorowanie łańcuchów dostaw, zarządzanie zapasami, prognozowanie trendów rynkowych, rekomendowanie potencjalnych możliwości rozwoju, aktualizowanie ofert pracy i generowanie list kandydatów, a także monitorowanie transakcji w czasie rzeczywistym w celu zapobiegania oszustwom i ich wykrywania.

Jednym z przyszłych trendów będzie integrowanie systemów z wieloma agentami z coraz bardziej dynamicznymi algorytmami uczenia maszynowego w celu przyspieszenia analizy danych i tworzenia aplikacji. Inny trend obejmuje wzrost inteligencji i rozwój możliwości poszczególnych agentów AI, które przełożą się na skuteczność systemu z wieloma agentami.

Wpływ na AI i technologię

Systemy z wieloma agentami AI, dostosowującymi się i uczącymi coraz więcej, sprawią, że sztuczna inteligencja znajdzie zastosowanie w przypadku jeszcze bardziej złożonych problemów, z jakimi mierzą się organizacje każdego rozmiaru, we wszystkich branżach i obszarach działalności. Ze względu na te możliwości sztuczna inteligencja będzie mieć znacznie większy wpływ na firmy i społeczeństwo.

Najczęstsze pytania