Un sistem cu agenți multipli este format din mai mulți agenți de inteligență artificială (AI) care acționează autonom, dar lucrează în colaborare pentru a înțelege intrările utilizatorilor, pentru a lua decizii și pentru a efectua sarcini pentru atingerea unui obiectiv colectiv.

Sistemele multi-agent rezolvă probleme complexe, în mai multe etape, la scară largă, eliberând echipele să se concentreze pe munca cu valoare mai mare.

Câteva exemple de sisteme multi-agent în afaceri includ:

• Serviciu clienți: Agenții AI pot lucra împreună pentru a urmări problema unui client într-un apel de asistență tehnică, pentru a recomanda remedieri, pentru a escalada soluția și pentru a ajusta facturarea sau pentru a emite o rambursare.
• Lanț de aprovizionare: Agenții care reprezintă furnizori diferiți pot colabora în timp real pentru a previziona nevoile de inventar, pentru a aloca resurse și pentru a ajusta operațiunile, după cum este necesar.
• Securitate și detectarea fraudelor: Agenții AI pot monitoriza activitatea frauduloasă, pot evalua riscul și pot adapta acțiunile unei organizații pentru a reduce amenințările.

Înțelegerea sistemelor cu agenți multipli

Capacitățile sistemelor cu agenți multipli depășesc pur și simplu automatizarea fluxurilor de lucru, parțial datorită agenților AI, care sunt în esență următoarea frontieră a AI-ului generativ. Agenții AI vor depăși cu mult capacitățile chatbot-urilor simple și vor avansa ceea ce este posibil cu copiloții AI. Gândiți-vă la un singur om operând independent: o singură persoană poate avea atât de multă expertiză și, lucrând izolat, poate realiza doar atât de mult. Același lucru este valabil și pentru agenții AI: Colaborarea atinge mult mai mult decât să lucreze solo. Sistemele multi-agent care colaborează autonom pentru a gestiona fluxuri de lucru mai complexe pot îmbunătăți productivitatea și eficiența unei organizații.

Un exemplu real al unui sistem multi-agent este în HR, unde agenții sprijină în mod autonom procesul de recrutare prin screening, clasificare și recomandarea candidaților.

Un alt exemplu este în întregul lanț logistic, unde agenții AI evaluează în mod autonom impactul timpului de oprire al mașinilor, reprogramează comenzile afectate, realocă stocurile și planifică și programează întreținerea.

• AI: Puterea creierului în centrul unui agent AI
• Agent AI: Un subset de agenți inteligenți care își ia propria agenție un pas mai departe prin specializare și prin luarea deciziilor și efectuarea sarcinilor în mod autonom
• Modele lingvistice mari (LLM-uri): Un sistem AI instruit cu privire la cantități masive de date, astfel încât agenții AI să poată înțelege limbajul uman și să răspundă conversațional– răspunzând la întrebări, generând text și luând alte decizii pe baza contextului pe care îl învață.
• Orchestrarea: Schimburile de informații între agenții AI
• Mediu: spațiu fizic, digital și simulat în care funcționează IA

Cum funcționează un sistem multi-agent?

Un sistem multi-agent distribuie sarcini și comunicare între agenții individuali, fiecare dintre acestea aducând talentul lor specializat pentru a atinge în mod colectiv un obiectiv și a învăța de la acesta într-un mediu comun. Această împărțire a sarcinilor este cheia pentru capacitatea unui sistem multi-agent de a rezolva probleme complexe.

Arhitecturi de sisteme multi-agent cheie

Un sistem multi-agent funcționează de obicei ca o rețea centralizată sau descentralizată.

• Într-o rețea  centralizată, un singur server controlează interacțiunile și informațiile agenților AI. Acest orchestrator (într-un scenariu uman, managerul de proiect) are capacitatea de a raționa asupra procesului și sistemului general, simplificând comunicațiile și standardizarea informațiilor. Principalul dezavantaj pentru utilizarea unui sistem multi-agent centralizat este că poate crea un singur punct de avarie.
• Într-o rețea  descentralizată, agenții AI controlează propriile interacțiuni directe între ei, în loc ca un singur server („manager de proiect”) să le controleze. Agenții AI specializați au o înțelegere comună și o responsabilitate comună cu privire la ceea ce încearcă să realizeze. Deși este mai robust și mai scalabil decât o rețea centralizată, principalul dezavantaj pentru utilizarea unui sistem multi-agent descentralizat este că necesită o coordonare mai complexă.

Care este diferența dintre un sistem cu agenți multipli și un singur agent?

Există mai multe diferențe între sistemele cu agenți multipli și sistemele de agenți individuali.

• Agenții AI individuali lucrează autonom în propriul mediu pentru a efectua o sarcină solicitată. Utilizează LLM-uri pentru a înțelege intrările utilizatorilor, proiectează fluxuri de lucru și pot apela la instrumente pentru a executa fluxurile de lucru pe care le planifică.
• Într-un sistem multi-agent, mai mulți agenți AI interacționează între ei fluid și iterativ, reunindu-și proprietățile individuale și expertiza nu numai pentru a realiza sarcina, ci și pentru a învăța. Un sistem multi-agent poate avea mii de agenți individuali.

Colaborarea este o strategie pe care fiecare afacere o folosește pentru a face echipele mai mari decât suma părților lor, iar aceste tactici pot include managementul proiectelor, întâlniri scrum și forumuri de discuții. Colaborarea permite agenților AI să obțină mai mult decât atunci când acționează independent; de exemplu, lipsa oportunităților în afara specializării lor. Discutând între ei, agenții AI acționează mai mult ca o echipă umană și pot umple golurile care altfel nu sunt rezolvate.

Diferența dintre cele două sisteme este de a avea un singur expert care să își îndeplinească specialitatea individuală în calitate de cog într-o roată față de o echipă de experți care coordonează și reușesc în timp real.

O distincție cheie între un sistem de agenți unici și un sistem multi-agent este capacitatea superioară a acestuia din urmă de a înțelege complexitatea problemei și eficacitatea acesteia în abordarea acestei probleme.

Gândiți-vă la un manager de proiect care reunește o echipă de specialiști individuali - de exemplu, un inginer software, un designer, un manager de produs și așa mai departe - pentru a face lucruri mai mari prin colaborare. Un sistem multi-agent este ca un manager de proiect sau un plan de proiect; poate face mai mult folosind o echipă de specialiști. Alocarea agenților AI la sarcini în funcție de specializarea acestora ajută LLM să prioritizeze pe ce să se concentreze, astfel încât să poată oferi o performanță mai bună.

Utilizarea agenților AI specializați într-un sistem multi-agent oferă, de asemenea, dezvoltatorilor un cadru de urmat, permițându-le să își descompună sarcinile în subsarcini care sunt mai ușor de codificat. În cele din urmă, multe echipe care utilizează sisteme multi-agent le pot vedea depășind sistemele cu un singur agent, stimulând noi inovații și productivitatea dezvoltatorilor.

Când să alegeți un sistem multi-agent

În general, orice organizație care utilizează deja agenți AI poate realiza beneficiile unui sistem multi-agent. Alegerea între un sistem cu un singur agent și un sistem multi-agent depinde de nevoile specifice ale unei organizații sau ale unui proiect; atingerea obiectivului se rezumă la rezultate de instruire, întreținere și procesare – aceleași sarcini care sunt necesare pentru a crește o echipă de oameni.

• Un sistem cu un singur agent este ideal atunci când sarcinile sunt simple și bine definite.
• Un sistem multi-agent este ideal atunci când sarcinile sunt complexe și necesită expertiză în mai multe discipline.

Exemple de sisteme multi-agent din lumea reală

Datorită flexibilității și adaptabilității lor, sistemele multi-agent sunt ideale pentru roluri în aproape fiecare industrie.

• Linii de producție automatizate: reducerea timpului de oprire cu agenții AI de întreținere predictivă care auditează echipamentele și comunică cu un alt agent pentru a programa reparațiile necesare
• Rețele electrice inteligente: optimizarea distribuției de energie utilizând un singur agent pentru a monitoriza sistemele meteorologice și un al doilea agent pentru a utiliza aceste date pentru a anticipa cererea de energie
• Vehicule autonome: Creșterea siguranței cu agentul AI care controlează sistemele de camere, colaborând cu agentul de afișare de pe ecran pentru a ghida șoferul
• Asistență medicală și coordonare pentru pacienți: accelerarea diagnosticării și intervenției cu ajutorul agenților care reprezintă diferiți specialiști în domeniul sănătății care colaborează pentru a elabora un plan de tratament cuprinzător
• Gestiunea lanțului de aprovizionare: Răspundeți mai rapid la modificări utilizând un agent AI pentru a monitoriza tendințele de vânzări și pentru a comunica cu alt agent pentru a ajusta nivelurile de reordonare
• Sisteme de transport: Îmbunătățirea navigației utilizând un singur agent pentru a monitoriza condițiile de trafic pe care le împarte cu un al doilea agent care optimizează rutele pentru transportul public

Beneficiile aplicațiilor sistemelor cu agenți multipli în tehnologie și AI

Având în vedere o sarcină complexă, precum scrierea codului, un sistem cu agenți multipli va distribui jobul ca alocări pentru agenții individuali care reprezintă inginerul software, managerul de produs, designerul, inginerul de asigurare a calității și alte roluri necesare pentru sarcină. Fiecare agent AI își face partea, iar sistemul global de agenți multipli coordonează activitatea colectivă și permite agenților să colaboreze, motivând pașii următori și nu numai, pentru a atinge în cele din urmă obiectivul general.

În timp ce agenții AI individuali sunt puternici pe cont propriu, aceștia pot oferi și mai multă precizie, scalabilitate și flexibilitate atunci când fac parte dintr-un sistem cu agenți multipli. Un sistem multi-agent poate elibera personalul pentru a se concentra pe o valoare mai mare, mai mult de lucru strategic în loc de a cheltui timp de supraveghere a fluxurilor de lucru manuale, repetitive și de muncă intensivă.

Beneficiile generale ale unui sistem multi-agent includ:

• Colaborare: Valorificarea inteligenței colective a unei echipe de agenți AI poate înțelege și rezolva probleme din ce în ce mai complexe.
• Performanță: permiterea unui grup mai mare de agenți AI specializați să interacționeze și să învețe în mediul lor poate realiza mai mult, mai rapid decât agenții individuali care acționează independent.
• Eficiență: Modelul de proiectare a sistemului multi-agent oferă dezvoltatorilor un cadru pentru modul de defalcare a sarcinilor complexe în subsarcini care sunt mai ușor de codificat.

Construirea unui sistem multi-agent

Atunci când construiți un sistem multi-agent, este important să luați în considerare calitatea și profunzimea datelor disponibile unei organizații.

Proiectarea unui sistem multi-agent

Consolidarea deciziilor mai inteligente și obținerea eficienței la scară începe cu un sistem adaptat la infrastructura de date unică a unei organizații și la nuanțele industriei sale. Acest lucru asigură că agenții AI care cuprind sistemul multi-agent al organizației au cele mai relevante, fiabile și fiabile date disponibile.

1. Determinați nevoile proiectului și alegeți cel mai ideal LLM pentru a satisface aceste nevoi. Cele mai bune LLM-uri pentru sistemele multi-agent oferă capacități avansate de raționament, înțelegerea citirii, înțelegerea limbajului și generarea de coduri.
2. Definiți rolul și obiectivele pentru fiecare agent AI. Asigurați-vă că fiecare agent AI știe ce trebuie să facă ca parte din obiectivul mai mare. Alocă LLM-ul corect și orice instrumente necesare de care ar putea avea nevoie agenții AI.
3. Inițiază un workflow pentru fiecare agent AI. Orchestrează agenții AI astfel încât sarcinile lor să fie efectuate corect, iar colaborarea este armonioasă și eficientă. Inițierea workflow-ului include stabilirea mediului AI, definirea sarcinilor, lansarea agenților, monitorizarea comunicării și generarea ieșirilor.

Considerații cheie la implementarea unui sistem cu agenți multipli

Fiecare sistem implementat de o organizație trebuie să funcționeze eficient, etic și în cadrul reglementărilor stabilite, ceea ce necesită o evaluare constantă și un cadru de guvernare.

• Stabiliți practici etice pentru utilizarea IA.

• Identifică metrici pentru modul în care efectuează fiecare agent AI.

• Retestează performanța sistemului când crește numărul de agenți AI și/sau de sarcini.

• Evaluează capacitatea sistemului de a recupera din erori, de a te adapta la schimbări și de a oferi continuitate afacerii.

• Monitorizați și auditați continuu sistemul cu agenți multipli pentru a identifica domeniile de îmbunătățit.

Considerații specifice guvernanței

• Aplică standarde care protejează confidențialitatea datelor și previn distorsiunile și respectă legile de reglementare și standardele industriale.
• Programați agenții AI pentru a monitoriza activitatea altor agenți și pentru a identifica orice încălcări etice.
• Întrețineți vizibilitatea privind luarea deciziilor agentului AI pentru a stabili încrederea.
• Stabilirea transparenței în ceea ce privește operațiunile sistemelor cu agenți multipli pentru a respecta conformitatea reglementărilor.
• Identificarea și reducerea riscului de reducere a erorilor și de creștere a fiabilității.

Supravegherea umană

• Utilizați un model om-in-the-loop pentru fluxurile de lucru pentru a menține alinierea cu valoarea umană.
• Includeți puncte de contact umane pentru a monitoriza și preveni acțiunile autonome nesancționate.

Provocări ale sistemelor cu agenți multipli

În timp ce sistemele multi-agent sunt foarte capabile, ele vin cu unele provocări de luat în considerare.

• AI-ul mai trebuie să devină competent în abordarea sarcinilor complexe, a fluxurilor de lucru și a proceselor de afaceri care nu sunt preconfigurate cu ușurință sau care necesită mai mulți pași pentru finalizare.
• Având mai mulți agenți AI crește complexitatea, configurarea și întreținerea necesară a sistemului.
• Un sistem descentralizat cu agenți multipli poate avea un comportament imprevizibil în rândul agenților săi AI care transmit informații incorecte pe baza faptului că este adevărat. Detectarea sursei inexactității și gestionarea comportamentului pe baza datelor proaste poate fi dificilă.
• Oamenii care utilizează IA trebuie, de asemenea, să respecte regulile și îndrumările pentru utilizarea etică a IA.

Ce urmează pentru utilizarea sistemelor cu agenți multipli AI

Agenții AI reprezintă o schimbare majoră în modul în care se lucrează, de la îmbunătățirea eficienței operaționale la furnizarea unei valori mai mari a serviciilor pentru mai puțin efort.

Tendințe și previziuni emergente

Pe măsură ce AI-ul devine mai capabil și gestionarea datelor mai riguroasă, sistemele cu agenți multipli vor evolua pentru a genera rezultate din ce în ce mai precise, aplicabile și adaptive. Unele scenarii includ serviciul virtual pentru clienți pentru a răspunde la întrebări comune, monitorizarea lanțurilor de aprovizionare și gestionarea inventarului, prognozarea tendințelor pieței și recomandarea oportunităților de creștere potențiale, actualizarea publicărilor de posturi și generarea listelor de candidați, precum și urmărirea și prevenirea fraudelor prin monitorizarea tranzacțiilor în timp real.

O tendință viitoare va fi combinarea sistemelor cu agenți multipli cu algoritmi de învățare automată din ce în ce mai dinamici pentru a avansa analiza datelor și dezvoltarea aplicațiilor. O altă tendință valorifică inteligența și capacitățile în creștere ale agenților AI individuali care contribuie la eficacitatea unui sistem cu agenți multipli.

Implicații pentru AI și tehnologie

Pe măsură ce agenții AI continuă să se adapteze și să învețe, sistemele cu agenți multipli vor adânci AI-ul în probleme mai complexe cu care se confruntă organizațiile de fiecare dimensiune, focalizare și industrie. Aceste capacități poziționează AI-ul pentru a avea un impact mult mai mare asupra companiilor și societății.

Întrebări frecvente