Systém viacerých agentov pozostáva z viacerých agentov umelej inteligencie (AI), ktorí konajú autonómne, ale spolupracujú na pochopení používateľských vstupov, rozhodovaní a vykonávaní úloh na dosiahnutie kolektívneho cieľa.

Multiagentové systémy riešia komplexné, viacstupňové, rozsiahle problémy, uvoľňujú tímy, aby sa zamerali na prácu vyššej hodnoty.

Niekoľko príkladov multiagentových systémov v biznise:

• Služby zákazníkom: agenti umelej inteligencie môžu spolupracovať na sledovaní problému zákazníka vo volaní technickej podpory, odporúčaní opráv, eskalácii riešenia a úprave fakturácie alebo vystavenia náhrady.
• Logistický reťazec: Agenti predstavujúci rôznych dodávateľov môžu spolupracovať v reálnom čase na predpovedaní potrieb zásob, prideľovaní zdrojov a podľa potreby upravovať operácie.
• Bezpečnosť a odhaľovanie podvodov: Agenti umelej inteligencie môžu monitorovať podvodnú činnosť, posúdiť riziko a prispôsobiť akcie organizácie na zníženie hrozieb.

Pochopenie systémov s viacerými agentmi

Schopnosti viacagentových systémov idú ďaleko za jednoduchou automatizáciou pracovných postupov, čiastočne vďaka agentom AI, ktorí sú v podstate ďalšou hranicou generatívnej umelej inteligencie. Agenti umelej inteligencie ďaleko prekročia schopnosti jednoduchých chatbotov a posúvajú to, čo je možné s kopilotmi AI. Myslite na jednotlivého človeka, ktorý funguje nezávisle: Jeden človek môže mať len toľko odborných znalostí a pracovať izolovane, môže dosiahnuť len toľko. To isté platí aj pre agentov umelej inteligencie: Spolupráca dosahuje oveľa viac ako práca sólo. Multiagentové systémy, ktoré navzájom autonómne spolupracujú na zvládaní zložitejších pracovných postupov, môžu zlepšiť produktivitu a efektivitu organizácie.

Jeden reálny príklad systému viacerých agentov je v HR, kde agenti autonómne podporujú proces náboru skríningom, hodnotením a odporúčaním kandidátov.

Ďalším príkladom je v celom dodávateľskom reťazci, kde agenti umelej inteligencie autonómne posudzujú vplyv prestojov strojov, preplánujú ovplyvnené zákazky, prerozdeľujú zásoby a plánujú a plánujú údržbu.

• AI: Mozog v jadre agenta AI
• Agent AI: Podskupina inteligentných agentov, ktorá prostredníctvom špecializácie a autonómneho rozhodovania a plnenia úloh posunie vlastnú agentúru o krok ďalej.
• Veľké jazykové modely (LLM): Systém umelej inteligencie vyškolený na veľké množstvá dát, aby agenti umelej inteligencie mohli porozumieť ľudskému jazyku a reagovať na konverzáciu– odpovedali na otázky, generovali text a prijímali ďalšie rozhodnutia na základe kontextu, ktorý sa naučil.
• Orchestrácia: Výmena informácií medzi agentmi umelej inteligencie
• Prostredie: Fyzický, digitálny a simulovaný priestor, kde funguje umelá inteligencia

Ako funguje multiagentový systém?

Multiagentový systém rozdeľuje úlohy a komunikáciu medzi jednotlivých agentov, z ktorých každý prináša svoj špecializovaný talent kolektívne dosiahnuť cieľ a učiť sa z neho v zdieľanom prostredí. Toto rozdelenie úloh je kľúčom k schopnosti systému viacerých agentov riešiť zložité problémy.

Kľúčové architektúry multiagentových systémov

Viacagentový systém zvyčajne funguje buď ako centralizovaná alebo decentralizovaná sieť.

• V centralizovanej sieti riadi jeden server interakcie a informácie agentov AI. Tento orchestrátor (v ľudskom scenári projektový manažér) má schopnosť rozmýšľať nad celkovým procesom a systémom, zjednodušuje komunikáciu a štandardizáciu informácií. Primárnou nevýhodou používania centralizovaného multiagentového systému je, že môže vytvoriť jeden bod zlyhania.
• V decentralizovanej sieti agenti umelej inteligencie kontrolujú svoje vlastné priame interakcie medzi sebou namiesto toho, aby ich kontroloval jeden server („projektový manažér“). Špecializovaní agenti umelej inteligencie majú spoločné porozumenie a spoločnú zodpovednosť za to, čo sa snažia dosiahnuť. Zatiaľ čo robustnejšia a škálovateľnejšia ako centralizovaná sieť, primárnou nevýhodou používania decentralizovaného multiagentového systému je, že si vyžaduje zložitejšiu koordináciu.

Aký je rozdiel medzi systémom s viacerými agentmi a jedným agentom?

Existuje niekoľko rozdielov medzi multiagentovými systémami a systémami s jedným agentom.

• Jednotliví agenti umelej inteligencie pracujú autonómne vo svojom vlastnom prostredí, aby vykonali požadovanú úlohu. Používajú LLM na pochopenie používateľských vstupov, navrhujú pracovné postupy a môžu vyvolať nástroje na vykonanie pracovných postupov, ktoré plánujú.
• V systéme s viacerými agentmi viacero agentov umelej inteligencie navzájom plynule a iteratívne komunikuje a spája ich jednotlivé vlastnosti a odbornosť nielen na dosiahnutie úlohy, ale aj na učenie. Viacagentový systém môže mať tisíce jednotlivých agentov.

Spolupráca je stratégia, ktorú každý podnik používa na to, aby tímy boli väčšie ako súčet ich častí, a tieto taktiky môžu zahŕňať riadenie projektov, scrum stretnutia a diskusné fóra. Spolupráca umožňuje agentom umelej inteligencie dosiahnuť viac, ako keď konajú nezávisle; napríklad chýbajú príležitosti mimo ich špecializácie. Keď sa medzi sebou rozprávajú, agenti umelej inteligencie pôsobia skôr ako ľudský tím a môžu vyplniť medzery, ktoré sa inak neriešia.

Rozdiel medzi týmito dvoma systémami spočíva v tom, že jeden odborník vykonáva svoju individuálnu špecializáciu ako cog v kolese oproti tímu odborníkov, ktorí koordinujú a uspejú v reálnom čase.

Kľúčovým rozdielom medzi systémom jedného agenta a systémom s viacerými agentmi je jeho vynikajúca schopnosť pochopiť zložitosť problému a jeho účinnosť pri riešení tohto problému.

Zamyslite sa nad projektovým manažérom, ktorý spája tím jednotlivých špecialistov – napríklad softvérového inžiniera, dizajnéra, produktového manažéra atď. – aby sme spolupracovali na väčších veciach. Systém s viacerými agentmi je ako projektový manažér alebo plán projektu; môže to urobiť viac pomocou tímu špecialistov. Priradenie agentov umelej inteligencie k úlohám podľa ich špecializácie pomáha LLM uprednostniť, na čo sa zamerať, aby to mohlo priniesť lepší výkon.

Použitie špecializovaných agentov umelej inteligencie v systéme s viacerými agentmi tiež poskytuje vývojárom rámec, ktorý majú nasledovať, čo im umožňuje rozdeliť svoje úlohy na čiastkové úlohy, ktoré sa ľahšie programujú. A nakoniec, mnohé tímy využívajúce multiagentové systémy ich môžu vidieť ako prekonávajú systémy jednotlivých agentov, čo vedie k novým inováciám a produktivite vývojárov.

Kedy vybrať systém s viacerými agentmi

Všeobecne povedané, každá organizácia, ktorá už používa agentov AI, môže realizovať výhody multiagentového systému. Výber medzi systémom jedného agenta a systémom s viacerými agentmi závisí od špecifických potrieb organizácie alebo projektu; dosiahnutie cieľa závisí od tréningu, údržby a spracovania výstupov – rovnakých úloh, ktoré sú potrebné na rast tímu ľudí.

• Systém jediného agenta je ideálny, keď sú úlohy jednoduché a dobre definované.
• Systém viacerých agentov je ideálny, keď sú úlohy komplexné a vyžadujú si odbornosť naprieč viacerými disciplínami.

Príklady reálnych multiagentových systémov

Vďaka svojej flexibilite a prispôsobivosti sú multiagentové systémy ideálne pre úlohy takmer v každom odvetví.

• Automatizované výrobné linky: Zníženie prestojov pomocou agentov prediktívnej údržby AI, ktorí kontrolujú zariadenia a komunikujú s iným agentom, aby naplánovali potrebné opravy
• Inteligentné energetické siete: Optimalizácia distribúcie energie pomocou jedného činidla na monitorovanie poveternostných systémov a druhého činidla na používanie týchto údajov na predpovedanie dopytu po energii
• Autonómne vozidlá: Zvyšovanie bezpečnosti s agentom umelej inteligencie, ktorý kontroluje kamerové systémy spolupracujúce s agentom displeja na obrazovke, aby vodič usmerňoval vodiča
• Zdravotná starostlivosť a koordinácia pacientov: urýchlenie diagnostiky a intervencie pomocou liekov zastupujúcich rôznych zdravotníckych špecialistov, ktorí spolupracujú na návrhu komplexného plánu liečby
• Riadenie logistického reťazca: Rýchlejšie reagovanie na zmeny pomocou jedného agenta AI na monitorovanie trendov predaja a komunikáciu s iným agentom na úpravu úrovní zmeny poradia
• Dopravné systémy: Zlepšenie navigácie pomocou jedného agenta na monitorovanie dopravných podmienok, ktoré zdieľa s druhým agentom, ktorý optimalizuje trasy pre verejnú dopravu

Výhody multiagentových systémových aplikácií v technológii a umelej inteligencii

Vzhľadom na komplexnú úlohu, ako je písanie kódu, by systém viacerých agentov distribuoval úlohy ako priradenia pre jednotlivých agentov, ktoré predstavujú softvérového inžiniera, produktového manažéra, návrhára, inžiniera zabezpečenia kvality a ďalšie roly potrebné pre úlohu. Každý agent umelej inteligencie si plní svoju úlohu a celkový systém viacerých agentov koordinuje kolektívnu prácu a umožňuje agentom spolupracovať, uvažovať o ďalších krokoch a ďalej, aby sa nakoniec dosiahol celkový cieľ.

Zatiaľ čo jednotliví agenti umelej inteligencie sú výkonní sami o sebe, môžu poskytovať ešte väčšiu presnosť, škálovateľnosť a flexibilitu, keď sú súčasťou multiagentového systému. Systém viacerých agentov môže uvoľniť zamestnancov, aby sa zamerali na vyššiu hodnotu, strategickejšiu prácu namiesto toho, aby strávil čas dozorom manuálnych, opakujúcich sa a náročných pracovných postupov.

Celkové výhody multiagentového systému zahŕňajú:

• Spolupráca: Využitie kolektívnej inteligencie tímu agentov umelej inteligencie dokáže pochopiť a vyriešiť čoraz zložitejšie problémy.
• Výkon: Umožnenie väčšej skupine špecializovaných agentov umelej inteligencie komunikovať a učiť sa vo svojom prostredí môže dosiahnuť viac, rýchlejšie, ako jednotliví agenti konajúci nezávisle.
• Efektívnosť: Dizajnový vzor multiagentového systému poskytuje vývojárom rámec, ako rozdeliť zložité úlohy na čiastkové úlohy, ktoré sa ľahšie programujú.

Budovanie multiagentového systému

Pri budovaní multiagentového systému je dôležité zvážiť kvalitu a hĺbku údajov dostupných organizácii.

Návrh multiagentového systému

Posilňovanie inteligentnejších rozhodnutí a dosahovanie efektívnosti v škále začína systémom prispôsobeným jedinečnej dátovej infraštruktúre organizácie a nuansám jej odvetvia. To zaisťuje, aby agenti umelej inteligencie zahŕňajúci systém viacerých agentov organizácie mali k dispozícii najrelevantnejšie, najspoľahlivejšie a najdôveryhodnejšie dáta.

1. Určenie potrieb projektu a výber najideálnejšieho LLM na splnenie týchto potrieb. Najlepšie LLM pre viacagentové systémy ponúkajú pokročilé schopnosti zdôvodňovania, porozumenie čítaniu, porozumenie jazykom a generovanie kódu.
2. Definujte rolu a ciele pre každého agenta umelej inteligencie. Uistite sa, že každý agent umelej inteligencie vie, čo má robiť v rámci väčšieho cieľa. Priraďte správne LLM a všetky potrebné nástroje, ktoré môžu agenti umelej inteligencie potrebovať.
3. Spustite workflow pre každého agenta AI. Organizujte agentov umelej inteligencie, aby sa ich úlohy vykonávali správne a spolupráca bola harmonická a účinná. Iniciácia workflow zahŕňa vytvorenie prostredia umelej inteligencie, definovanie úloh, spúšťanie agentov, monitorovanie komunikácie a generovanie výstupov.

Hlavné úvahy pri zavádzaní viaczložkového systému

Každý systém, ktorý organizácia zavedie, musí fungovať efektívne, eticky a v rámci zavedených predpisov, čo si vyžaduje neustále hodnotenie a rámec dozoru.

• Zavádza etické postupy na používanie umelej inteligencie.

• Identifikujte metriky pre výkon každého agenta umelej inteligencie.

• Opätovne otestujte výkon systému, keď sa zvýši počet agentov AI a/alebo úloh.

• Vyhodnocuje schopnosť systému obnoviť sa z chýb, prispôsobiť sa zmenám a zabezpečiť kontinuitu činnosti.

• Priebežne monitorovať a kontrolovať systém viacerých agentov s cieľom identifikovať oblasti, ktoré je potrebné zlepšiť.

Úvahy špecifické pre vládu

• Presadzovať normy, ktoré chránia súkromie údajov a zabraňujú zaujatosti a dodržiavajú regulačné zákony a odvetvové normy.
• Agenti umelej inteligencie programu monitorujú činnosť iných agentov a identifikujú akékoľvek etické porušenia.
• Udržiavajte viditeľnosť pri rozhodovaní agenta umelej inteligencie, aby ste získali dôveru.
• Vytvorenie transparentnosti operácií systému s viacerými agentmi na splnenie súladu s predpismi.
• Identifikácia a zmiernenie rizika na zníženie chýb a zvýšenie spoľahlivosti.

Ľudský dohľad

• Použite model človeka v slučke pre workflow na udržanie súladu s ľudskou hodnotou.
• Zahrňte ľudské dotykové body na monitorovanie a zabránenie nesankcionovaným autonómnym činom.

Výzvy systémov s viacerými agentmi

Zatiaľ čo multiagentové systémy sú vysoko schopné, prichádzajú s niektorými výzvami, ktoré treba zvážiť.

• Umelá inteligencia sa stále musí zdokonaliť v riešení komplexných úloh, pracovných postupov a obchodných procesov, ktoré nie sú jednoducho predkonfigurované, alebo vyžadujú vykonanie viacerých krokov.
• Mať viac agentov umelej inteligencie zvyšuje komplexnosť systému, konfiguráciu a potrebnú údržbu.
• Decentralizovaný multiagentový systém môže zažiť nepredvídateľné správanie medzi agentmi umelej inteligencie, ktoré odovzdávajú nesprávne informácie na základe toho, že je to pravda. Zistenie zdroja nepresnosti a riadenie správania na základe zlých dát môže byť ťažké.
• Ľudia používajúci umelú inteligenciu musia dodržiavať aj pravidlá a smernice pre etické používanie umelej inteligencie.

Čo ďalej pri používaní systémov s viacerými agentmi umelej inteligencie

Agenti umelej inteligencie predstavujú významný posun v spôsobe, akým sa práca vykonáva, od zlepšovania prevádzkovej efektivity až po poskytovanie vyššej hodnoty služieb za menej úsilia.

Vznikajúce trendy a predpovede

Keďže sa umelá inteligencia stáva schopnejšou a správa údajov prísnejšia, vyvinú sa systémy s viacerými agentmi, ktoré budú generovať čoraz presnejšie, použiteľné a adaptačné výstupy. Niektoré scenáre zahŕňajú virtuálne služby zákazníkom na odpovedanie na bežné otázky, monitorovanie dodávateľských reťazcov a riadenie zásob, prognózovanie trendov na trhu a odporúčanie potenciálnych príležitostí na rast, aktualizáciu inzercie a generovanie zoznamov kandidátov a sledovanie a predchádzanie podvodom monitorovaním transakcií v reálnom čase.

Jedným z budúcich trendov bude kombinovať multiagentové systémy s čoraz dynamickejšími algoritmami strojového učenia, aby sa pokročilo v analýze údajov a vývoji aplikácií. Ďalší trend využíva rastúcu inteligenciu a schopnosti jednotlivých agentov umelej inteligencie, ktoré prispievajú k účinnosti multiagentového systému.

Dôsledky pre umelú inteligenciu a technológiu

Keďže agenti umelej inteligencie sa naďalej prispôsobujú a učia, systémy viacerých agentov prinesú umelú inteligenciu hlbšie k zložitejším problémom, ktorým čelia organizácie každej veľkosti, zamerania a odvetvia. Tieto schopnosti umožňujú, aby umelá inteligencia mala oveľa väčší vplyv na podniky a spoločnosť.

Často kladené otázky