Ett multi-agent-system består av flera artificiell intelligens (AI)-agenter som agerar självständigt men samarbetar för att förstå användares inmatningar, fatta beslut och utföra uppgifter för att uppnå ett kollektivt mål.

Multiagentsystem löser komplexa, storskaliga problem i flera steg, vilket frigör team att fokusera på arbete med högre värde.

Några exempel på multiagentsystem i näringslivet är:

• Kundservice: AI-agenter kan samarbeta för att spåra en kunds problem i ett tekniskt supportsamtal, rekommendera korrigeringar, eskalera lösningen och justera fakturering eller utfärda återbetalning.
• Supply chain: Agenter som representerar olika leverantörer kan samarbeta i realtid för att förutsäga lagerbehov, allokera resurser och justera operationer efter behov.
• Säkerhet och bedrägeridetektering: AI-agenter kan övervaka bedräglig aktivitet, bedöma risken och anpassa en organisations åtgärder för att minska hot.

Förstå system med flera agenter

Fleragentsystemens kapacitet går långt utöver att helt enkelt automatisera arbetsflöden, delvis tack vare AI-agenter, som i huvudsak är nästa gräns för generativ AI. AI-agenter kommer att överskrida kapaciteten hos enkla chattrobotar och utveckla vad som är möjligt med AI-copiloter. Tänk på en enda människa som arbetar självständigt: En person kan bara ha så mycket expertis och kan bara åstadkomma så mycket genom att arbeta isolerat. Detsamma gäller AI-agenter: Att samarbeta uppnår mycket mer än att arbeta solo. Multiagentsystem som samarbetar självständigt med varandra för att hantera mer komplexa arbetsflöden kan förbättra en organisations produktivitet och effektivitet.

Ett verkligt exempel på ett system med flera agenter är HR, där agenter självständigt stödjer rekryteringsprocessen genom screening, rangordning och rekommendation av kandidater.

Ett annat exempel är i hela försörjningskedjan, där AI-agenter självständigt bedömer effekten av maskiners stilleståndstid, omplanera påverkade order, omallokera lager samt planera och planera underhåll.

• AI: Hjärnkraften i kärnan av en AI-agent
• AI-agent: En delmängd intelligenta agenter som tar sin egen byrå ett steg längre genom specialisering, och självständigt fatta beslut och utföra uppgifter
• Stora språkmodeller (LLMs): Ett AI-system som tränas på massiva datamängder så att AI-agenter kan förstå mänskligt språk och svara konversationellt– svara på frågor, generera text och fatta andra beslut utifrån det sammanhang det lärs in.
• Orkestrering: Informationsutbytet mellan AI-agenter
• Miljö: Fysiskt, digitalt och simulerat utrymme där AI fungerar

Hur fungerar ett multi-agent-system?

Ett multi-agent-system fördelar uppgifter och kommunikation mellan enskilda agenter, som var och en tar med sig sin specialiserade talang för att kollektivt uppnå ett mål och lära av det i en delad miljö. Denna uppdelning av uppgifter är nyckeln till ett multi-agent-systems förmåga att lösa komplexa problem.

Viktiga multi-agent-systemarkitekturer

Ett multi-agent-system fungerar normalt antingen som ett centraliserat eller decentraliserat nätverk.

• I ett centraliserat nätverk styr en enda server AI-agenternas interaktioner och information. Denna orkestrerare (i ett mänskligt scenario, projektledaren) har förmågan att resonera över den övergripande processen och systemet, förenkla kommunikationen och standardisera information. Den primära nackdelen med att använda ett centraliserat multi-agent-system är att det kan skapa en enda felpunkt.
• I ett decentraliserat nätverk styr AI-agenter sina egna direkta interaktioner med varandra i stället för att en enda server ("projektledare") kontrollerar dem. De specialiserade AI-agenterna har en gemensam förståelse och delat ansvar för vad de försöker åstadkomma. Även om det är mer robust och skalbart än ett centraliserat nätverk, är den primära nackdelen för att använda ett decentraliserat multi-agent-system att det kräver mer komplex samordning.

Vad är skillnaden mellan ett multiagentsystem och en enda agent?

Det finns flera skillnader mellan multi-agentsystem och single agent-system.

• Enskilda AI-agenter arbetar självständigt i sin egen miljö för att utföra en begärd uppgift. De använder LLM för att förstå användarinmatningar, de utformar workflows och de kan anropa verktyg för att utföra de workflows de planerar.
• I ett multi-agent-system interagerar flera AI-agenter med varandra flytande och iterativt och sammanför sina individuella egenskaper och expertis för att inte bara uppnå uppgiften utan också för att lära sig. Ett multi-agent-system kan ha tusentals enskilda agenter.

Samverkan är en strategi som varje företag använder för att göra team större än summan av sina delar, och dessa taktiker kan inkludera projektledning, scrummöten och diskussionsforum. Samarbete gör det möjligt för AI-agenter att uppnå mer än när de agerar självständigt, till exempel missar möjligheter utanför sin specialisering. Genom att prata med varandra agerar AI-agenter mer som ett mänskligt team gör och kan fylla luckor som annars går oåtgärdade.

Skillnaden mellan de två systemen är att ha en enda expert som utför sin individuella specialitet som en kugge i ett hjul kontra ett team av experter som samordnar och lyckas i realtid.

En viktig distinktion mellan ett enda agentsystem och ett multi-agent-system är den senares överlägsna förmåga att förstå problemets komplexitet och dess effektivitet när det gäller att ta itu med det problemet.

Tänk på en projektledare som samlar ett team av enskilda specialister – till exempel en mjukvaruingenjör, en designer, en produktchef och så vidare – för att göra större saker genom att samarbeta. Ett multi-agent-system är som en projektledare eller en projektplan. Det kan göra mer med hjälp av ett team av specialister. Att allokera AI-agenter till uppgifter enligt deras specialisering hjälper LLM att prioritera vad man ska fokusera på så att det kan leverera en bättre prestanda.

Att använda specialiserade AI-agenter i ett multi-agent-system ger också utvecklare ett ramverk att följa, så att de kan dela upp sina uppgifter i deluppgifter som är lättare att koda. Slutligen kan många team som använder multiagentsystem se dem överträffa enskilda agentsystem, vilket driver nya innovationer och utvecklarens produktivitet.

När ett system med flera agenter ska väljas

Generellt sett kan alla organisationer som redan använder AI-agenter realisera fördelarna med ett system med flera agenter. Att välja mellan ett enda agentsystem och ett system med flera agenter beror på organisationens eller projektets specifika behov; att uppnå målet beror på utbildning, underhåll och bearbetning av utdata – samma uppgifter som krävs för att utveckla ett team av människor.

• Ett enda agentsystem är idealiskt när uppgifter är enkla och väldefinierade.
• Ett multi-agent-system är idealiskt när uppgifter är komplexa och kräver expertis över flera discipliner.

Exempel på verkliga multi-agent-system

Tack vare sin flexibilitet och anpassningsförmåga är multiagentsystem idealiska för roller i nästan alla branscher.

• Automatiserade produktionslinjer: Minska stilleståndstiden med AI-agenter för prediktivt underhåll som granskar utrustning och kommunicerar med en annan agent för att planera in nödvändiga reparationer
• Smarta elnät: Optimera energidistributionen med hjälp av en agent för att övervaka vädersystem och en andra agent för att använda dessa data för att förutsäga energiefterfrågan
• Autonoma fordon: Ökad säkerhet med AI-agenten som styr kamerasystemen och samarbetar med bildskärmsagenten på skärmen för att vägleda föraren
• Patientvård och samordning: Snabbare diagnos och intervention med hjälp av agenter som representerar olika hälso- och sjukvårdsspecialister som arbetar tillsammans för att utforma en omfattande behandlingsplan
• Hantering av försörjningskedjan: Svara snabbare på ändringar med hjälp av en AI-agent för att övervaka försäljningstrender och kommunicera med en annan agent för att justera omsorteringsnivåer
• Transportsystem: Förbättra navigeringen med hjälp av en agent för att övervaka trafikförhållanden som den delar med en andra agent som optimerar rutterna för kollektivtrafik

Fördelar med applikationer för multiagentsystem inom teknik och AI

Med tanke på en komplex uppgift som att skriva kod skulle ett system med flera agenter distribuera jobbet som allokeringar för enskilda handläggare som representerar programvaruingenjör, produktchef, designer, kvalitetssäkringstekniker och andra roller som behövs för uppgiften. Varje AI-agent gör sin del, och det övergripande multiagentsystemet koordinerar det kollektiva arbetet och gör det möjligt för agenterna att samarbeta, resonera kring nästa steg och bortom för att i slutändan uppnå det övergripande målet.

Enskilda AI-agenter är kraftfulla på egen hand, men de kan leverera ännu mer noggrannhet, skalbarhet och flexibilitet när de ingår i ett multi-agent-system. Ett multi-agent-system kan frigöra personal för att fokusera på högre värde, mer strategiskt arbete istället för att lägga tid på att övervaka manuella, repetitiva och arbetskrävande arbetsflöden.

De övergripande fördelarna med ett system med flera agenter inkluderar:

• Samarbete: Att utnyttja den kollektiva intelligensen hos ett team av AI-agenter kan förstå och lösa allt mer komplexa problem.
• Prestanda: Att möjliggöra en större pool av specialiserade AI-agenter att interagera och lära sig i sin miljö kan åstadkomma mer, snabbare, än enskilda agenter som agerar självständigt.
• Effektivitet: Systemdesignmönstret med flera agenter ger utvecklare ett ramverk för hur komplexa uppgifter kan delas upp i deluppgifter som är lättare att koda.

Bygga ett multi-agent-system

När du bygger ett multi-agent-system är det viktigt att ta hänsyn till kvaliteten och djupet på de data som finns tillgängliga för en organisation.

Utforma ett system med flera agenter

Att stärka smartare beslut och uppnå effektivitet i skala börjar med ett system som är skräddarsytt för en organisations unika datamiljö och nyanserna i dess bransch. Detta säkerställer att de AI-agenter som ingår i organisationens multi-agent-system har de mest relevanta, tillförlitliga och pålitliga data som finns tillgängliga.

1. Bestäm projektbehov och välj den mest idealiska LLM för att möta dessa behov. De bästa LLM-programmen för multi-agent-system erbjuder avancerade resonemangsmöjligheter, läsförståelse, språkförståelse och kodgenerering.
2. Definiera roll och mål för varje AI-agent. Se till att varje AI-agent vet vad de ska göra som en del av det större målet. Allokera korrekt LLM och eventuella nödvändiga verktyg som AI-agenterna kan behöva.
3. Initiera ett workflow för varje AI-agent. Orkestrera AI-agenter så att deras uppgifter utförs korrekt och samarbete är harmoniskt och effektivt. Workflow-initiering inkluderar upprättande av AI-miljö, definition av uppgifter, initiering av handläggare, övervakning av kommunikation och generering av utdata.

Viktiga överväganden vid införandet av ett system med flera agenter

Varje system som en organisation sätter in måste fungera effektivt, etiskt och inom etablerade regelverk, vilket kräver ständig utvärdering och ett styrningsramverk.

• Etablera etiska metoder för att använda AI.

• Identifiera mått för hur varje AI-agent presterar.

• Testar systemprestanda igen när antalet AI-agenter och/eller uppgifter ökar.

• Utvärdera systemets förmåga att återhämta sig från fel, anpassa sig till förändringar och leverera driftskontinuitet.

• Övervaka och granska systemet med flera agenter kontinuerligt för att identifiera förbättringsområden.

Styrelsespecifika överväganden

• Tillämpa standarder som skyddar datasekretess och förhindrar partiskhet och följer lagar och branschstandarder.
• Programvara AI-agenter för att övervaka aktiviteten hos andra agenter och identifiera eventuella etiska överträdelser.
• Behåll synlighet för AI-agentbeslut för att upprätta förtroende.
• Upprätta transparens i systemoperationer med flera agenter för att uppfylla regelefterlevnad.
• Identifiera och minska riskerna för att minska fel och öka tillförlitligheten.

Personaltillsyn

• Använd en människa-i-loop-modell för arbetsflöden för att upprätthålla anpassning till mänskligt värde.
• Inkludera mänskliga beröringspunkter för att övervaka och förhindra osanktionerade autonoma handlingar.

Utmaningar med system med flera agenter

Även om multiagentsystem är mycket kapabla, kommer de med vissa utmaningar att överväga.

• AI behöver fortfarande bli skicklig på att hantera komplexa uppgifter, workflows och affärsprocesser som inte är lätt förkonfigurerade eller som kräver flera steg för att slutföras.
• Fler AI-agenter ökar systemets komplexitet, konfiguration och nödvändiga underhåll.
• Ett decentraliserat multi-agent-system kan uppleva oförutsägbart beteende bland sina AI-agenter som vidarebefordrar felaktig information på grundval av att det är sant. Att upptäcka källan till felaktigheten och hantera beteende baserat på dåliga data kan vara svårt.
• Människor som använder AI måste också följa reglerna och riktlinjerna för etisk användning av AI.

Nästa steg för användning av system med flera AI-agenter

AI-agenter representerar en stor förskjutning i arbetssättet, från att förbättra effektiviteten i verksamheten till att leverera mer tjänstevärde för mindre arbete.

Framväxande trender och prognoser

I takt med att AI blir mer kapabel och datahanteringen mer rigorös kommer system med flera agenter att utvecklas för att generera allt mer exakta, tillämpliga och adaptiva resultat. Några scenarier inkluderar virtuell kundservice för att svara på vanliga frågor, övervaka försörjningskedjor och hantera lager, prognostisera marknadstrender och rekommendera potentiella tillväxtmöjligheter, uppdatera platsannonseringar och generera kandidatlistor samt spåra och förhindra bedrägerier genom att övervaka transaktioner i realtid.

En framtida trend kommer att vara att kombinera multiagentsystem med alltmer dynamiska maskininlärningsalgoritmer för att främja dataanalys och applikationsutveckling. En annan trend drar nytta av den ökande intelligensen och kapaciteten hos de enskilda AI-agenter som bidrar till effektiviteten hos ett multiagentsystem.

Konsekvenser för AI och teknik

När AI-agenter fortsätter att anpassa sig och lära sig kommer system med flera agenter att driva AI djupare in i mer komplexa problem för organisationer av alla storlekar, fokus och branscher. Dessa förmågor positionerar AI för att ha en mycket större inverkan på företag och samhälle.

Vanliga frågor