Мультиагентна система складається з декількох агентів штучного інтелекту (ШІ), які діють автономно, але працюють спільно, щоб зрозуміти вхідні дані користувача, приймати рішення та виконувати завдання для досягнення колективної мети.

Мультиагентні системи вирішують складні, багатокрокові, масштабні завдання, звільняючи команди, щоб зосередитися на більш високій вартості роботи.

Кілька прикладів мультиагентних систем у бізнесі включають:

• Обслуговування клієнтів: агенти ШІ можуть працювати разом, щоб відстежувати проблему клієнта під час виклику служби технічної підтримки, рекомендувати виправлення, підвищувати пріоритет рішення та коригувати розрахунок або видавати відшкодування.
• Ланцюжок поставок: агенти, які представляють різних постачальників, можуть співпрацювати в режимі реального часу, щоб прогнозувати потреби в запасах, розподіляти ресурси та коригувати операції за потреби.
• Безпека та виявлення шахрайства: агенти ШІ можуть контролювати шахрайську діяльність, оцінювати ризик та адаптувати дії організації для зменшення загроз.

Розуміння мультиагентних систем

Можливості мультиагентних систем виходять далеко за рамки простої автоматизації робочих процесів, частково, завдяки агентам ШІ, які по суті є наступним кордоном генеративного ШІ. Агенти ШІ значно перевищать можливості простих чат-ботів і просунуть те, що можливо за допомогою AI copilots. Подумайте про єдину людину, яка працює самостійно: одна людина може мати лише стільки досвіду і, працюючи в ізоляції, може досягти лише стільки. Те ж саме стосується агентів ШІ: співпраця досягає набагато більше, ніж працює соло. Багатоагентні системи автономно співпрацюють один з одним, щоб впоратися з більш складними робочими процесами, можуть підвищити продуктивність і ефективність організації.

Одним із реальних прикладів мультиагентної системи є HR, де агенти автономно підтримують процес підбору персоналу шляхом скринінгу, ранжування та рекомендації кандидатів.

Інший приклад – у логістичному ланцюгу, де агенти ШІ автономно оцінюють вплив часу простою машин, переплановують замовлення, що зазнали впливу, перерозподіляють запас, а також планують та запланують технічне обслуговування.

• AI: Сила мозку в основі агента ШІ
• Агент ШІ: Підмножина інтелектуальних агентів, які роблять своє власне агентство на крок далі через спеціалізацію, і автономно приймають рішення та виконують завдання
• Великі мовні моделі (LLM): Система штучного інтелекту, навчена масовим обсягам даних, щоб агенти ШІ могли розуміти людську мову та відповідатина запитання, генерувати текст та приймати інші рішення на основі контексту, який він засвоює.
• Оркестрація: обмін інформацією між агентами ШІ
• Середовище: фізичний, цифровий та змодельований простір, де функціонує ШІ

Як працює мультиагентна система?

Мультиагентна система розподіляє завдання та комунікацію між окремими агентами, кожен з яких приносить їх спеціалізований талант для колективного досягнення мети та навчання з неї в спільному середовищі. Цей поділ завдань є ключем до здатності багатоагентної системи вирішувати складні завдання.

Архітектури ключових багатоагентних систем

Мультиагентна система, як правило, працює як централізована, так і децентралізована мережа.

• У централізованій мережі один сервер контролює взаємодію та інформацію агентів ШІ. Цей оркестратор (за людським сценарієм, керівник проекту) має можливість міркувати над загальним процесом і системою, спрощуючи комунікації та стандартизуючи інформацію. Основним недоліком використання централізованої багатоагентної системи є те, що вона може створити єдину точку відмови.
• У децентралізованій мережі агенти ШІ контролюють власні прямі взаємодії один з одним замість того, щоб контролювати їх на одному сервері («менеджері проектів»). Спеціалізовані агенти ШІ мають спільне розуміння та спільну відповідальність за те, що вони намагаються досягти. Хоча більш надійна і масштабована, ніж централізована мережа, основним недоліком для використання децентралізованої мультиагентної системи є те, що вона вимагає більш складної координації.

Яка різниця між багатоагентною системою та одним агентом?

Існує кілька відмінностей між багатоагентними системами та одноагентними системами.

• Агенти окремого ШІ працюють автономно у власному середовищі для виконання запитаного завдання. Вони використовують LLM, щоб зрозуміти введені користувачем дані, вони проектують потоки операцій, і вони можуть викликати інструменти для виконання потоків операцій, які вони планують.
• У мультиагентній системі кілька агентів ШІ взаємодіють між собою вільно та ітеративно, об'єднуючи їх індивідуальні властивості та досвід, щоб не тільки досягти завдання, але й навчитися. Багатоагентна система може мати тисячі окремих агентів.

Співпраця – це стратегія, яку кожен бізнес використовує для того, щоб зробити команди більшими за суму своїх частин, і ця тактика може включати управління проектами, зустрічі та дискусійні форуми. Співпраця дозволяє агентам ШІ досягати більше, ніж тоді, коли вони діють незалежно, наприклад, відсутні можливості за межами їхньої спеціалізації. Спілкуючись один з одним, агенти ШІ діють більше, як це робить людська команда, і можуть заповнювати прогалини, які в іншому випадку йдуть невирішеними.

Різниця між двома системами полягає в тому, що один експерт виконує свою індивідуальну спеціальність в якості кога в колесі проти команди експертів, що координують і досягають успіху в реальному часі.

Ключовою відмінністю між системою одного агента та багатоагентної системи є вища здатність останньої розуміти складність проблеми та її ефективність у вирішенні цієї проблеми.

Подумайте про проектного менеджера, який об'єднує команду окремих фахівців, наприклад, інженера програмного забезпечення, дизайнера, менеджера продуктів тощо, щоб робити більше, співпрацюючи. Мультиагентна система - це як керівник проекту або план проекту; вона може зробити більше, використовуючи команду фахівців. Призначення агентів ШІ завданням відповідно до їхньої спеціалізації допомагає LLM визначити, на чому зосередитися, щоб забезпечити кращу продуктивність.

Використання спеціалізованих агентів ШІ в багатоагентній системі також дає розробникам фреймворк для стеження, що дозволяє їм розбивати свої завдання на підзадачі, які легше кодувати. Нарешті, багато команд, які використовують мультиагентні системи, можуть бачити, як вони перевершують системи одного агента, керуючи новими інноваціями та продуктивністю розробників.

Коли обрати систему з кількома агентами

Взагалі, будь-яка організація, яка вже використовує агентів ШІ, може реалізувати переваги багатоагентної системи. Вибір між єдиною агентною системою та багатоагентною системою залежить від конкретних потреб організації або проекту; досягнення мети зводиться до навчання, обслуговування та обробки результатів — тих самих завдань, які необхідні для розвитку команди людей.

• Єдина агентна система ідеально підходить, коли завдання прості та чітко визначені.
• Мультиагентна система ідеально підходить, коли завдання є складними і вимагають знань у різних дисциплінах.

Приклади реальних мультиагентних систем

Завдяки своїй гнучкості та адаптивності мультиагентні системи ідеально підходять для роботи майже в кожній галузі.

• Автоматизовані виробничі лінії: скорочення часу простою з прогнозним обслуговуванням агентів ШІ, які перевіряють обладнання та спілкуються з іншим агентом для планування необхідних ремонтів
• Інтелектуальні електромережі: Оптимізація розподілу енергії за допомогою одного агента для моніторингу погодних систем та другого агента для використання цих даних для прогнозування попиту на енергію
• Автономні транспортні засоби: Підвищення безпеки з агентом ШІ, який керує системами камер, що співпрацюють з оператором екранного дисплея, щоб керувати водієм
• Охорона здоров'я та координація пацієнтів: прискорення діагностики та втручання з використанням агентів, що представляють різних фахівців охорони здоров'я, які працюють разом, щоб розробити комплексний план лікування
• Керування ланцюгом поставок: відповідь швидше на зміни за допомогою одного агента ШІ для моніторингу тенденцій продажів і комунікації з іншим агентом для коригування рівнів повторного замовлення
• Системи транспортування: Покращення навігації за допомогою одного агента для моніторингу умов дорожнього руху, які він розділяє з другим агентом, що оптимізує маршрути для громадського транспорту

Переваги застосування мультиагентних систем у технологіях та ШІ

З огляду на складне завдання, таке як написання коду, мультиагентна система буде розподіляти роботу як завдання для окремих агентів, що представляють інженера програмного забезпечення, менеджера продукту, дизайнера, інженера з забезпечення якості та інших ролей, необхідних для завдання. Кожен агент ШІ виконує свою частину, а загальна багатоагентна система координує колективну роботу і дозволяє агентам співпрацювати, міркуючи про наступні кроки і за його межами, щоб в кінцевому підсумку досягти загальної мети.

Хоча окремі агенти ШІ є потужними самостійно, вони можуть забезпечити ще більше точності, масштабованості та гнучкості, коли вони є частиною мультиагентної системи. Мультиагентна система може звільнити персонал для зосередження уваги на більш високій вартості, більш стратегічній роботі замість того, щоб витрачати час на нагляд за ручними, повторюваними та трудомісткими робочими процесами.

Загальні переваги мультиагентної системи включають в себе:

• Співпраця: Використання колективного інтелекту команди агентів ШІ може зрозуміти та вирішити все більш складні проблеми.
• Продуктивність: Активація більшого пулу спеціалізованих агентів ШІ для взаємодії та навчання у своєму середовищі може досягти більшого, швидшого, ніж окремі агенти, які діють незалежно.
• Ефективність: Шаблон проектування багатоагентної системи дає розробникам структуру для того, щоб розбити складні завдання на підзадачі, які легше кодувати.

Побудова мультиагентної системи

При побудові мультиагентної системи важливо враховувати якість і глибину даних, доступних організації.

Проектування мультиагентної системи

Розширення можливостей для більш розумних рішень і досягнення ефективності в масштабі починається з системи, адаптованої до унікального ландшафту даних організації та нюансів її галузі. Це гарантує, що агенти ШІ, що входять до складу мультиагентної системи організації, мають найбільш релевантні, надійні та надійні доступні дані.

1. Визначити потреби проекту і вибрати найбільш ідеальний LLM для задоволення цих потреб. Найкращі LLM для мультиагентних систем пропонують розширені можливості міркування, розуміння читання, розуміння мови та генерування коду.
2. Визначте роль і цілі для кожного агента ШІ. Переконайтеся, що кожен агент ШІ знає, що робити як частину більшої цілі. Присвойте правильний LLM і будь-які необхідні інструменти, які можуть знадобитися агентам ШІ.
3. Ініціюйте потік операцій для кожного агента ШІ. Orchestrate AI agents, щоб їхні завдання були виконані правильно, а співпраця гармонійна і ефективна. Ініціювання потоку операцій включає створення середовища ШІ, визначення завдань, запуск агентів, моніторинг комунікації та генерування вихідних даних.

Ключові міркування при впровадженні багатоагентної системи

Кожна система, яку розгортає організація, повинна працювати ефективно, етично та в межах встановлених нормативних актів, що вимагає постійної оцінки та системи управління.

• Встановлюйте етичні практики використання ШІ.

• Визначте показники ефективності кожного агента ШІ.

• Повторно тестувати продуктивність системи, коли кількість агентів ШІ та/або завдань збільшується.

• Оцініть здатність системи відновлюватися від помилок, адаптуватися до змін і забезпечувати безперервність бізнесу.

• Постійно відслідковувати та проводити аудит мультиагентної системи з метою виявлення напрямків для вдосконалення.

Специфічні для уряду міркування

• Застосовувати стандарти, які захищають конфіденційність даних і запобігають упередженню та відповідають нормативним законам і галузевим стандартам.
• Програмні агенти ШІ для моніторингу діяльності інших агентів і виявлення будь-яких етичних порушень.
• Вести видимість прийняття рішення агентом ШІ для встановлення довірчих відносин.
• Встановити прозорість щодо операцій системи з кількома агентами для відповідності нормативним вимогам.
• Виявлення та зниження ризику для зменшення помилок та підвищення надійності.

Контроль за людиною

• Використовуйте модель "людина-в-циклі" для потоків операцій, щоб підтримувати відповідність людському значенню.
• Включіть точки дотику людини, щоб контролювати та запобігати несанкціонованим автономним діям.

Виклики мультиагентних систем

У той час як багатоагентні системи мають високу здатність, вони стикаються з деякими проблемами.

• ШІ все ще має бути досконалим у вирішенні складних завдань, потоків операцій і бізнес-процесів, які не є легко попередньо налаштованими або потребують кількох кроків для виконання.
• Наявність більшої кількості агентів ШІ збільшує складність, конфігурацію та необхідне технічне обслуговування системи.
• Децентралізована багатоагентна система може відчувати непередбачувану поведінку серед своїх агентів ШІ, які передають неправильну інформацію на основі її істинності. Виявлення джерела неточності та управління поведінкою на основі поганих даних може бути складним.
• Люди, які використовують ШІ, також повинні дотримуватися правил і вказівок щодо етичного використання ШІ.

Що далі для використання мультиагентних систем ШІ

Агенти ШІ являють собою великий зсув у способі виконання роботи, від підвищення операційної ефективності до надання більшої вартості послуги для менших зусиль.

Нові тенденції та прогнози

Оскільки штучний інтелект стає більш спроможним і управління даними суворіше, мультиагентні системи будуть розвиватися, щоб генерувати все більш точні, застосовні та адаптивні результати. Деякі сценарії включають віртуальне обслуговування клієнтів, щоб відповісти на поширені запитання, моніторинг ланцюгів поставок і керування запасами, прогнозування ринкових тенденцій і рекомендації потенційних можливостей зростання, оновлення публікацій вакансій і створення списків кандидатів, а також відстеження та запобігання шахрайству шляхом моніторингу транзакцій в режимі реального часу.

Однією з майбутніх тенденцій буде об'єднання мультиагентних систем з дедалі динамічнішими алгоритмами машинного навчання для просування аналізу даних та розробки додатків. Інша тенденція використовує зростаючий інтелект і можливості окремих агентів ШІ, які сприяють ефективності системи з кількома агентами.

Наслідки для ШІ та технологій

Оскільки агенти ШІ продовжують адаптуватися та вчитися, мультиагентні системи заглиблять ШІ у складніші проблеми, які постають перед організаціями будь-якого розміру, фокусу та промисловості. Ці можливості позиціонують ШІ, щоб мати набагато більший вплив на бізнес і суспільство.

Запитання та відповіді