多代理系统和单一代理的对比（译）

过去几年，强大的大型语言模型的出现，尤其是ChatGPT，使人工智能成为全球瞩目的焦点。虽然这些模型在理解和生成类似人类的文本方面非常出色，但它们只代表了人工智能革命的开始。

通过增强LLMs，您可以创建能够在一个环境中运行的人工智能实体或“代理”。这些代理可以理解他们周围发生的事情，决定做什么，然后采取行动以实现他们的目标。

然而，具有前瞻性思维的商业领袖知道，人工智能的真正变革力量不在于个别的万能代理，而在于将高度专业化的代理组合成协调的多代理系统，以应对复杂的工作流程和挑战。

投资多代理系统将对贵公司的效率和可扩展性产生深远影响，因此让我们来分析一下为什么它们是贵公司必不可少的补充。

多智能体系统和单一智能体有什么区别？

单一代理系统：这些人工智能系统依赖于一个代理来执行多样化的任务和责任。想象一下，它是一个多才多艺的通才，训练有素，能够处理多种职责。

多智能体系统：多智能体系统（MAS）由多个相互作用的智能主体组成——这些主体是能够感知、学习环境模型、做出决策并据此行动的自主实体。想象一下一个运转良好的机器，每个专业的智能体都将其独特的专业知识带到桌面上。他们和谐地一起工作，协调他们的努力，更有效地实现共同目标。这就像是拥有一个专家团队，每个成员都在发挥自己的长处。

现在，让我们深入探讨为什么多智能体系统在人工智能领域是重量级选手。

效率和吞吐量的提高

通过将任务分配给多个专业代理，多代理系统可以大幅提升效率和生产力。每个代理都可以专注于他们的专业领域，最小化瓶颈并最大化产出。结果呢？复杂任务更快、更高效地完成。

灵活性和扩展性

多智能体系统最大的优势之一是它们的适应性和可扩展性。您可以轻松地移除或修改智能体，并且随着业务需求的演变或工作负载的增加，您可以无缝地将新智能体集成到系统中，增强其能力，而无需从头开始重新训练模型，或处理因人员短缺而导致的昂贵替换和破坏性停机时间。

专业专长

在当今复杂的商业环境中，应对多样化的挑战通常需要广泛的专业知识和专长。这就是多代理系统的优势所在，它允许您将具有深厚领域专长的代理整合在一起，例如市场营销、财务、供应链管理或客户服务等领域。通过结合专业代理的优势，您可以比单一的通用代理更有效地解决多方面的问题。

弹性和容错能力

让我们面对现实——系统可能会失败，当这种情况发生在单一代理上时，整个操作就会戛然而止。有了多代理系统，你就拥有了内置的冗余和容错能力。如果一个代理出现问题或需要维护，其他代理可以保持事物的顺利运行，最大限度地减少对整体系统性能的影响。

可解释性

多智能体系统的模块化特性使它们更加透明且易于管理。这就像在团队项目中遇到问题时，你可以根据角色明确知道该与谁交谈以寻求解决方案。如果需要改进，你可以轻松识别出负责的“团队成员”并帮助他们进行调整。这种可解释性水平不仅对系统维护和优化非常实用，而且对于建立对AI系统的信任至关重要，特别是在那些必须理解决策过程的领域。

自动化工作流程

在多代理架构中，各个代理可以被专门构建和编程来处理更大、更复杂工作流程中的特定步骤。它们以同步的方式进行通信和协调行动，这意味着传统上需要人工监督的重复过程可以全天候自动运行。

至关重要的是，自动化的多代理工作流程提供了一致性、可重复性和降低错误率的水平，这是人类团队根本无法比拟的。每个代理都严格遵循其程序指令，消除了困扰手动流程的可变性和潜在错误。

但这里才是真正令人兴奋的地方。

集体智慧的复合效应

当你将多个专业代理聚集在一起时，你不仅仅是在增加他们各自的能力——你正在解锁一个远远超过其各部分总和的集体智能水平。

想象一下，你被指派负责为一个新产品的推出制定一个全面的市场策略。一个单一的代理可能难以有效地整合市场研究、品牌建设、内容创作和数据分析等方面。但是，通过一个多代理系统，你可以无缝地协调专门从事这些领域的代理，从而实现一个真正全面和平衡的方法。

随着您将更多代理整合到您的多代理系统中，创新和解决问题的可能性呈指数级增长。每个新代理都带来了全新的视角、专业知识和定制能力，创造了一个协作和集体智能的良性循环。

如何开始使用多智能体系统

多智能体系统作为我们在Relevance AI构建的核心部分。我们认为它们能够解决单个智能体无法解决的复杂问题。所以我们构建了它，我们称之为AI智能体团队。

顺便说一句，Relevance AI的旗舰BDR代理实际上是一个多代理系统。这个代理是一个复杂的系统，由许多子代理组成，每个子代理在BDR过程中都扮演着特定的角色。

您可以联系我们安排演示对于这里的BDR代理在这种情况下，我们需要考虑多种因素，包括时间、金钱和资源。

总之

在单一代理和多代理系统之间的选择可能是仅仅跟上潮流与真正走在潮流之前的区别。随着人工智能的采用继续加速，很明显，多代理系统将在推动各行业的创新、效率和解决问题方面发挥关键作用。

原文链接：The power of multi agent systems vs single agents

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