什么是多代理系统（MAS）

在这个全面的指南中，我们将探索人工智能多智能体系统究竟是什么，它们的关键能力，它们的工作原理，应用和示例，实际实施考虑，以及人工智能的整合如何解锁新的可能性。

多智能体系统和人工智能

一个多智能体系统由多个相互作用的智能代理组成——这些代理是能够感知、学习环境模型、做出决策并据此行动的自主实体。多智能体系统（MAS）中的代理可以是软件程序、机器人、无人机、传感器、人类或它们的组合。

多智能体系统由多个相互作用的智能体组成，每个智能体都具有专门的能力和目标。例如，可以开发一个系统，其中包含专注于摘要、翻译、内容生成等不同任务的独立智能体。然后，这些智能体可以协同工作，以可定制的方式共享信息和分配任务。

关键能力和好处

多智能体系统的关键能力和好处包括：

• 灵活性和可扩展性：通过添加、移除和修改代理，MAS可以灵活地适应变化的环境。这使得它们在解决复杂问题时具有很高的可扩展性。
• 鲁棒性和可靠性：控制的去中心化使得即使某些组件失败，系统也能继续运行。这增加了系统的鲁棒性和容错性。
• 自组织和协调：智能体可以根据自组织行为规则进行自我组织，以实现劳动分工、协调决策和冲突解决。
• 实时操作：无需人工监督即可立即响应当前情况。使得像灾难救援、交通优化等应用成为可能。

多智能体系统与单一人工智能代理

与像GPT-3这样的单一大型语言模型相比，多智能体系统的一些关键潜在好处包括：

• 专业化：代理可以针对特定任务进行优化，而不是试图将所有功能都包含在一个单一模型中。这允许在特定任务上实现更高的效率和性能。
• 定制化：用户可以根据自己的需求混合和匹配不同的代理。代理团队的组成可以根据不同的用例进行调整。
• 可扩展性：可以更新或替换单个代理，而无需从头开始重新训练整个模型。这使得迭代和改进多代理系统更加可行。 可解释性：在多个智能体的情况下，理解并分析不同组件如何共同作用于系统的整体行为可能更容易。而单一的模型往往是个黑匣子。

一个关键的研究方向是使代理能够有效沟通和协调。多代理强化学习显示出了希望，因为它允许分散的代理学习如何作为一个团结的群体来解决问题。

多智能体系统是如何工作的？

多智能体系统（MAS）中的智能体在一定程度上具有自主性和分散控制，以实现整个系统的目标。关键的系统组成部分包括：

• 代理：具有角色、能力、行为和知识模型的核心参与者。
• 环境：代理所处的外部世界，代理可以感知并对其采取行动。
• 交互：代理之间的通信是通过标准的代理通信语言进行的。
• 组织：代理要么具有层级控制，要么基于出现的行为进行组织。

像学习、规划、推理和决策这样的能力赋予了智能体和整个系统智能。环境可以是模拟的，也可以是像工厂、道路、电网等物理空间。智能体之间的交互涉及合作、协调、谈判等，这些交互基于系统的需求。

应用和示例

跨不同行业的一些多代理系统的例子包括：

• 智能电网：通过协调发电机、储存设施、公用事业和消费者来管理电力分配。帮助整合可再生能源。
• 灾难救援：自主机器人代理合作绘制灾难现场地图，定位幸存者，提供关键物资等。
• 制造系统：机器、库存、物流和装配自动化的智能控制使制造更加高效。
• 交通系统：出租车调度、拼车、交通灯控制和自动驾驶车辆协调优化了流动性。
• 供应链：基于人工智能的规划和竞标有助于管理生产、储存和运输，实现高效流动。
• 医疗保健：病人护理协调，医院资源优化和精准医疗利用专业人工智能代理。

实现多智能体系统

在现实世界环境中实现多智能体系统时，一些关键的考虑因素是：

• 系统需求：明确定义目标、代理角色、能力、行为和交互。
• 计算资源：MAS可能需要大量的计算资源 - 需要考虑通信、数据和学习需求。
• 仿真测试：在真实世界部署前，首先在模拟环境中彻底测试系统逻辑和行为。
• 安全：为安全代理通信实施强大的网络安全，并防止未经授权的访问。
• 安全性：保证有故障安全行为、人类监督和反馈循环以防止不受控制的自主行为。

设计一个高性能、安全且可靠的人工智能多智能体系统需要将人工智能、分布式系统、机器人学、控制系统和人机交互等领域的能力结合起来。

多智能体系统和大型语言模型

大型语言模型（LLMs）因其出色的规划和推理能力，在各种任务中取得了显著的成功。LLMs被用作各种任务的自主代理，并且已被用于开发可以解决复杂问题和模拟世界的多代理系统。研究人员还使用LLMs来分析和预测各种交互场景中代理的行为。

多智能体系统最佳法律硕士

对于多智能体系统，最好的大型语言模型包括：

• GPT（生成预训练变换器）：这个模型在语言理解方面树立了新的标准，为更先进的多代理系统铺平了道路。
• BERT（双向编码器表示从变换器）：这个模型也在语言理解方面树立了新的标准，为更先进的多代理系统铺平了道路。
• GPT-4：这是GPT的一个更高级的版本，具有改进的推理能力。它非常适合通用推理任务，包括阅读理解、常识推理和逻辑推理，并且也擅长代码生成。

构建一个多智能体系统

通过Relevance AI，您可以构建一个多代理系统。这个视频教程将向您展示如何做到这一点。

您可以在这里了解更多关于我们的AI代理团队功能。

多智能体系统的最新进展

---

多智能体系统（MAS）一直在不断发展，最近的研究集中在分布式一致性控制、编队控制和群体/蜂拥行为上。分布式一致性控制旨在通过构建完全分布式的控制器实现智能体之间的同步行为。一致性需求可以是部分或全部状态量，已经开发了各种控制策略来实现和提高一致性性能。

MAS的一些最新进展包括：

• 分布式一致性控制策略，如分布式模型预测控制和分布式自适应控制
• 包括领导者-跟随者和分散方法在内的编队控制方法
• 受鸟类群体和鱼群等自然系统启发的群体/群体行为研究
• 安全和弹性研究，针对MAS的各种攻击类型，包括：一些文本
  • 欺骗攻击
  • 拜占庭攻击
  • 重放攻击
  • 秘密攻击
  • 执行器攻击
  • 通信攻击
  • 智能攻击

这些进展扩展了MAS的能力和应用，使得更复杂和动态的系统得以开发。随着研究的继续，我们可以期待在各个领域看到更多更复杂和更有弹性的多代理系统。

未来与人工智能多智能体系统

多智能体系统传统上受到智能体复杂性、通信安全性和协调难度的限制。随着现代人工智能的发展，更智能、适应性强和可扩展的实现方式得以解锁，它们在构建响应迅速和具有弹性的系统中可以发挥越来越重要的作用。

未来的可能性涵盖了更智能的城市，拥有集成的移动性，更清洁的能源，拥有分布式发电和储存，以及利用患者数据的精准医疗。人工智能多代理系统提供了计算基础，使这些想法成为广泛的现实。

人工智能多智能体系统整合了多个使用人工智能能力的自主智能体。卓越的灵活性、鲁棒性和可扩展性为许多行业的复杂现实世界问题提供了新的解决方案。

人工智能的进步正在将多智能体系统从学术研究转变为具有实际意义的商业和社会影响的实用系统。随着分布式智能模仿自然系统，人工智能多智能体系统将成为一个不可或缺的方法，以实现一个更高效、响应迅速和更具弹性的未来世界。

原文链接：What is a Multi Agent System

本文使用 🐝 A C(Collect) -> T(Transform) -> P(Publish) automation workflow for content creator. 全自动采集 - 翻译 - 发布