Annäherung an Multi-Agenten-Systeme (MAS): eine kollaborative KI-Welt

Multi-Agenten-System (MAS) ist ein Rechnersystem, das aus mehreren interagierenden intelligenten Agenten besteht. Multi-intelligente Systeme können zur Lösung von Problemen eingesetzt werden, die mit einem einzelnen intelligenten Agenten oder einem einzelnen System nur schwer oder gar nicht zu lösen sind. Intelligente Agenten können aus Robotern, Menschen oder Software bestehen. Sie können unterschiedliche Ziele und Fähigkeiten haben und zusammenarbeiten oder konkurrieren, um ihre individuellen oder gemeinsamen Ziele zu erreichen.

Multi-intelligente Körpersysteme betonen die Autonomie, Interaktivität und Anpassungsfähigkeit von Intelligenzen, um sie in komplexen, dynamischen und offenen Umgebungen robuster, flexibler und skalierbarer zu machen.

Grundlegende Konzepte

Agent

Ein intelligenter Körper ist die Basiskomponente eines MAS, der die Umwelt wahrnimmt, überlegt, Entscheidungen trifft und Maßnahmen ergreift. Eine Intelligenz hat typischerweise die folgenden Eigenschaften:

• AutonomieIntelligente Körper können entsprechend ihrem Zustand und ihren Zielen ohne externe Kontrolle autonom handeln.
• ReaktivitätIntelligente Körper sind in der Lage, Veränderungen in der Umwelt wahrzunehmen und rechtzeitig zu reagieren.
• ProaktivitätIntelligente Körper sind in der Lage, proaktiv zu handeln, um Ziele zu erreichen, und nicht nur passiv auf ihre Umgebung zu reagieren.
• SozialitätIntelligenzen sind in der Lage, mit anderen Intelligenzen zu interagieren, zusammenzuarbeiten oder zu konkurrieren.

Umwelt

Die Umwelt ist die Außenwelt, in der sich ein intelligenter Körper befindet, die dem intelligenten Körper Wahrnehmungsinformationen liefert und von den Handlungen des intelligenten Körpers beeinflusst wird. Die Umgebung kann physisch (z. B. die reale Welt) oder virtuell (z. B. eine Computersimulation) sein.

Interaktion

Interaktion bezieht sich auf die Kommunikation und Koordination zwischen Intelligenzen. Intelligenzen können interagieren, indem sie Wissen austauschen, Ziele aushandeln und Aktionen koordinieren. Die Interaktion kann kooperativ oder kompetitiv sein.

MAS Architektur

Die Architektur eines MAS beschreibt, wie die Intelligenzen organisiert sind und interagieren. Zu den gängigen MAS-Architekturen gehören:

1. TraditionellIntelligentsia interagieren mit ihrer Umwelt durch Beobachtung und Aktion. Diese Architektur ist einfach und geradlinig, ähnlich wie die Interaktion einzelner Organismen mit ihrer Umwelt.
2. ReaktivIntelligenzia: Intelligenzia, deren Verhalten direkt durch wahrgenommene Umweltreize ausgelöst wird und keine komplexen Denkprozesse beinhaltet. Intelligenzen mit dieser Architektur sind reaktionsfähig, verfügen aber möglicherweise nicht über langfristige Planungsfähigkeiten.
3. DeliberativIntelligenzia haben interne Zustände und Wissensrepräsentationen, die das Denken und Planen ermöglichen. Intelligente Menschen in dieser Architektur sind in der Lage, komplexe Entscheidungen zu treffen, können aber langsam reagieren.
4. HybrideIntelligenz kombiniert die Stärken reaktiver und deliberativer Architekturen und ist in der Lage, sowohl schnell auf Umweltveränderungen zu reagieren als auch langfristig zu planen.
5. Auf der Grundlage von Belief-Desire-Intention (BDI).Eine häufig verwendete deliberative Architektur, in der das Verhalten eines intelligenten Körpers durch seine Überzeugungen (Wahrnehmungen der Welt), Erwartungen (Zustände, die er erreichen möchte) und Absichten (geplante Handlungen) bestimmt wird.
6. ReAct (Vernunft und Handeln)Nachdenken während des Handelns, ähnlich wie Menschen vor dem Handeln denken.
7. Basierend auf dem Large Language Model (LLM).Nutzung der leistungsstarken Sprachverstehens- und -erzeugungsfunktionen von LLM, um Intelligenzen mit stärkerer Argumentation und Zusammenarbeit zu befähigen.

Das folgende Diagramm zeigt die MAS-Architektur

MAS-Schlüsseltechnologien

Kommunikation

Intelligente Körper müssen miteinander kommunizieren, um Informationen auszutauschen und ihre Aktionen zu koordinieren. Zu den häufig verwendeten Kommunikationsmethoden gehören:

• direkte KommunikationSenden und empfangen Sie Nachrichten direkt zwischen den Intelligenzen.
• indirekte KommunikationIntelligenzia kommunizieren über eine gemeinsame Umgebung oder ein Zwischenmedium.
• KommunikationsprotokollKommunikation zwischen Intelligenzen: Die Kommunikation zwischen Intelligenzen muss bestimmten Protokollen wie KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) und FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) folgen.

Koordinierung

Koordination ist die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Intelligenzen, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Zu den häufig verwendeten Koordinationsmechanismen gehören:

• VerhandlungDie Intelligenzia verhandelte ein gemeinsames Vorgehen.
• ZusammenarbeitIntelligentsia arbeiten zusammen, um Aufgaben zu erfüllen und Ressourcen und Wissen zu teilen.
• WettbewerbIntelligentsia konkurriert um begrenzte Ressourcen.

Lernen

Lernen ist die Fähigkeit einer Intelligenz, ihr Verhalten durch Interaktion mit der Umwelt oder anderen Intelligenzen zu verbessern. Zu den häufig verwendeten Lernmethoden gehören:

• Reinforcement LearningIntelligente Menschen lernen durch Versuch und Irrtum und passen ihre Verhaltensstrategien auf der Grundlage von Rückmeldungen aus der Umwelt an.
• Multi-Agenten-Verstärkungslernen (MARL)Multiple Intelligenzen lernen, interagieren und entwickeln sich gemeinsam in einem gemeinsamen Umfeld.
• Evolutionärer AlgorithmusModellierung biologischer Evolutionsprozesse zur Optimierung des Verhaltens von Intelligenzen durch Operationen wie Selektion, Crossover und Mutation.

Planung

Planung ist der Prozess, durch den ein intelligenter Mensch einen Aktionsplan entwickelt, um ein Ziel zu erreichen. Zu den häufig verwendeten Planungsmethoden gehören:

• Klassische PlanungSuche nach einer Folge von Aktionen von einem Ausgangszustand zu einem Zielzustand auf der Grundlage einer Zustandsraumsuche.
• Hierarchische PlanungKomplexe Aufgaben in mehrere Teilaufgaben aufteilen und diese getrennt planen.
• Multi-Agenten-PlanungGemeinsame Entwicklung von Aktionsplänen mit Hilfe verschiedener Intelligenzen.

Anwendungsbereiche für MAS

MAS hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, in denen z. B. das Zusammenwirken mehrerer Intelligenzen erforderlich ist:

• RobotikMehrere Roboter arbeiten bei Aufgaben wie Erkundung, Rettung und Handhabung zusammen.
• Verteilte KontrolleMehrere Intelligenzen arbeiten zusammen, um komplexe Systeme zu steuern, wie z. B. intelligente Stromnetze und intelligente Verkehrssysteme.
• Elektronischer GeschäftsverkehrAutomatisierte Verhandlungen und Transaktionen zwischen mehreren Intelligenzen im Auftrag von Käufern und Verkäufern.
• SpieleMehrere Spielfiguren arbeiten zusammen oder gegeneinander, um ein realistischeres und anspruchsvolleres Spielerlebnis zu bieten.
• SimulationModellierung komplexer sozialer, wirtschaftlicher oder biologischer Systeme und Untersuchung ihrer evolutionären Muster.
• Code-EntwicklungIntelligentsia kann beim Schreiben, Testen und Überprüfen von Code zusammenarbeiten.
• Intelligente Stadt/Smart Manufacturing:: Multiple Intelligenzen kontrollieren die Infrastruktur in Städten und Produktionsanlagen in Fabriken und führen komplexe Steuerungsaufgaben aus.
• Finanztransaktion:: Finanzielle Handelsintelligenzen können menschliche Händler simulieren und zeigen Fähigkeiten, die über die des Menschen im Hochfrequenzhandel und in der Entscheidungsanalyse hinausgehen.

Herausforderungen und Zukunft von MAS

Die MAS hat zwar erhebliche Fortschritte erzielt, doch es gibt noch viele Herausforderungen:

• HeterogenitätWie lässt sich Interoperabilität zwischen heterogenen Intelligenzen erreichen, die über unterschiedliche Hardware, Software und Kommunikationsprotokolle verfügen können?
• SkalierbarkeitWie kann man die Leistung und Stabilität des Systems gewährleisten, wenn die Zahl der Intelligenzen zunimmt?
• RobustheitWie können wir sicherstellen, dass das System angesichts von Unwägbarkeiten wie dem Ausfall von Intelligenzen und Veränderungen in der Umwelt funktionsfähig bleibt?
• SicherheitWie lassen sich Angriffe und Schäden durch bösartige Intelligenzen verhindern?
• EthikWie können wir sicherstellen, dass das Verhalten der MAS ethisch und moralisch ist?

MAS ist bereit für neue Möglichkeiten, da sich die KI-Technologie weiter entwickelt, insbesondere mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs), deren leistungsstarke logische und linguistische Fähigkeiten MAS voraussichtlich auf folgende Weise verändern werden:

• Größere Fähigkeiten des intelligenten KörpersLLM kann Intelligenzen mit einem verbesserten Verständnis und der Generierung natürlicher Sprache ausstatten und sie in die Lage versetzen, menschliche Absichten und die Interaktion zwischen Mensch und Computer besser zu verstehen.
• Eine effizientere Art der ZusammenarbeitLLM kann den Wissensaustausch und die Zusammenarbeit zwischen den Intelligenzen erleichtern, um die Effizienz der Zusammenarbeit zu verbessern.
• Breiteres Spektrum an AnwendungsszenarienLLM kann die Anwendungsbereiche von MAS erweitern, wie z.B. intelligenter Kundenservice, intelligente Bildung und intelligente medizinische Versorgung.

genau wie Nexus-Projekt EinführungsartikelWie in "Jüngste Fortschritte auf dem Gebiet der Large Language Models (LLMs) verbessern die MAS-Architektur und ihre Anwendungsmöglichkeiten, wie z. B. menschenähnliche Schlussfolgerungen. Wenn sie in MAS-Architekturen integriert werden, können LLMs als zentrale logische Intelligenz fungieren und die Anpassungsfähigkeit, Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung in dynamischen Umgebungen verbessern."

In Zukunft werden sich MAS in Richtung intelligenter, synergetischer und zuverlässiger entwickeln und der menschlichen Gesellschaft mehr Komfort und Nutzen bringen.