멀티 에이전트 시스템(MAS)으로의 접근: 협업하는 AI 세상

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멀티 에이전트 시스템(MAS) 는 상호 작용하는 여러 지능형 에이전트로 구성된 컴퓨팅 시스템입니다. 다중 지능형 시스템은 단일 지능형 에이전트 또는 단일 시스템으로 해결하기 어렵거나 불가능한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 지능형 에이전트는 로봇, 사람 또는 소프트웨어일 수 있습니다. 이들은 서로 다른 목표와 능력을 가지고 있으며 개별 또는 공동의 목표를 달성하기 위해 협력하거나 경쟁할 수 있습니다.

다중 지능형 바디 시스템은 지능의 자율성, 상호 작용성 및 적응성을 강조하여 복잡하고 역동적이며 개방적인 환경에서 더욱 강력하고 유연하며 확장성을 갖출 수 있도록 합니다.

핵심 개념

에이전트

지능은 환경을 감지하고, 추론하고, 의사 결정을 내리고, 행동을 취하는 MAS의 기본 구성 요소입니다. 지능에는 일반적으로 다음과 같은 특징이 있습니다:

자율성지능적인 신체는 외부의 통제 없이도 자신의 상태와 목표에 따라 자율적으로 행동할 수 있습니다.
반응성지능적인 신체는 환경의 변화를 감지하고 적시에 대응할 수 있습니다.
능동성지능적인 신체는 환경에 수동적으로 반응하는 것이 아니라 목표를 달성하기 위해 능동적으로 행동할 수 있습니다.
사회성인텔리전스는 다른 인텔리전스와 상호 작용, 협업 또는 경쟁할 수 있습니다.

환경

환경은 지적인 신체가 위치한 외부 세계로, 지적인 신체에 지각 정보를 제공하고 지적인 신체의 행동에 영향을 받습니다. 환경은 물리적(예: 실제 세계)이거나 가상(예: 컴퓨터 시뮬레이션)일 수 있습니다.

상호 작용

상호 작용은 지능 간의 의사소통과 조정을 의미합니다. 지능은 지식을 공유하고, 목표를 협상하고, 행동을 조율함으로써 상호 작용할 수 있습니다. 상호 작용은 협력적일 수도 있고 경쟁적일 수도 있습니다.

MAS 아키텍처

MAS의 아키텍처는 인텔리전스가 어떻게 구성되고 상호 작용하는지를 설명합니다. 일반적인 MAS 아키텍처에는 다음이 포함됩니다:

전통: 지성인은 관찰과 행동을 통해 환경과 상호작용합니다. 이 아키텍처는 개별 유기체가 환경과 상호 작용하는 것과 유사하게 간단하고 직관적입니다.
반응형: 지각된 환경 자극에 의해 직접 행동이 촉발되고 복잡한 추론 과정을 거치지 않는 지성인. 이 아키텍처를 가진 인텔리전스는 반응성이 뛰어나지만 장기적인 계획 능력이 부족할 수 있습니다.
심의인텔리전스는 내부 상태 및 지식 표현을 가지고 있으며 추론과 계획이 가능합니다. 이 아키텍처의 인텔리전스는 복잡한 결정을 내릴 수 있지만 반응 속도가 느릴 수 있습니다.
하이브리드반응형 아키텍처와 심의형 아키텍처의 강점을 결합한 인텔리전스는 환경 변화에 빠르게 대응하고 장기적인 계획을 세울 수 있습니다.
믿음-욕구-의도(BDI)를 기반으로 합니다.신념(세계에 대한 인식), 기대(달성하고자 하는 상태), 의도(계획하는 행동)에 의해 지능의 행동이 주도되는 일반적으로 사용되는 심의 아키텍처입니다.
ReAct(추론 및 행동)인간이 행동하기 전에 생각하는 것과 유사하게 행동하면서 추론합니다.
대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 합니다.LLM의 강력한 언어 이해 및 생성 기능을 활용하여 더 강력한 추론과 협업으로 인텔리전스를 강화합니다.

다음 다이어그램은 MAS 아키텍처를 보여줍니다.

MAS 주요 기술

커뮤니케이션

지능형 기관은 정보를 교환하고 행동을 조율하기 위해 서로 통신해야 합니다. 일반적으로 사용되는 통신 방법에는 다음이 포함됩니다:

직접 커뮤니케이션: 인텔리전스 간에 직접 메시지를 주고받습니다.
간접 커뮤니케이션지식인은 공유 환경 또는 중간 매체를 통해 소통합니다.
커뮤니케이션 프로토콜인텔리전스 간의 통신은 KQML(지식 쿼리 및 조작 언어) 및 FIPA(지능형 물리 에이전트를 위한 기반)와 같은 특정 프로토콜을 따라야 합니다.

조정

조정은 공동의 목표를 달성하기 위한 지능 간의 협업을 의미합니다. 일반적으로 사용되는 조정 메커니즘은 다음과 같습니다:

협상지성인들은 합의된 행동 방침을 협상했습니다.
협력지성인들이 함께 협력하여 작업을 완료하고 리소스와 지식을 공유합니다.
경쟁지식인들은 한정된 자원을 두고 경쟁합니다.

학습

학습이란 지능이 환경 또는 다른 지능과의 상호작용을 통해 자신의 행동을 개선하는 능력을 말합니다. 일반적으로 사용되는 학습 방법에는 다음이 포함됩니다:

강화 학습지능은 시행착오를 통해 학습하며 환경의 피드백에 따라 행동 전략을 조정합니다.
다중 에이전트 강화 학습(MARL)여러 지능이 공유 환경에서 학습하고 상호 작용하며 함께 진화합니다.
진화 알고리즘선택, 교차, 돌연변이와 같은 작업을 통해 지능의 행동을 최적화하기 위한 생물학적 진화 과정 모델링.

계획

계획은 지적인 개인이 목표를 달성하기 위해 행동 계획을 수립하는 과정입니다. 일반적으로 사용되는 계획 방법에는 다음이 포함됩니다:

클래식 계획상태 공간 검색을 기반으로 초기 상태에서 목표 상태까지의 동작 시퀀스를 찾습니다.
계층적 계획복잡한 작업을 여러 개의 하위 작업으로 나누고 개별적으로 계획하세요.
멀티 에이전트 계획여러 지능이 공동으로 실행 계획을 개발합니다.

MAS 적용 분야

예를 들어, MAS는 여러 지능이 함께 작동해야 하는 여러 분야를 포괄하는 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다:

로봇 공학여러 로봇이 탐사, 구조, 처리 등의 작업을 위해 협업합니다.
분산 제어스마트 그리드 및 지능형 교통 시스템과 같은 복잡한 시스템을 제어하기 위해 여러 인텔리전스가 협업합니다.
전자상거래구매자와 판매자를 대신하여 여러 인텔리전스 간의 자동화된 협상 및 거래.
게임여러 게임 캐릭터가 함께 또는 서로 대결하여 더욱 사실적이고 도전적인 게임 플레이 경험을 제공합니다.
시뮬레이션복잡한 사회, 경제 또는 생물학적 시스템을 모델링하고 그 진화 패턴을 연구합니다.
코드 개발인텔리전스: 코드 작성, 테스트 및 검토를 위해 협업할 수 있습니다.
스마트 시티/스마트 제조:: 다중 인텔리전스가 도시의 인프라와 공장의 생산 장비를 제어하여 복잡한 제어 작업을 수행합니다.
금융 거래:: 금융 트레이딩 인텔리전스는 인간 트레이더를 시뮬레이션하여 고빈도 트레이딩, 의사 결정 분석에서 인간 이상의 능력을 보여줄 수 있습니다.

MAS의 과제와 미래

MAS는 상당한 진전을 이루었지만 여전히 많은 과제가 남아 있습니다:

이질성하드웨어, 소프트웨어, 통신 프로토콜이 서로 다른 이기종 인텔리전스 간의 상호 운용성을 달성하려면 어떻게 해야 할까요?
확장성지능의 수가 증가함에 따라 시스템의 성능과 안정성을 보장하는 방법은 무엇인가요?
견고성지능 장애 및 환경 변화와 같은 불확실성에도 불구하고 시스템이 계속 작동하도록 하려면 어떻게 해야 할까요?
보안: 악의적인 지능에 의한 공격과 피해를 방지하는 방법은 무엇인가요?
윤리MAS의 행동이 윤리적인지 어떻게 확인할 수 있나요?

특히 강력한 추론 및 언어 능력을 바탕으로 다음과 같은 방식으로 MAS를 변화시킬 것으로 기대되는 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 AI 기술이 계속 발전함에 따라 MAS는 새로운 기회를 맞이할 준비가 되어 있습니다:

더욱 강력해진 인텔리전트 바디 기능LLM은 향상된 자연어 이해 및 생성 기능을 통해 인공지능의 역량을 강화하여 인간의 의도와 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 더 잘 이해할 수 있도록 지원합니다.
보다 효율적인 협업 방법LLM은 지능 간의 지식 공유와 공동 추론을 촉진하여 협업 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
다양한 애플리케이션 시나리오LLM은 지능형 고객 서비스, 지능형 교육, 지능형 의료 등 MAS의 적용 분야를 확장할 수 있습니다.

정확하게 넥서스 프로젝트 소개 글에서 "최근 대규모 언어 모델(LLM) 분야의 발전으로 인간에 가까운 추론과 같은 MAS 아키텍처와 그 응용 기능이 향상되고 있습니다. MAS 아키텍처에 통합되면 LLM은 중앙 추론 인텔리전스 역할을 하여 동적인 환경에서 적응성, 협업 및 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다."라고 설명합니다.

앞으로 MAS는 더 스마트하고 시너지 효과가 높으며 신뢰할 수 있는 방향으로 발전하여 인류 사회에 더 많은 편의와 가치를 제공할 것입니다.