Abordagem de sistemas multiagentes (MAS): um mundo de IA colaborativa

Sistema Multi-Agente (MAS) é um sistema de computação que consiste em vários agentes inteligentes que interagem entre si. Os sistemas multiinteligentes podem ser usados para resolver problemas que são difíceis ou impossíveis de resolver com um único agente inteligente ou um único sistema. Os agentes inteligentes podem ser robôs, pessoas ou software. Eles podem ter objetivos e recursos diferentes e colaborar ou competir para atingir seus objetivos individuais ou comuns.

Os sistemas corporais multiinteligentes enfatizam a autonomia, a interatividade e a adaptabilidade das inteligências para torná-las mais robustas, flexíveis e dimensionáveis em ambientes complexos, dinâmicos e abertos.

Conceitos básicos

Agente

Um corpo inteligente é o componente básico de um MAS que detecta o ambiente, raciocina, toma decisões e age. Normalmente, uma inteligência tem as seguintes características:

• AutonomiaCorpos inteligentes: os corpos inteligentes podem agir de forma autônoma de acordo com seu estado e objetivos, sem controle externo.
• ReatividadeCorpos inteligentes são capazes de perceber mudanças no ambiente e responder em tempo hábil.
• ProatividadeO corpo inteligente é capaz de agir proativamente para atingir objetivos, em vez de apenas responder passivamente ao ambiente.
• SocialidadeInteligências: As inteligências são capazes de interagir, colaborar ou competir com outras inteligências.

Meio ambiente

O ambiente é o mundo externo no qual um corpo inteligente está localizado, que fornece informações perceptuais ao corpo inteligente e é afetado pelas ações do corpo inteligente. O ambiente pode ser físico (por exemplo, o mundo real) ou virtual (por exemplo, uma simulação de computador).

Interação

A interação refere-se à comunicação e à coordenação entre inteligências. As inteligências podem interagir compartilhando conhecimento, negociando metas e coordenando ações. A interação pode ser cooperativa ou competitiva.

Arquitetura MAS

A arquitetura de um MAS descreve como as inteligências são organizadas e interagem. As arquiteturas comuns de MAS incluem:

1. TradicionalA Intelligentsia interage com seu ambiente por meio de observação e ação. Essa arquitetura é simples e direta, semelhante à interação de organismos individuais com seu ambiente.
2. ReativoInteligência: Inteligência cujo comportamento é acionado diretamente por estímulos ambientais percebidos e não envolve processos complexos de raciocínio. As inteligências com essa arquitetura são responsivas, mas podem não ter recursos de planejamento de longo prazo.
3. DeliberativoInteligência: as inteligências têm estados internos e representações de conhecimento que permitem o raciocínio e o planejamento. Os inteligentes nessa arquitetura são capazes de tomar decisões complexas, mas podem ser lentos para responder.
4. HíbridoInteligência: Combinando os pontos fortes das arquiteturas reativas e deliberativas, as inteligências são capazes de responder rapidamente às mudanças ambientais e planejar a longo prazo.
5. Com base no BDI (Belief-Desire-Intention, Crença-Desejo-Intenção).Arquitetura deliberativa: Uma arquitetura deliberativa comumente usada na qual o comportamento de um corpo inteligente é orientado por suas crenças (percepções do mundo), expectativas (estados que deseja alcançar) e intenções (ações que planeja realizar).
6. ReAct (raciocínio e ação)Raciocínio durante a ação, semelhante à forma como os humanos pensam antes de agir.
7. Baseado no Large Language Model (LLM).Aproveitamento dos poderosos recursos de compreensão e geração de linguagem do LLM para capacitar as inteligências com raciocínio e colaboração mais fortes.

O diagrama a seguir mostra a arquitetura do MAS

Tecnologias-chave do MAS

Comunicação

Os corpos inteligentes precisam se comunicar uns com os outros para trocar informações e coordenar suas ações. Os métodos de comunicação comumente usados incluem:

• comunicação diretaEnviar e receber mensagens diretamente entre inteligências.
• comunicação indiretaIntelligentsia se comunica por meio de um ambiente compartilhado ou de um meio intermediário.
• protocolo de comunicaçõesComunicação entre inteligências: a comunicação entre inteligências precisa seguir determinados protocolos, como KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) e FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents).

Coordenação

A coordenação é a colaboração entre inteligências para atingir um objetivo comum. Os mecanismos de coordenação comumente usados incluem:

• NegociaçãoA Intelligentsia negociou um curso de ação acordado.
• CooperaçãoIntelligentsia trabalha em conjunto para concluir tarefas e compartilhar recursos e conhecimentos.
• ConcorrênciaA Intelligentsia compete por recursos limitados.

Aprendizagem

Aprendizagem é a capacidade de uma inteligência de melhorar seu comportamento por meio da interação com o ambiente ou com outras inteligências. Os métodos de aprendizado comumente usados incluem:

• Aprendizagem por reforçoInteligência: os inteligentes aprendem por tentativa e erro, adaptando estratégias comportamentais com base no feedback do ambiente.
• Aprendizado por reforço multiagente (MARL)Inteligência múltipla: As inteligências múltiplas aprendem, interagem e co-evoluem em um ambiente compartilhado.
• Algoritmo evolutivoModelagem de processos evolutivos biológicos para otimizar o comportamento de inteligências por meio de operações como seleção, cruzamento e mutação.

Planejamento

Planejamento é o processo pelo qual um indivíduo inteligente desenvolve um plano de ação para atingir uma meta. Os métodos de planejamento comumente usados incluem:

• Planejamento clássicoBusca de espaço de estado: encontre uma sequência de ações de um estado inicial para um estado de meta com base em uma busca de espaço de estado.
• Planejamento hierárquicoDivisão de tarefas complexas em várias subtarefas e planejamento delas separadamente.
• Planejamento multiagenteDesenvolvimento colaborativo de planos de ação por meio de inteligências múltiplas.

Áreas de aplicação do MAS

O MAS tem uma ampla gama de aplicações, abrangendo muitas áreas em que é necessário que várias inteligências trabalhem juntas, por exemplo:

• RobóticaRobôs: vários robôs colaboram em tarefas como exploração, resgate e manuseio.
• Controle distribuídoInteligências múltiplas colaboram para controlar sistemas complexos, como redes inteligentes e sistemas de transporte inteligentes.
• Comércio eletrônicoNegociação e transações automatizadas entre várias inteligências em nome de compradores e vendedores.
• JogosPersonagens do jogo: Vários personagens do jogo trabalham juntos ou uns contra os outros para proporcionar uma experiência de jogo mais realista e desafiadora.
• SimulaçãoModelagem de sistemas sociais, econômicos ou biológicos complexos e estudo de seus padrões evolutivos.
• desenvolvimento de códigosA Intelligentsia pode colaborar na criação, teste e revisão de códigos.
• Cidade inteligente/Manufatura inteligente:: As inteligências múltiplas controlam a infraestrutura nas cidades e os equipamentos de produção nas fábricas, realizando tarefas de controle complexas.
• transação financeira:: As inteligências de negociação financeira podem simular negociadores humanos, demonstrando capacidades além das humanas em negociação de alta frequência e análise de decisões.

Desafios e futuro do MAS

Embora o MAS tenha feito progressos significativos, ainda há muitos desafios:

• HeterogeneidadeComo alcançar a interoperabilidade entre inteligências heterogêneas, que podem ter hardware, software e protocolos de comunicação diferentes?
• EscalabilidadeComo garantir o desempenho e a estabilidade do sistema à medida que o número de inteligências aumenta?
• RobustezComo podemos garantir que o sistema permaneça operacional diante de incertezas, como falhas de inteligência e mudanças no ambiente?
• SegurançaComo evitar ataques e danos causados por inteligências maliciosas?
• ÉticaComo podemos garantir que o comportamento do MAS seja ético e moral?

A EAM está pronta para novas oportunidades à medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, especialmente com o surgimento dos modelos de linguagem grande (LLMs), cujos recursos linguísticos e de raciocínio avançados devem transformar a EAM das seguintes maneiras:

• Maiores recursos de corpo inteligenteO LLM pode capacitar as inteligências com compreensão e geração aprimoradas de linguagem natural, permitindo que elas entendam melhor a intenção humana e a interação homem-computador.
• Uma maneira mais eficiente de colaborarO LLM pode facilitar o compartilhamento de conhecimento e o raciocínio colaborativo entre inteligências para melhorar a eficiência da colaboração.
• Maior variedade de cenários de aplicaçãoO LLM pode expandir as áreas de aplicação do MAS, como atendimento inteligente ao cliente, educação inteligente e assistência médica inteligente.

exatamente como Artigo introdutório do projeto NexusConforme mencionado em "Avanços recentes no campo de modelos de linguagem ampla (LLMs) estão aprimorando a arquitetura de MAS e seus recursos de aplicativos, como raciocínio quase humano. Quando integrados às arquiteturas de MAS, os LLMs podem atuar como inteligências centrais de raciocínio, aprimorando a adaptabilidade, a colaboração e a tomada de decisões em ambientes dinâmicos."

No futuro, o MAS se desenvolverá no sentido de ser mais inteligente, mais sinérgico e mais confiável, trazendo mais conveniência e valor para a sociedade humana.