Large Language Models (LLMs) wurden als autonome Agenten und in jüngster Zeit als Multiagentensysteme (MAS) eingesetzt, die komplexe Probleme lösen und die Welt simulieren können. MAS sind robust, flexibel und skalierbar, was sie für industrielle Anwendungen wertvoll macht. In diesem Blog werden Multiagentensysteme, ihre Architektur, ihre Unterschiede zu autonomen Agenten sowie ihre Vorteile und Herausforderungen untersucht. Wir werden den Blog mit einer Betrachtung des Anwendungsfalls von MAS abschließen.

Was sind Multiagentensysteme?

Multiagentensysteme (MAS) basieren auf künstlicher Intelligenz (KI) und können gemeinsam Aufgaben für Benutzer oder ein anderes System ausführen. Es handelt sich um ein verteiltes System mit mehreren KI-Agenten, die in der Lage sind, autonom zu erfassen, zu handeln und zu lernen, um individuelle oder kollektive Ziele zu erreichen. MAS können ein Softwareprogramm, Roboter, Drohnen, Sensoren oder Menschen (oder eine Kombination aus diesen) umfassen. MAS umfasst mehrere interagierende KI-Agenten, die jeweils über spezielle Fähigkeiten und Ziele verfügen.

MAS könnte beispielsweise separate Agenten umfassen, die sich auf das Zusammenfassen, Übersetzen und Generieren von Inhalten konzentrieren. Diese Agenten können dann durch Wissensaustausch und individuelle Aufgabenteilung zusammenarbeiten.

Architektur

Multiagentensysteme (MAS) kann auf viele verschiedene Arten strukturiert werden. Wir werden vier Möglichkeiten besprechen:

1. Hierarchische Struktur: Diese baumartige Struktur enthält Agenten mit unterschiedlichen Autonomiegraden. In einer einfachen hierarchischen Struktur könnte die Entscheidungsbefugnis bei einem Agenten liegen. Andererseits könnte sie in einer einheitlichen hierarchischen Struktur auf mehrere Agenten verteilt sein.
2. Holonische Strukturen: In dieser Art von Architektur werden die Agenten in Holarchien gruppiert. Ein Holon ist eine Entität, die ohne ihre Komponenten nicht funktionsfähig ist. In einem holonischen MAS kann der führende Agent mehrere Unteragenten haben, während er als einzelne Entität erscheint.
3. Koalitionsstruktur: Diese Struktur ist nützlich, wenn einzelne Agenten in einer Gruppe unterdurchschnittliche Leistungen erbringen. In diesem Fall schließen sich Agenten vorübergehend zusammen, um die Leistung zu steigern. Diese Koalition wird aufgelöst, sobald die gewünschte Leistung erreicht ist.
4. Teams: Agenten in einer Teamstruktur arbeiten zusammen, um die Gruppenleistung zu verbessern, und sind voneinander abhängig. Diese Struktur ähnelt Koalitionen, ist jedoch hierarchischer.

Funktionen

Multiagentensysteme (MAS) erfüllen die folgenden Funktionen:

• Problemlösung: MAS können komplexe Probleme bewältigen, die für eine einzelne Entität schwierig sind.
• Anpassung: MAS können ihr Verhalten an sich verändernde Umgebungen oder Interaktionen mit anderen Agenten anpassen.
• Verteilte Entscheidungsfindung: MAS treffen Entscheidungen gemeinsam, was robustere Lösungen ermöglicht.

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Komponenten

Multiagentensysteme (MAS) bestehen aus mehreren Komponenten, die jeweils eine bestimmte Rolle innerhalb des Systembetriebs haben. Die Agenten in einem MAS erfüllen die Gesamtziele des Systems, indem sie autonom und dezentral gesteuert arbeiten. Eine typische MAS-Architektur umfasst die folgenden Komponenten:

• Agenten: Die KI-Agenten haben eine klare Rolle, Persönlichkeit und Fähigkeiten und laufen auf LLMs. Diese Eigenschaften verleihen den Agenten und dem Gesamtsystem Intelligenz. Sie helfen den Agenten, miteinander und mit der Umgebung zu interagieren. Sie arbeiten mit ihren eigenen Zielen, Überzeugungen und Verhaltensweisen. Beispiele für Agenten sind Softwareprogramme, physische Einheiten oder eine Kombination aus beidem.
• Umgebungen: Die KI-Agenten befinden sich in einer externen Welt, in der sie wahrnehmen und handeln können. Diese Umgebungen können simuliert werden oder sich in physischen Räumen wie Fabriken, Straßen, Stromnetzen usw. befinden. Die Umgebung ist von entscheidender Bedeutung, um den Agenten mit Informationen und Ressourcen zu versorgen, und kann ihr Verhalten einschränken.
• Interaktionsprotokolle: Die KI-Agenten kommunizieren untereinander über Standard-Kommunikationssprachen für Agenten. Je nach Systemanforderungen umfasst dies Zusammenarbeit, Koordination und Verhandlung. Interaktionsprotokolle dienen als Regeln für die Interaktion der Agenten untereinander. Das Protokoll legt fest, welche Nachrichten die Agenten senden und ausführen können und unter welchen Bedingungen die Interaktion stattfindet.
• Organisation: Die KI-Agenten können entweder eine hierarchische, holonische, Koalitions- oder Teamstruktur haben. Jeder Typ definiert die interne Struktur und Organisation der Agenten, einschließlich der Wissensbasis des Agenten, der Argumentationsmechanismen und des Entscheidungsprozesses.
• Kommunikationssprache: Die gemeinsame Kommunikationssprache des Agenten bietet ein gemeinsames Vokabular und eine gemeinsame Syntax für den Informationsaustausch. Agenten verwenden sie, um miteinander zu kommunizieren.

Die MAS-Architektur erleichtert die Zusammenarbeit zwischen unabhängigen, sprachmodellbasierten Agenten und führt zu effektiven und modularen Lösungen. Die Idee hinter der Architektur ist es, KI-Agenten mit unterschiedlichen Kontexten zu schaffen, die durch ihre Rollen unterschiedliche Perspektiven einbringen. Die KI-Agenten verhalten sich aufgrund der unterschiedlichen Rollen, Ziele und Kontexte, die für sie definiert sind, unterschiedlich, auch wenn sie möglicherweise immer noch dasselbe LLM verwenden.

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Die Rolle von Parametern in LLMs

Autonome Agenten vs. Multiagentensysteme

Vorteile und Herausforderungen der MAS-Integration

Multiagentensysteme (MAS) bietet Unternehmen mehrere Vorteile, allerdings ergeben sich bei der Integration in die reale Welt auch Herausforderungen. In diesem Abschnitt werden wir beide Aspekte von MAS behandeln.

Die wichtigsten Vorteile von Multiagentensystemen sind:

• Flexibilität: MAS kann sich an verschiedene Umgebungen anpassen, indem Agenten hinzugefügt, entfernt oder übernommen werden, wodurch es für verschiedene Anwendungsfälle einsetzbar ist.
• Skalierbarkeit: MAS ist aufgrund seines dezentralen Designs skalierbar. Dies ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit zwischen mehreren Agenten, was zu einem riesigen Pool an gemeinsam genutzten Informationen führt.
• Domänenspezialisierung: Jeder Agent in MAS kann ein bestimmtes Fachwissen vorweisen. Dies ist bei der Informationssynthese nützlich, da ein KI-Agent Wissen und Feedback von anderen KI-Agenten mit Spezialisierungen in verwandten Bereichen einbeziehen kann.
• Verbesserte Leistung: MAS zeigte eine höhere Leistung, da mehrere Agenten zu mehr Lernen und Reflexion führen. Die Zusammenarbeit und der Wissensaustausch zwischen den Agenten helfen dabei, Informationslücken zu schließen.

Die wichtigsten Herausforderungen von Multiagentensystemen sind:

• Fehlfunktionen durch Bedrohungen: Agenten können gemeinsame Fallstricke erleiden, wenn sie auf denselben Grundmodellen basieren. Dies könnte das MAS einem systemweiten Ausfall oder feindlichen Angriffen aussetzen.
• Komplexe Koordination: Eine erfolgreiche MAS-Implementierung erfordert eine komplexe Koordination, die schwierig einzurichten und aufrechtzuerhalten ist. Es müssen Agenten entwickelt werden, die sich nahtlos koordinieren und miteinander verhandeln.
• Unvorhersehbares Verhalten: Das Erkennen und Verwalten von Konflikten ist schwierig, da die Agenten in dezentralen Netzwerken autonom und unabhängig arbeiten. Diese Bedingungen erschweren die Lösung der auftretenden Probleme.

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Multiagentensysteme: Ein Praxisbeispiel

AutoGen ist ein Open-Source-Programmierframework, das die Erstellung und Entwicklung von KI-Agenten vereinfachen soll. Es bietet ein einheitliches Multiagent-Konversationsframework als High-Level-Abstraktion. Es umfasst anpassbare und dialogorientierte Agenten, die LLMs, Tools und Menschen über einen automatisierten Agenten-Chat integrieren. AutoGen abstrahiert und implementiert dialogorientierte und anpassbare Agenten, die Aufgaben durch Inter-Agenten-Konversation lösen können.

Lassen Sie uns den Wert einer Plattform wie AutoGen für den Aufbau von MAS verstehen. Dazu werden wir untersuchen, wie Multiagentensysteme mithilfe von AutoGen für ein intelligentes Verkehrsmanagementsystem in der Stadt implementiert werden kann.

Ziel

Optimierung des Verkehrsflusses in einer Stadt durch den Einsatz mehrerer Agenten, die Verkehrssignale überwachen und verwalten, Fahrer in Echtzeit benachrichtigen und Daten für die zukünftige Planung sammeln.

Arten von beteiligten Agenten

• Verkehrssignalagent
• Überwachungsagent
• Fahrerbenachrichtigungsagent
• Routenoptimierungsagent
• Datenanalyseagent

Implementierungsschritte

1. Agenten-Kommunikation: AutoGen kann verwendet werden, um die Kommunikation zwischen Agenten mithilfe eines vordefinierten Protokolls zu erleichtern.
2. Echtzeit-Datenerfassung: Der Verkehrsüberwachungsagent sammelt Daten aus mehreren Quellen und übermittelt sie an die Verkehrssignalagenten, um dynamische Anpassungen vorzunehmen.
3. Signalanpassung: Der Ampelagent passt die Ampelschaltungen auf Grundlage von Echtzeit-Verkehrsdaten an, wodurch Staus zu Stoßzeiten reduziert werden können.
4. Fahrerbenachrichtigungen: Der Fahrerbenachrichtigungsagent sendet Warnmeldungen über die Verkehrslage an die Fahrer.

5. Routenvorschläge: Der Routenoptimierungsagent analysiert Verkehrsdaten und schlägt alternative Routen vor, um Verzögerungen für die Fahrer zu minimieren.
6. Feedback-Schleife: Der Datenanalyseagent sammelt Feedback und historische Daten, sodass das System im Laufe der Zeit dazulernen und sich verbessern kann.

Mehrwert

AutoGen hilft, Interaktionen und Arbeitsabläufe zwischen Agenten zu optimieren, indem es das gesamte System effizienter macht und auf Echtzeit-Änderungen der Verkehrsbedingungen reagiert. Solche dynamischen Anpassungen der Verkehrssignale führen zu einem reibungsloseren Verkehrsfluss, verbesserten Reisezeiten, vermeiden Verzögerungen und unterstützen die langfristige Verkehrsplanung mithilfe der Analyse historischer Daten.

Large Language Models (LLMs) steigern Effizienz und Produktivität. Entdecken Sie in unserem Blogbeitrag, wie LLMs Abläufe optimieren und Ihrem Unternehmen echte Mehrwerte bieten können:

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Multiagentensysteme: anpassungsfähig und skalierbar

KI hilft bei der Erschließung anpassungsfähiger, intelligenter und skalierbarer MAS-Implementierungen. Aufgrund ihrer robusten Architektur und Fähigkeiten findet sie Anwendung in der Industrie, beispielsweise beim Aufbau intelligenter Städte mit integrierter Mobilität und bei der Bereitstellung von Gesundheitsleistungen unter Nutzung von Patientendaten. Die Rechenstruktur der KI spielt eine Schlüsselrolle bei der Nutzbarkeit von Multiagentensystemen. Ihre weit verbreitete Anwendbarkeit und die Verfügbarkeit von Open-Source-MAS-Entwicklungsplattformen wie AutoGen machen sie zu einem unverzichtbaren Instrument für soziale Auswirkungen.