Kelių agentų sistemų atsiradimas

Kelių agentų sistemos (MAS) populiarėja, nes kūrėjai siekia sukurti efektyvesnes ir patikimesnes AI programas. Užuot pasikliavę vienu AI modeliu, šiose sistemose naudojami keli specializuoti agentai, kurie dirba kartu siekdami bendro tikslo. Šis metodas pagerina funkcionalumą, našumą ir pritaikomumą, todėl tinka įvairioms programoms.

Kodėl verta naudoti kelių agentų sistemas?

Kelių agentų sistemos sprendžia keletą DI kūrimo iššūkių, įskaitant:

Mastelio keitimas:Jie gali būti lengvai išplėsti pridedant naujų agentų, kurie gali būti pritaikyti konkrečioms užduotims. Pavyzdžiui, jei kuriate klientų aptarnavimo pokalbių robotą, įvairūs agentai gali tvarkyti įvairias problemas, pvz., atsiskaitymo, techninės pagalbos ar bendrųjų užklausų. Šis modulinis metodas leidžia kūrėjams pritaikyti savo sistemas, kad atitiktų besikeičiančius klientų poreikius.
Gedimų tolerancija:Jei vienam agentui nepavyksta, kiti gali tęsti darbą, užtikrindami sistemos atsparumą. Tai ypač svarbu aplinkose, kuriose veikimo laikas yra labai svarbus, pavyzdžiui, finansinėse paslaugose, kur sistemos gedimai gali sukelti didelių nuostolių.
Lankstumas:Agentai gali būti sukurti taip, kad mokytųsi ir prisitaikytų, o tai pagerintų bendrą sistemos intelektą. Pavyzdžiui, agentas, atsakingas už tinklo našumo stebėjimą, gali koreguoti jo parametrus pagal svyruojančius srauto modelius, užtikrindamas optimalų išteklių paskirstymą.

Alternatyvūs kelių agentų sistemų kūrimo įrankiai

Nors „Google“ agentų kūrimo rinkinys (ADK) yra patikimas pasirinkimas kuriant kelių agentų sistemas, keli kiti įrankiai taip pat gali palengvinti šį procesą. Štai keletas vertų dėmesio alternatyvų:

1. JADE (Java Agent DEvelopment Framework)

JADE yra atvirojo kodo sistema, parašyta Java kalba, skirta kurti kelių agentų sistemas. Tai suteikia platformą, kuri palaiko agentų kūrimą ir jų sąveiką tarpusavyje. JADE išsiskiria:

Pagrindiniai kelių agentų sistemų pranašumai

📈

Mastelio keitimas
Lengvai pridėkite agentus konkrečioms užduotims atlikti

🔒

Gedimų tolerancija
Ir toliau veikia nepaisant agento gedimų

🔄

Lankstumas
Agentai gali mokytis ir prisitaikyti

🧩

Modulinis dizainas
Pritaikykite agentus pagal besikeičiančius klientų poreikius

FIPA agentų komunikacijos standartų palaikymas, užtikrinantis skirtingų agentų sistemų sąveiką.
Integracija su esamomis Java programomis, todėl ją lengva įdiegti įmonės aplinkose, kurios remiasi Java.
Gausus kūrimo įrankių rinkinys, supaprastinantis agento gyvavimo ciklo valdymą, leidžiantis kūrėjams sutelkti dėmesį į funkcijų kūrimą, o ne į pagrindinę infrastruktūrą.

Norėdami parodyti, kaip sukurti paprastą agentą naudojant JADE, apsvarstykite šį kodo fragmentą:

importuoti jade.core.Agent;
importuoti jade.core.behaviours.CyclicBehaviour;

public class SimpleAgent išplečia agentą {
    protected void setup() {
        System.out.println(getLocalName() + " paruošta.");
        addBehaviour(new CyclicBehaviour(this) {
            viešas negaliojantis veiksmas() {
                // Agento veiksmas čia, pvz., pranešimų siuntimas kitiems agentams
                // arba atsakymas į užklausas
                System.out.println(getLocalName() + " atlieka savo užduotį.");
            }
        });
    }
}

Šis fragmentas apibrėžia paprastą agentą, kuris visada yra aktyvus ir pasirengęs atlikti užduotis, pvz., bendrauti su kitais agentais.

2. Microsoft Bot Framework

„Microsoft Bot Framework“ leidžia kūrėjams sukurti pokalbių agentus, kurie gali tvarkyti sudėtingus dialogus naudojant modulinį metodą. Štai kuo jis išsiskiria:

Didelės integravimo galimybės su skirtingais komunikacijos kanalais, įskaitant „Skype“, „Slack“ ir „Facebook Messenger“, kurios pagerina vartotojo pasiekiamumą.
„Azure Cognitive Services“ palaiko dirbtinio intelekto galimybes, leidžiančias natūraliai apdoroti ir suprasti kalbą, todėl pokalbiai atrodo natūralesni.
Turtinga plėtros ekosistema, skirta robotams kurti ir testuoti, kartu su specialiu Bot Framework emuliatoriumi, kuris imituoja pokalbius derinant.

Štai trumpas pavyzdys, kaip sukurti paprastą robotą naudojant sistemą:

naudojant Microsoft.Bot.Builder;
naudojant Microsoft.Bot.Schema;

public class EchoBot : ActivityHandler {
    Protected override async Task OnMessageActivityAsync(ITurnContext<IMessageActivity> turnContext, CancellationToken cancellationToken) {
        var replyText = "Jūs pasakėte: " + turnContext.Activity.Text;
        laukti turnContext.SendActivityAsync(MessageFactory.Text(replyText, replyText), cancellationToken);
    }
}

Šis pavyzdys sukuria aido robotą, kuris kartoja viską, ką sako vartotojas, parodydamas pagrindinį dvikryptį ryšį.

3. Rasa

„Rasa“ yra atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, skirta kontekstiniams AI padėjėjams kurti. Jame pagrindinis dėmesys skiriamas:

Natūralios kalbos supratimas (NLU), skirtas suprasti vartotojo ketinimus, leidžiantis užmegzti dinamiškesnius pokalbius. Tai ypač naudinga programose, kurioms reikia vartotojo įvesties.
Dialogo valdymas, leidžiantis atlikti sudėtingas sąveikas, pagrįstas vartotojo kontekstu ir istorija, o tai būtina norint sukurti patrauklius pokalbio agentus.
Tinkinimo parinktys, skirtos sukurti unikalią pokalbio patirtį, galinčią padidinti vartotojų įsitraukimą.

Norėdami iliustruoti paprastą Rasa diegimą, pateikiame pagrindinį konfigūracijos failą:

versija: "2.0"

nlu:
- ketinimas: pasisveikinti
  pavyzdžiai: |
   , labas
   , labas
   , labas rytas

- ketinimas: atsisveikink
  pavyzdžiai: |
   , iki
   , iki pasimatymo vėliau
   , atsisveikink

Ši konfigūracija apibrėžia du ketinimus: pasisveikinimą ir atsisveikinimą, taip pat pavyzdžius, kaip vartotojai gali išreikšti tuos ketinimus.

Praktika: kelių agentų sistemos kūrimas naudojant JADE

Norėdami parodyti, kaip naudoti JADE, sukurkime paprastą kelių agentų sistemą. Tikslas yra sukurti agentus, kurie bendrauja ir dalijasi informacija. Žemiau pateikiamas pagrindinis aprašymas, kaip pradėti:

importuoti jade.core.Agent;
importuoti jade.core.behaviours.*;

public class MultiAgentSystem išplečia agentą {
    protected void setup() {
        System.out.println(getLocalName() + " pradeda savo veiklą...");
        addBehaviour(new CyclicBehaviour(this) {
            viešas negaliojantis veiksmas() {
                // Bendravimo su kitu agentu pavyzdys
                // Galima išsiųsti pranešimą arba gauti duomenis
                System.out.println(getLocalName() + " bendrauja...");
            }
        });
    }
}

Šis kodo fragmentas iliustruoja, kaip sukurti pagrindinį agentą kelių agentų sistemoje. Kiekvienas agentas gali būti užprogramuotas atlikti skirtingas užduotis ir bendrauti su kitais. Ši architektūra ypač naudinga tais atvejais, kai vienu metu turi veikti keli procesai, pvz., bendradarbiavimo programose.

Kelių agentų sistemų integravimas su debesų technologijomis

Diegiant kelių agentų sistemas reikia atsižvelgti į infrastruktūrą. Debesų platformos, tokios kaip AWS, Google Cloud arba Azure, siūlo esmines paslaugas, kurios padidina mastelio keitimą ir patikimumą. Štai kaip galite integruoti:

„Microservices“ architektūra:Kiekvienas agentas gali veikti kaip mikropaslauga. Tai užtikrina nepriklausomą mastelio keitimą ir lengvą valdymą. Pavyzdžiui, jei turite agentą, kuris apdoroja operacijas, jis gali veikti nepriklausomai nuo kitų agentų, skirtų duomenų analizei.
Funkcijos be serverio:Naudokite tokias funkcijas kaip AWS Lambda agentams, kuriems reikia atlikti trumpalaikes užduotis nereikalaujant dedikuoto serverio.

Naudodami mikropaslaugų architektūrą galite įdiegti kiekvieną agentą skirtingame debesies egzemplioriuje, taip užtikrinant maksimalų našumą ir sumažinant delsą. Tai ne tik padidina greitį, bet ir sumažina su išteklių valdymu susijusias išlaidas.

Realaus pasaulio kelių agentų sistemų naudojimo atvejai

Norėdami suprasti praktinį kelių agentų sistemų pritaikymą, pažvelkime į keletą realaus pasaulio scenarijų:

1. Autonominės transporto priemonės

Kuriant autonomines transporto priemones, kelių agentų sistemos gali koordinuoti veiksmus tarp transporto priemonių, šviesoforų ir pėsčiųjų. Kiekviena transporto priemonė veikia kaip agentas, bendraujantis su kitais, kad galėtų dalytis kelio sąlygomis, naršyti maršrutus ir išvengti susidūrimų. Toks požiūris užtikrina saugesnį ir efektyvesnį vairavimą, nes transporto priemonės gali priimti sprendimus realiu laiku pagal kitų veiksmus.

Populiarūs kelių agentų kūrimo įrankiai

Google ADK Tvirtas MAS pasirinkimas

JADE Atvirojo kodo, Java pagrindu sukurta sistema

Microsoft Bot Framework Integruota su Azure paslaugomis

Rasa Sutelkite dėmesį į pokalbio AI

2. Išmaniųjų namų sistemos

Išmanieji namų įrenginiai dažnai veikia kaip agentai kelių agentų sistemoje, bendrauja tarpusavyje, kad optimizuotų energijos naudojimą arba padidintų saugumą. Pavyzdžiui, termostatas gali koreguoti nustatymus pagal duomenis iš judesio jutiklių ir orų prognozes, o išmanieji užraktai gali susisiekti su apsaugos kameromis, kad pagerintų saugos protokolus. Ši integracija leidžia sukurti jautresnę gyvenamąją aplinką.

Kelių agentų sistemos kūrimo iššūkiai

Nepaisant pranašumų, kelių agentų sistemų kūrimas gali susidurti su iššūkiais:

Sudėtingumas:Projektavimas ir įgyvendinimas gali greitai tapti sudėtingi, ypač didėjant agentų skaičiui. Svarbu suprasti, kaip agentai sąveikauja, ir užtikrinti, kad jie veiktų darniai.
Koordinavimas:Norint užtikrinti, kad agentai dirbtų darniai, reikia apgalvoto orkestravimo ir komunikacijos protokolų. Gera projektavimo praktika, pvz., agentų bendravimo kalbų naudojimas, gali sušvelninti šiuos iššūkius.

Šie iššūkiai reikalauja kruopštaus planavimo ir projektavimo, siekiant užtikrinti, kad kūrimo procesas išliktų valdomas ir veiksmingas. Naudojant priemones, palengvinančias bendravimą ir koordinavimą, galima labai pagerinti kūrimo patirtį.

Pagrindiniai kelių agentų sistemų pasiūlymai ir ateitis

Kelių agentų sistemos yra reikšmingas AI programų kūrimo pokytis. Decentralizavus užduotis tarp kelių agentų, sistemos tampa pajėgesnės ir atsparesnės. Tobulėjant technologijoms, greičiausiai pamatysime didesnę MAS integraciją įvairiuose sektoriuose, tokiuose kaip sveikatos priežiūra, finansai ir logistika.

Šiame straipsnyje pristatomos kelios „Google“ ADK alternatyvos. Sužinojote apie JADE, Microsoft Bot Framework ir Rasa kaip veiksmingus įrankius kitam AI projektui. Jei norite pagilinti savo žinias, apsvarstykite galimybę ištirti šiuos išteklius:

biudžeto stebėjimo įrankis, Naudinga programa, skirta efektyviai valdyti išteklius sistemoje.
GraphQL Sužinokite, Supraskite užklausas ir duomenų apdorojimą.
PostgreSQL dokumentai, Sužinokite, kaip efektyviai tvarkyti duomenų saugojimą.
Audacity, Ištirkite garso apdorojimo būdus.

Apibendrinant, dabar yra įdomus laikas pasinerti į kelių agentų sistemas. Nesvarbu, ar naudojate „Google ADK“, ar tyrinėjate naujas sistemas, naujoviškų programų potencialas yra didžiulis. Ar esate pasiruošę pradėti statyti? Peržiūrėkite minėtus įrankius ir sistemas. Kelių agentų sistemų pasaulis laukia!