Појава система са више агената

Системи са више агената (МАС) добијају на снази јер програмери теже да креирају ефикасније и робусније АИ апликације. Уместо да се ослањају на јединствени АИ модел, ови системи користе више специјализованих агената који заједно раде на заједничком циљу. Овај приступ побољшава функционалност, перформансе и прилагодљивост, чинећи га погодним за различите апликације.

Зашто користити системе са више агената?

Системи са више агената решавају неколико изазова у развоју вештачке интелигенције, укључујући:

Скалабилност:Лако се могу проширити додавањем нових агената, који се могу прилагодити специфичним задацима. На пример, ако развијате цхатбот за корисничку подршку, можете да имате различите агенте да се баве разним питањима као што су наплата, техничка подршка или општа питања. Овај модуларни приступ омогућава програмерима да прилагоде своје системе како би задовољили потребе клијената у развоју.
Толеранција грешака:Ако један агент не успе, други могу да наставе са радом, обезбеђујући отпорност система. Ово је посебно критично у окружењима где је време непрекидног рада кључно, као што су финансијске услуге, где кварови система могу довести до значајних губитака.
Флексибилност:Агенти могу бити дизајнирани да уче и прилагођавају се, побољшавајући укупну интелигенцију система. На пример, агент одговоран за праћење перформанси мреже може да прилагоди своје параметре на основу флуктуирајућих образаца саобраћаја, обезбеђујући оптималну алокацију ресурса.

Алтернативни алати за изградњу система са више агената

Иако је Гоогле-ов комплет за развој агената (АДК) робусна опција за изградњу система са више агената, неколико других алата такође може олакшати овај процес. Ево неколико важних алтернатива:

1. ЈАДЕ (Развојни оквир Јава агента)

ЈАДЕ је оквир отвореног кода написан у Јави дизајниран за развој система са више агената. Пружа платформу која подржава стварање агената и њихову међусобну интеракцију. ЈАДЕ се истиче у:

Кључне предности система са више агената

📈

Скалабилност
Лако додајте агенте за одређене задатке

🔒

Толеранција грешака
Наставља рад упркос грешкама агента

🔄

Флексибилност
Агенти могу да уче и да се прилагођавају

🧩

Модуларни дизајн
Прилагодите агенте за потребе клијената

Подршка за ФИПА стандарде за комуникацију са агентима, обезбеђујући интероперабилност између различитих система агената.
Интеграција са постојећим Јава апликацијама, што олакшава имплементацију у окружењима предузећа која се ослањају на Јаву.
Богат скуп развојних алата који поједностављују управљање животним циклусом агента, омогућавајући програмерима да се фокусирају на изградњу функционалности, а не на основну инфраструктуру.

Да бисте илустровали како да направите једноставног агента користећи ЈАДЕ, размотрите следећи исечак кода:

импорт јаде.цоре.Агент;
импорт јаде.цоре.бехавиоурс.ЦицлицБехавиоур;

јавна класа СимплеАгент проширује Агент {
    протецтед воид сетуп() {
        Систем.оут.принтлн(гетЛоцалНаме() + " је спреман.");
        аддБехавиоур(нев ЦицлицБехавиоур(тхис) {
            публиц воид ацтион() {
                // Радња агента овде, нпр. слање порука другим агентима
                // или одговарање на захтеве
                Систем.оут.принтлн(гетЛоцалНаме() + " извршава свој задатак.");
            }
        });
    }
}

Овај исечак дефинише једноставног агента који је увек активан и спреман за обављање задатака, као што је комуникација са другим агентима.

2. Мицрософт Бот Фрамеворк

Мицрософт Бот Фрамеворк омогућава програмерима да креирају агенте за разговор који могу да управљају сложеним дијалозима користећи модуларни приступ. Ево по чему се истиче:

Обимне могућности интеграције са различитим каналима комуникације, укључујући Скипе, Слацк и Фацебоок Мессенгер, што побољшава доступност корисника.
Могућности вештачке интелигенције које покреће Азуре Цогнитиве Сервицес, омогућавајући обраду и разумевање природног језика, што чини разговоре природнијим.
Богат развојни екосистем за прављење и тестирање ботова, заједно са наменским емулатором оквира за роботе који симулира разговоре за отклањање грешака.

Ево кратког примера како да направите једноставног бота користећи оквир:

користећи Мицрософт.Бот.Буилдер;
користећи Мицрософт.Бот.Сцхема;

јавна класа ЕцхоБот : АцтивитиХандлер {
    заштићено надјачавање асинц Задатак ОнМессагеАцтивитиАсинц(ИТурнЦонтект&лт;ИМессагеАцтивити&гт; турнЦонтект, ЦанцеллатионТокен цанцеллатионТокен) {
        вар реплиТект = "Рекли сте: " + турнЦонтект.Ацтивити.Тект;
        аваит турнЦонтект.СендАцтивитиАсинц(МессагеФацтори.Тект(реплиТект, реплиТект), цанцеллатионТокен);
    }
}

Овај пример креира ехо бота који понавља шта год корисник каже, демонстрирајући основну двосмерну комуникацију.

3. Раса

Раса је оквир за машинско учење отвореног кода за изградњу контекстуалних АИ помоћника. Фокусира се на:

Разумевање природног језика (НЛУ) за разумевање намера корисника, омогућавајући динамичније разговоре. Ово је посебно корисно у апликацијама које захтевају кориснички унос.
Управљање дијалогом које омогућава сложене интеракције засноване на корисничком контексту и историји, што је од суштинског значаја за стварање ангажованих агената за разговор.
Опције прилагођавања за развој јединствених конверзацијских искустава која могу побољшати ангажман корисника.

Да бисмо илустровали једноставну имплементацију Раса, ево основне конфигурационе датотеке:

верзија: "2.0"

нлу:
- намера: поздравити
  примери: |
   , здраво
   , здраво
   , добро јутро

- намера: збогом
  примери: |
   , ћао
   , видимо се касније
   , збогом

Ова конфигурација дефинише две намере: поздрав и опроштај, заједно са примерима како корисници могу да изразе те намере.

Практично: Изградња система са више агената са ЈАДЕ-ом

Да бисмо илустровали како се користи ЈАДЕ, хајде да направимо једноставан систем са више агената. Циљ је створити агенте који комуницирају и деле информације. Испод је основни преглед како да почнете:

импорт јаде.цоре.Агент;
импорт јаде.цоре.бехавиоурс.*;

јавна класа МултиАгентСистем проширује агента {
    протецтед воид сетуп() {
        Систем.оут.принтлн(гетЛоцалНаме() + " почиње своје операције...");
        аддБехавиоур(нев ЦицлицБехавиоур(тхис) {
            публиц воид ацтион() {
                // Пример комуникације са другим агентом
                // Може послати поруку или преузети податке
                Систем.оут.принтлн(гетЛоцалНаме() + " цоммуницатинг...");
            }
        });
    }
}

Овај исечак кода илуструје како се креира основни агент у систему са више агената. Сваки агент се може програмирати да обавља различите задатке и комуницира са другима. Ова архитектура је посебно корисна у сценаријима где више процеса мора да се покреће истовремено, као што су апликације за сарадњу.

Интеграција система са више агената са Цлоуд технологијама

Примена система са више агената подразумева разматрање инфраструктуре. Цлоуд платформе као што су АВС, Гоогле Цлоуд или Азуре нуде основне услуге које побољшавају скалабилност и поузданост. Ево како можете да се интегришете:

Архитектура микросервиса:Сваки агент може да функционише као микросервис. Ово омогућава независну скалабилност и лако управљање. На пример, ако имате агента који обрађује трансакције, он може да ради независно од других агената посвећених анализи података.
Функције без сервера:Искористите функције као што је АВС Ламбда за агенте који треба да обављају краткотрајне задатке без потребе за наменским сервером.

Коришћење архитектуре микросервиса омогућава вам да примените сваког агента на различиту инстанцу облака, омогућавајући максималне перформансе и смањено кашњење. Ово не само да повећава брзину већ и смањује трошкове повезане са управљањем ресурсима.

Стварни случајеви употребе система са више агената

Да бисмо разумели практичне примене система са више агената, погледајмо неколико сценарија из стварног света:

1. Аутономна возила

У развоју аутономних возила, системи са више агената могу да координирају акције између возила, саобраћајне сигнализације и пешака. Свако возило делује као агент који комуницира са другима како би поделио услове на путу, навигирао рутама и избегао сударе. Овај приступ обезбеђује сигурнију и ефикаснију вожњу, јер возила могу да доносе одлуке у реалном времену на основу акција других.

Популарни алати за развој са више агената

Гоогле АДК Робусна опција за МАС

ЈАДЕ Оквир отвореног кода заснован на Јави

Мицрософт Бот Фрамеворк Интегрисан са Азуре услугама

Раса Фокусирајте се на конверзацијски АИ

2. Системи паметне куће

Паметни кућни уређаји често раде као агенти у систему са више агената, комуницирајући једни са другима да би оптимизовали коришћење енергије или побољшали безбедност. На пример, термостат може да прилагоди своја подешавања на основу података са сензора покрета и временске прогнозе, док паметне браве могу да комуницирају са сигурносним камерама како би побољшале безбедносне протоколе. Ова интеграција омогућава боље животно окружење.

Изазови у развоју система са више агената

Упркос предностима, развој система са више агената може имати изазове:

сложеност:Дизајн и имплементација могу брзо постати сложени, посебно како се број агената повећава. Разумевање начина на који агенти комуницирају и обезбеђивање да раде кохезивно је од суштинског значаја.
Координација:Осигуравање да агенти раде хармонично захтева промишљену оркестрацију и протоколе комуникације. Добре праксе дизајна, као што је употреба језика комуникације агената, могу ублажити ове изазове.

Ови изазови захтевају пажљиво планирање и дизајн како би се осигурало да процес развоја остане управљив и ефикасан. Коришћење алата који олакшавају комуникацију и координацију може у великој мери побољшати развојно искуство.

Кључни ставови и будућност система са више агената

Системи са више агената представљају значајну промену у начину на који се развијају АИ апликације. Децентрализацијом задатака међу више агената, системи постају способнији и отпорнији. Како се технологије развијају, вероватно ћемо видети повећану интеграцију МАС-а у различитим секторима као што су здравство, финансије и логистика.

Овај чланак је представио неколико алтернатива Гоогле-овом АДК-у. Научили сте о ЈАДЕ-у, Мицрософт Бот Фрамеворк-у и Раса као ефикасним алатима за ваш следећи АИ пројекат. Ако сте заинтересовани да продубите своје знање, размислите о истраживању следећих ресурса:

алат за праћење буџета, Корисна апликација за ефикасно управљање ресурсима унутар вашег система.
ГрапхКЛ Леарн, Разумевање упита и манипулације подацима.
ПостгреСКЛ документи, Научите како да ефикасно рукујете складиштењем података.
Аудацити, Истражите методе обраде звука.

У закључку, сада је узбудљиво време да зароните у системе са више агената. Без обзира да ли користите Гоогле АДК или истражујете нове оквире, потенцијал за иновативне апликације је огроман. Да ли сте спремни да почнете да градите? Погледајте поменуте алате и оквире. Свет система са више агената чека!