多代理系统的出现

随着开发人员寻求创建更高效、更强大的人工智能应用程序，多代理系统 (MAS) 越来越受到关注。这些系统不依赖单一的人工智能模型，而是利用多个专门的代理来共同实现共同的目标。这种方法增强了功能、性能和适应性，使其适用于各种应用程序。

为什么要使用多代理系统？

多代理系统解决了人工智能开发中的几个挑战，包括：

可扩展性：他们可以通过添加新代理来轻松扩展，这些新代理可以针对特定任务进行定制。例如，如果您正在开发客户服务聊天机器人，则可以让不同的代理处理各种问题，例如计费、技术支持或一般查询。这种模块化方法允许开发人员调整他们的系统以满足不断变化的客户需求。
容错性：如果一个代理发生故障，其他代理可以继续工作，确保系统恢复能力。这在正常运行时间至关重要的环境中尤其重要，例如金融服务，系统故障可能会导致重大损失。
灵活性：代理可以被设计为学习和适应，从而增强系统的整体智能。例如，负责监控网络性能的代理可以根据波动的流量模式调整其参数，确保最佳的资源分配。

构建多代理系统的替代工具

虽然 Google 的代理开发套件 (ADK) 是构建多代理系统的强大选项，但其他一些工具也可以促进此过程。以下是一些值得注意的替代方案：

1. JADE（Java代理开发框架）

JADE 是一个用 Java 编写的开源框架，设计用于开发多代理系统。它提供了一个支持代理创建及其相互交互的平台。 JADE 擅长：

多代理系统的主要优点

📈

可扩展性
轻松添加特定任务的代理

🔒

容错能力
尽管代理失败仍继续运行

🔄

灵活性
代理可以学习和适应

🧩

模块化设计
根据不断变化的客户需求定制代理

支持代理通信的 FIPA 标准，确保不同代理系统之间的互操作性。
与现有Java应用程序集成，使其在依赖Java的企业环境中轻松实施。
一组丰富的开发工具可简化代理生命周期管理，使开发人员能够专注于构建功能而不是底层基础设施。

为了说明如何使用 JADE 创建简单的代理，请考虑以下代码片段：

导入jade.core.Agent；
导入jade.core.behaviours.CyclicBehaviour；

公共类 SimpleAgent 扩展 Agent {
    受保护的无效设置（）{
        System.out.println(getLocalName() + " 已准备就绪。");
        addBehaviour（新的CyclicBehaviour（这个）{
            公共无效行动（）{
                // 这里的代理动作，例如，向其他代理发送消息
                // 或响应请求
                System.out.println(getLocalName() + " 执行任务。");
            }
        });
    }
}

此代码片段定义了一个简单的代理，该代理始终处于活动状态并准备好执行任务，例如与其他代理进行通信。

2. 微软机器人框架

Microsoft Bot Framework 允许开发人员创建可以使用模块化方法处理复杂对话的会话代理。这就是它脱颖而出的原因：

与不同通信渠道（包括 Skype、Slack 和 Facebook Messenger）的广泛集成功能，增强了用户的可访问性。
AI capabilities powered by Azure Cognitive Services, allowing for natural language processing and understanding, which makes conversations feel more natural.
用于构建和测试机器人的丰富的开发生态系统，配有专用的机器人框架模拟器，可模拟调试对话。

以下是如何使用该框架创建简单机器人的简短示例：

使用 Microsoft.Bot.Builder；
使用 Microsoft.Bot.Schema；

公共类 EchoBot ： ActivityHandler {
    受保护的覆盖异步任务 OnMessageActivityAsync(ITurnContextturnContext, CancellationToken CancelToken) {
        varreplyText=“你说：”+turnContext.Activity.Text;
        等待turnContext.SendActivityAsync(MessageFactory.Text(replyText,replyText),cancelToken);
    }
}

此示例创建一个回声机器人，它会重复用户所说的任何内容，展示基本的双向通信。

3.拉莎

Rasa 是一个开源机器学习框架，用于构建上下文 AI 助手。它的重点是：

自然语言理解 (NLU) 可理解用户意图，从而实现更动态的对话。这在需要用户输入的应用程序中特别有用。
对话管理允许基于用户上下文和历史记录进行复杂的交互，这对于创建有吸引力的对话代理至关重要。
用于开发可增强用户参与度的独特对话体验的自定义选项。

为了说明简单的 Rasa 实现，下面是一个基本配置文件：

版本：“2.0”

自然卢：
- 意图：打招呼
  例子： |
   ，嗨
   ，你好
   ，早上好

- 意图：再见
  例子： |
   ，再见
   ，稍后见
   ，再见

此配置定义了两个意图：问候和告别，以及用户如何表达这些意图的示例。

实践：使用 JADE 构建多代理系统

为了说明如何使用 JADE，让我们构建一个简单的多代理系统。目标是创建能够通信和共享信息的代理。以下是如何开始的基本概述：

导入jade.core.Agent；
导入jade.core.behaviours.*;

公共类 MultiAgentSystem 扩展 Agent {
    受保护的无效设置（）{
        System.out.println(getLocalName() + " 正在开始操作...");
        addBehaviour（新的CyclicBehaviour（这个）{
            公共无效行动（）{
                // 与另一个代理通信的示例
                // 可以发送消息或检索数据
                System.out.println(getLocalName() + "正在通信...");
            }
        });
    }
}

此代码片段说明了如何在多代理系统中创建基本代理。每个代理都可以被编程来执行不同的任务并与其他代理进行通信。这种架构在多个进程必须同时运行的场景中特别有用，例如在协作应用程序中。

将多代理系统与云技术集成

部署多代理系统需要考虑基础设施。 AWS、Google Cloud 或 Azure 等云平台提供可增强可扩展性和可靠性的基本服务。以下是整合方法：

微服务架构：每个代理都可以充当微服务。这允许独立的可扩展性和易于管理。例如，如果您有一个处理事务的代理，它可以独立于其他专用于数据分析的代理运行。
无服务器功能：对于需要执行短期任务而无需专用服务器的代理，可以利用 AWS Lambda 等功能。

使用微服务架构使您能够将每个代理部署在不同的云实例上，从而实现最大性能并减少延迟。这不仅提高了速度，还降低了与资源管理相关的成本。

多代理系统的真实用例

为了了解多代理系统的实际应用，让我们看几个现实场景：

1. 自动驾驶汽车

在自动驾驶汽车的开发中，多智能体系统可以协调车辆、交通信号灯和行人之间的行动。每辆车都充当与其他车辆通信的代理，以共享路况、导航路线并避免碰撞。这种方法可确保更安全、更高效的驾驶，因为车辆可以根据其他人的行为做出实时决策。

流行的多代理开发工具

谷歌ADK MAS 的稳健选择

玉基于 Java 的开源框架

微软机器人框架与 Azure 服务集成

拉沙专注于对话式人工智能

2. 智能家居系统

智能家居设备通常充当多代理系统中的代理，相互通信以优化能源使用或增强安全性。例如，恒温器可以根据运动传感器和天气预报的数据调整其设置，而智能锁可以与安全摄像头通信以增强安全协议。这种集成可以创造一个反应更加灵敏的生活环境。

多代理系统开发的挑战

尽管有这些优点，开发多代理系统也可能面临挑战：

复杂：设计和实现可能很快就会变得复杂，尤其是随着代理数量的增加。了解代理如何交互并确保他们协同工作至关重要。
协调：确保代理和谐工作需要深思熟虑的编排和通信协议。良好的设计实践（例如使用代理通信语言）可以缓解这些挑战。

这些挑战需要仔细的规划和设计，以确保开发过程保持可管理和高效。使用促进沟通和协调的工具可以极大地增强开发体验。

多代理系统的关键要点和未来

多代理系统代表了人工智能应用程序开发方式的重大转变。通过将任务分散到多个代理之间，系统变得更加强大和有弹性。随着技术的发展，我们可能会看到 MAS 在医疗保健、金融和物流等各个领域的整合程度不断提高。

本文介绍了 Google ADK 的几种替代方案。您已经了解了 JADE、Microsoft Bot Framework 和 Rasa 作为您下一个 AI 项目的有效工具。如果您有兴趣加深知识，请考虑探索以下资源：

预算跟踪工具，一个有用的应用程序，可有效管理系统内的资源。
GraphQL 学习, 了解查询和数据操作。
PostgreSQL 文档，了解如何高效地处理数据存储。
大胆，探索音频处理方法。

总之，现在是深入研究多代理系统的激动人心的时刻。无论您是使用 Google ADK 还是探索新框架，创新应用程序的潜力都是巨大的。您准备好开始构建了吗？查看提到的工具和框架。多代理系统的世界正在等待着您！