Budowa systemu agentów AI - System Multiagentowy dla Automatyzacji Rezerwacji Wakacyjnych

Wprowadzenie

Współczesne platformy oferujące wakacje last minute działają głównie w sposób pasywny. Użytkownik ma możliwość wyszukiwania ofert, jednak aktywne negocjacje, analiza dodatkowych danych, takich jak prognoza pogody, czy rezerwacja w czasie rzeczywistym pozostają poza ich zakresem funkcjonalności. Wyobraźmy sobie jednak system, w którym kilka agentów AI współpracuje, aby w pełni zautomatyzować proces wyboru i rezerwacji optymalnej oferty wakacyjnej na podstawie preferencji użytkownika.

W tym dokumencie przedstawiamy podejście teoretyczne do budowy takiego systemu, opartego na współpracy kilku specjalizowanych agentów AI:

1. Agent wyszukiwania ofert – przeszukuje strony internetowe i API dostawców.

2. Agent prognozy pogody – analizuje warunki atmosferyczne w wybranych lokalizacjach.

3. Agent negocjacji cen – prowadzi negocjacje z dostawcami usług.

4. Agent koordynujący – synchronizuje działania pozostałych agentów i nadzoruje realizację celu.

Celem systemu jest nie tylko efektywna rezerwacja domu wakacyjnego (np. na Sardynii), ale także optymalizacja procesu pod względem kosztów, warunków pogodowych i satysfakcji użytkownika.

Cele Systemu

System powinien realizować następujące funkcje:

1. Wyszukiwanie ofert – automatyczne przeszukiwanie dostępnych baz danych w oparciu o zadane kryteria.

2. Analiza prognozy pogody – weryfikacja warunków atmosferycznych w wybranych lokalizacjach.

3. Ocena i porównanie ofert – wybór najlepszego domu na podstawie preferencji użytkownika.

4. Negocjacja cen – interakcja z dostawcami w celu uzyskania najlepszej możliwej ceny.

5. Rezerwacja – finalizacja procesu rezerwacji, gdy spełnione zostaną wszystkie kryteria.

Kluczowe Wyzwania

Określenie, co ma robić agent, jest kluczowe w projektowaniu takich systemów. Agenci powinni działać autonomicznie, ale zgodnie z wytyczonym celem. Możemy zrealizować to na kilka sposobów:

Kluczowe Wyzwania

1. Definiowanie Celów Agentów Agenci powinni działać autonomicznie, ale w ramach wyznaczonego celu systemowego. Podejścia do definiowania celów:

   • Programowanie bezpośrednie – agent wykonuje zdefiniowany zestaw akcji; podejście mniej elastyczne w zmiennych warunkach.

   • Funkcja nagrody – agenci maksymalizują wartość funkcji celu, np. minimalizując koszty przy zachowaniu preferencji użytkownika.

   • Deklaratywne cele – użytkownik określa cel w języku naturalnym, np. „Znajdź dom z basenem i Wi-Fi w budżecie 2000 EUR”.

   • Uczenie przez przykłady – system uczy się na podstawie historii wyborów użytkownika.

2. Przekazywanie Preferencji Użytkownika Preferencje mogą być definiowane na kilka sposobów:

• • Deklaratywna lista kryteriów (lokalizacja, cena, udogodnienia).

  • System wagowy – przypisanie wag do kryteriów, np. lokalizacja (50%), cena (30%), udogodnienia (20%).

  • Analiza danych historycznych – wykorzystanie machine learning do przewidywania preferencji.

  • Interaktywne formularze – dynamiczne doprecyzowywanie wymagań w trakcie interakcji.

Architektura Systemu

1. Agent Wyszukiwania Ofert

   • Funkcje: Web scraping, integracja z API dostawców.

   • Wyzwania: Obsługa różnych formatów danych, efektywność przeszukiwania.

2. Agent Prognozy Pogody

   • Funkcje: Pobieranie i analiza danych meteorologicznych (np. z OpenWeather).

   • Wyzwania: Dokładność prognoz, przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.

3. Agent Negocjacji Cen

   • Funkcje: Prowadzenie negocjacji cenowych z dostawcami usług.

   • Algorytmy:

     • Tat-for-tat – dostosowanie ofert do reakcji kontrahenta.

     • BATNA (Best Alternative to a Negotiated Agreement) – znajdowanie najlepszej alternatywy.

     • Uczenie wzmacniane – optymalizacja strategii negocjacyjnej.

4. Agent Koordynujący

   • Funkcje: Zarządzanie przepływem informacji między agentami, synchronizacja działań.

   • Wyzwania: Rozwiązywanie konfliktów między agentami, monitorowanie realizacji celu.

Przepływ Działań

1. Wyszukiwanie ofert – Agent pobiera dane z baz dostawców i filtruje je według kryteriów.

2. Analiza pogody – Agent sprawdza warunki pogodowe dla potencjalnych lokalizacji.

3. Ocena ofert – Agent tworzy ranking oparty na preferencjach użytkownika.

4. Negocjacje – Agent optymalizuje cenę poprzez negocjacje.

5. Rezerwacja – Finalizacja procesu i generowanie raportu z podjętych działań.

Transparentność i Zaufanie

System powinien dostarczać użytkownikowi szczegółowe raporty, takie jak:

• Tabele porównawcze ofert.

• Wizualizacje wyników analizy (np. wykresy porównawcze kosztów i warunków pogodowych).

• Szczegółowy log procesu negocjacji.

Podsumowanie

Budowa systemu multiagentowego dla automatyzacji rezerwacji wakacyjnych stanowi zaawansowane wyzwanie technologiczne, wymagające integracji różnych komponentów AI. Kluczowym aspektem jest projektowanie agentów działających autonomicznie, ale zgodnie z celem systemowym, oraz optymalizacja interakcji z użytkownikiem.

Dalsze prace nad tego typu systemami mogą przyczynić się do rozwoju bardziej personalizowanych, efektywnych i zautomatyzowanych rozwiązań, zmieniających sposób, w jaki użytkownicy korzystają z usług rezerwacyjnych. Automatyzacja procesów negocjacyjnych w czasie rzeczywistym to jeden z kluczowych kroków na drodze do nowoczesnych aplikacji AI w sektorze turystyki i e-commerce.

Specjalizujemy się w tworzeniu kompleksowych rozwiązań opartych na Agentach AI i Multi-Agentach, które automatyzują procesy, usprawniają zarządzanie danymi i wspierają decyzje. Projektujemy zarówno rozwiązania w oparciu o platformy Low/No-Code, jak i technologie dedykowane, dopasowane do specyficznych potrzeb Twojej firmy.  

Dodatkowo oferujemy konsulting, pomagając w projektowaniu i wdrażaniu Agentów AI, które przyspieszają rozwój Twojej organizacji.