Projektowanie hierarchii agentów AI. Budowanie agentów AI.
04.01.2025 | admin
Projektowanie hierarchii agentów AI jest kluczowym elementem tworzenia złożonych systemów opartych na sztucznej inteligencji, w których różne agentki współpracują ze sobą, aby osiągnąć wspólne cele. Oto szczegółowy przewodnik dla specjalistów AI dotyczący projektowania takiej hierarchii:
1. Definicja celów i zadań agentów
Pierwszym krokiem jest dokładne określenie celów, jakie mają realizować agenci w systemie. Warto skupić się na:
- Hierarchizacji celów:
Określenie, które cele są nadrzędne, a które podrzędne, pozwala na określenie zależności między agentami. - Przypisanie ról i zadań:
Każdy agent w hierarchii powinien mieć jasno określoną rolę, np. agent operacyjny, agent strategii, agent nadzorujący, agent monitorujący.
2. Projektowanie struktury hierarchii
Zbudowanie efektywnej hierarchii agentów jest kluczowe dla sukcesu systemu. Można przyjąć różne podejścia, takie jak:
- Hierarchia pozioma:
Agenci na tym samym poziomie mają podobne zadania, ale ich współpraca może być bardziej autonomiczna. Takie podejście jest typowe dla systemów, w których agenci realizują równoległe zadania i podejmują decyzje na podstawie lokalnych danych. - Hierarchia pionowa:
Agenci na wyższych poziomach hierarchii podejmują decyzje strategiczne, które wpływają na decyzje agentów na niższych poziomach. Ten model przypomina klasyczną organizację przedsiębiorstwa z różnymi poziomami zarządzania. - Hierarchia mieszana:
Łączy elementy obu powyższych podejść, wprowadzając specjalistyczne agentki do zadań autonomicznych i ogólnych decyzji zarządzających na wyższych poziomach.
3. Komunikacja między agentami
Ważnym elementem w hierarchii agentów jest sposób ich komunikacji. Agenci powinni wymieniać informacje o stanie systemu, decyzjach oraz wynikach swoich działań:
- Protokół komunikacyjny:
Określenie standardu wymiany danych między agentami (np. REST, gRPC, MQTT). Warto rozważyć systemy oparte na komunikacji asynchronicznej lub synchronizowanej, w zależności od wymagań. - Nadawanie priorytetów:
W hierarchii agentów niektórzy agenci mogą mieć wyższy priorytet w przekazywaniu informacji. Agenci wyższego poziomu mogą mieć dostęp do bardziej złożonych i abstrakcyjnych danych, podczas gdy agenci na niższym poziomie przesyłają szczegółowe dane operacyjne.
4. Decyzje i kontrola
W hierarchii agentów decyzje powinny być podejmowane na różnych poziomach:
- Decyzje lokalne:
Agenci niższego poziomu podejmują decyzje na podstawie bieżących danych (np. realizacja działań operacyjnych). Mogą to być decyzje na poziomie natychmiastowym. - Decyzje globalne:
Agenci wyższego poziomu analizują wyniki działań niższych agentów i podejmują decyzje strategiczne. Często używają algorytmów takich jak wnioskowanie rozmyte, modele oparte na regułach lub podejścia hierarchiczne. - Autonomia i nadzór:
Agenci mogą działać autonomicznie, ale powinni być nadzorowani przez wyższy poziom w celu zapewnienia zgodności z celami systemu. Nadzór ten może obejmować monitorowanie działania agentów oraz korektę ich zachowań, gdy jest to konieczne.
5. Użycie algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego
Agenci AI w systemie mogą wykorzystywać różne techniki uczenia maszynowego:
- Uczenie nadzorowane:
Agenci wyższego poziomu mogą wykorzystywać modele predykcyjne do przewidywania wyników działań agentów niższego poziomu. - Uczenie bez nadzoru:
Agenci mogą wykorzystywać algorytmy do wykrywania wzorców w danych operacyjnych. - Reinforcement learning (RL):
Dla agentów, którzy muszą dostosowywać swoje zachowanie w odpowiedzi na zmieniające się warunki, uczenie ze wzmocnieniem może być wykorzystywane do optymalizacji decyzji w oparciu o nagrody i kary.
6. Koordynacja i współpraca agentów
Agenci w hierarchii powinni współpracować w celu osiągania wspólnych celów. Ważne jest, aby:
- Rozdzielić zadania:
Agenci powinni jasno wiedzieć, które zadania są realizowane przez innych, aby uniknąć dublowania wysiłków. - Koordynacja działań:
Agenci powinni synchronizować swoje działania, zwłaszcza w przypadku agencji wykonujących zadania współzależne. - Współdzielenie zasobów:
W przypadku ograniczonych zasobów agenci powinni negocjować dostęp do nich, aby optymalizować wykorzystanie tych zasobów.
7. Monitorowanie i audyt
Należy stworzyć system monitorowania działania agentów, aby zapewnić ich poprawne funkcjonowanie i zgodność z celami. Częścią tego procesu może być:
- Zbieranie danych o wydajności agentów:
Agenci powinni mieć mechanizmy raportowania swoich działań oraz wyników. - Ewaluacja jakości decyzji:
Agenci na wyższych poziomach powinni analizować efektywność decyzji podejmowanych przez agentów niższych poziomów. - Audyt algorytmiczny:
Regularna weryfikacja algorytmów, aby upewnić się, że są zgodne z wymaganiami i nie powodują niepożądanych efektów ubocznych.
8. Zarządzanie błędami i adaptacja
System agentów powinien być odporny na błędy. W tym celu warto zaprojektować:
- Detekcję i reakcję na błędy:
Agenci powinni rozpoznawać błędy w swoich działaniach i automatycznie podejmować działania naprawcze. - Adaptację do zmieniających się warunków:
Agenci powinni dostosowywać swoje działania w przypadku zmian w środowisku operacyjnym, np. w odpowiedzi na zmieniające się dane wejściowe lub cele.
9. Optymalizacja i ciągłe doskonalenie
Hierarchiczne systemy agentów powinny być projektowane z myślą o optymalizacji ich działania:
- Użycie algorytmów optymalizacyjnych:
Na różnych poziomach hierarchii agenci mogą korzystać z algorytmów optymalizacyjnych, aby podejmować lepsze decyzje (np. optymalizacja tras, zasobów). - Ciągłe uczenie się:
Agenci powinni być w stanie uczyć się z doświadczenia, poprawiając swoje działanie na podstawie danych wejściowych i wyników.
Projektowanie hierarchii agentów AI wymaga zrozumienia zarówno technicznych, jak i organizacyjnych aspektów systemu. Powinna to być struktura, która nie tylko osiąga określone cele, ale także potrafi się adaptować do zmieniających się warunków, zapewniając optymalną współpracę i autonomię w działaniu.
Specjalizujemy się w tworzeniu nowoczesnych ekosystemów Agentów AI oraz Multi-Agentów, które usprawniają procesy biznesowe, zarządzają danymi i wspierają podejmowanie decyzji w organizacji. Tworzymy dedykowane, szyte na miarę rozwiązania zarówno w oparciu o platformy Low/No-Code, jak i indywidualnie projektowane technologie, dostosowane do specyficznych potrzeb i wymagań Twojej organizacji. Integrujemy nasze rozwiązania się z istniejącymi systemami, podnosząc ich wydajność i innowacyjność.
Oferujemy także usługi konsultingowe w zakresie projektowania i wdrażania Agentów AI, zapewniając wsparcie na każdym etapie realizacji projektu.
Przygotowaliśmy dla Ciebie zbiór artykułów, które krok po kroku wprowadzą Cię w proces budowy agentów AI. Rozpoczynając od podstawowych pojęć, przejdziemy przez bardziej zaawansowane techniki, które umożliwią Ci zrozumienie wszystkich etapów tworzenia efektywnych agentów AI. Z każdym artykułem będziesz poszerzać swoją wiedzę i umiejętności w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.
1. Wprowadzenie do systemów wieloagentowych (MAS – Multi-Agent Systems)
- Jaka jest różnica pomiędzy pojedynczym modelem ML a agentem AI?
Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie. - Wspólna i rozproszona wiedza w systemach wieloagentowych.
Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie - Modelowanie logiki w systemach wieloagentowych (MAS – Multi-Agent Systems).
Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie. - Zasady komunikacji między agentami AI.
Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie - Ontologia w komunikacji agentów AI.
Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie - Tworzenie ontologii w agentowych systemach AI.
Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie - Protokóły MQTT, gRPC i AMQP w systemach opartych na agentach AI.
Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie - Definiowanie punktów eskalacji w systemach wieloagentowych i strukturach decyzyjnych, Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
2. Architektura systemów wieloagentowych. Budowa agentów AI
- Projektowanie architektury systemu wieloagentowego.
Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie - Zasady tworzenia hierarchicznej struktury agentów AI.
Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie - Projektowanie hierarchii agentów AI. Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
- Orkiestracja w systemach agentów AI. Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
- Badanie przepustowości i wydajności agentów AI w hierarchicznym systemie agentów. Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
3. Wybór lidera i zarządzanie współpracą agentów. Budowa agentów AI
- Wybór lidera w systemach multiagentowych.
Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie. - Wybór lidera na podstawie "głosowania" agentów (Voting-based Leader Election) w systemach wieloagentowych. Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
- Heartbeat w systemach rozproszonych.( w trakcie przygotowania)
- Relacje zależności w systemach wieloagentowych.
Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie. - Logika zarządzania blokadami w systemach, w których wiele procesów lub agentów AI może współdzielić zasoby. Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
- Zarządzanie kolizjami agentów AI. Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
- Negocjacje w zadaniach orientowanych na cele (ang. task-oriented domain)
Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
4. Budowanie i testowanie agentów AI. Budowa agentów AI
- Rozwiązania szyte na miarę" czy platformy no low-code? Co wybrać do budowy agenta AI?
- Testowanie agentów multimodalnych. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
- Sposoby przekazywania danych między modelami a agentami AI. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
- Komunikacja w ekosystemie agentów AI.
Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
5. Uczenie się i adaptacja agentów AI. Budowa agentów AI.
- Uczenie się indywidualne i zespołowe w środowisku agentów AI.
Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie. - Federated Learning (FL).Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
- Czy zastosowanie agentów AI pozwala uniknąć zjawiska halucynacji?
Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
6. Modele, kontrola i bezpieczeństwo. Budowa agentów AI
- Practical Reasoning Agent (PRA). Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
- Agenci rozumowania dedukcyjnego. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
- Implemetacja modeli strażniczych (Guard Models) w modelach LLM
Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie. - Rola kontrolna alignment layers w modelach LLM. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
- Hakowanie modeli LLM za pomocą monitów prompt injection.
Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie. - Sposoby manipulacji i łamania zabezpieczeń modeli w systemach AI.
Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
7. Zastosowania systemów agentowych. Budowa agentów AI
- Budowa systemu agentów AI przykład. - System Multiagentowy dla Automatyzacji Rezerwacji Wakacyjnych.
- Vertical AI agent. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
- Mechanism Design. Budowa agenta AI