Uczenie się indywidualne i zespołowe w środowisku agentów AI. Budowanie agentów AI.
07.01.2025 | admin
Uczenie się w środowisku agentów AI może odbywać się na dwóch poziomach: indywidualnym i zespołowym. Oba podejścia są ważne i stosowane w różnych kontekstach, w zależności od celu i skali działania systemu AI.
1. Uczenie indywidualne agentów AI
Uczenie indywidualne odnosi się do procesu, w którym agent AI samodzielnie uczy się i optymalizuje swoje działania w danym środowisku. Istnieje kilka popularnych metod stosowanych w tym podejściu:
-
Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning, RL):
Agent uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar na podstawie swoich działań. Celem jest optymalizacja polityki działania, która maksymalizuje skumulowaną nagrodę. Przykłady zastosowań to gry, robotyka i autonomiczne pojazdy. -
Uczenie nadzorowane:
Agent uczy się na podstawie danych etykietowanych, gdzie celem jest minimizacja błędu pomiędzy przewidywaną a rzeczywistą wartością. Ta metoda jest wykorzystywana w klasyfikacji, regresji czy rozpoznawaniu obrazów. -
Uczenie nienadzorowane:
Agent stara się znaleźć struktury w danych bez wcześniejszych etykiet. Używane w takich zadaniach jak klasteryzacja, redukcja wymiarów i analiza cech. -
Uczenie przez imitację (Imitation Learning):
Agent uczy się na podstawie obserwacji działań eksperta, próbując naśladować jego zachowanie.
2. Uczenie zespołowe agentów AI
Uczenie zespołowe polega na współpracy wielu agentów AI, którzy uczą się i działają razem w jednym, złożonym środowisku. To podejście jest szczególnie przydatne w przypadkach, gdzie rozwiązywanie problemu wymaga współdziałania wielu agentów, na przykład w systemach multi-agentowych (MAS).
-
Kooperacyjne uczenie zespołowe (Cooperative Multi-agent Learning):
Agenci współpracują ze sobą, aby osiągnąć wspólny cel. Przykładami mogą być zadania, w których wiele agentów pracuje razem nad jednym problemem, jak optymalizacja rozkładów zadań w robotyce czy symulacje w grach strategicznych. -
Rywalizacyjne uczenie zespołowe (Competitive Multi-agent Learning):
Agenci rywalizują ze sobą, co często prowadzi do sytuacji, w których ich cele są sprzeczne. Przykładami są gry o sumie zerowej, jak szachy czy poker, w których jeden agent stara się maksymalizować swoje zyski kosztem innych. -
Mechanizmy negocjacyjne i komunikacja między agentami:
Agenci mogą wymieniać się informacjami i ustalać strategie działania poprzez negocjacje i komunikację. Umożliwia to rozwiązywanie problemów złożonych, jak rozdzielanie zasobów czy synchronizacja działań. -
Uczenie z pośrednictwem (Federated Learning):
W tym przypadku różni agenci (np. urządzenia IoT) uczą się lokalnie, a wyniki ich nauki są agregowane w centralnym serwerze. To podejście jest użyteczne w przypadku, gdy dane nie mogą być centralizowane z powodów prywatności lub lokalnych zasobów obliczeniowych.
Zastosowania w praktyce
- Współpraca i rywalizacja w grach:
Na przykład w grach takich jak StarCraft II, gdzie agenci uczą się zarówno współpracować, jak i rywalizować w różnych scenariuszach. - Autonomiczne pojazdy:
W systemach z wieloma pojazdami, gdzie agenci współpracują, aby unikać kolizji, dzielić przestrzeń drogową i osiągać cele w złożonym środowisku. - Optymalizacja procesów biznesowych:
Agenci AI mogą współpracować w organizacjach do automatyzacji i optymalizacji procesów decyzyjnych.
Wyzwania w uczeniu agentów AI
- Złożoność współpracy między agentami:
Agenci muszą rozumieć, jak współdziałać, dzielić się zasobami i negocjować, co jest wyzwaniem w kontekście złożonych interakcji. - Bezpieczeństwo i etyka:
W przypadku współpracujących agentów, istnieje ryzyko, że będą podejmować nieetyczne decyzje, zwłaszcza gdy działają na rzecz wyłącznie indywidualnych celów. - Zarządzanie konfliktami:
W systemach rywalizacyjnych, agenci mogą wchodzić w interakcje prowadzące do niepożądanych rezultatów, takich jak nadmierna rywalizacja kosztem współpracy.
W kontekście profesjonalistów, nauka w tym obszarze wymaga dogłębnego zrozumienia algorytmów uczenia maszynowego, teorii gier, jak i praktycznego zastosowania tych koncepcji w złożonych środowiskach wieloagentowych. Zajmowanie się tymi technologiami wiąże się z potrzebą stosowania nowoczesnych narzędzi programistycznych i odpowiednich frameworków, takich jak OpenAI Gym, TensorFlow, czy Ray.
Tworzymy zaawansowane ekosystemy Agentów AI i Multi-Agentów AI, które pomagają optymalizować procesy, efektywnie zarządzać danymi i wspierać decyzje. Nasze dedykowane rozwiązania, projektowane zarówno z wykorzystaniem platform Low/No-Code, jak i technologii szytych na miarę, integrują się z istniejącymi systemami, zwiększając ich funkcjonalność i wydajność.
Oferujemy również konsulting w zakresie projektowania i wdrażania Agentów AI, dostarczając 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