Wspólna i rozproszona wiedza w systemach wieloagentowych (MAS, z ang. Multi-Agent Systems). Budowanie agentów AI.
07.01.2025 | admin
W systemach wieloagentowych (MAS, z ang. Multi-Agent Systems), wspólna wiedza oraz rozproszona wiedza są kluczowymi koncepcjami, które odnoszą się do sposobu, w jaki agenci gromadzą, dzielą się i korzystają z informacji w systemie.
Wspólna wiedza (Shared Knowledge)
W kontekście systemów wieloagentowych, wspólna wiedza to zbiór informacji, które są znane wszystkim agentom w systemie, a także te, które są wzajemnie dostępne i mogą być wykorzystywane przez wszystkich uczestników. Oznacza to, że każdy agent nie tylko zna te informacje, ale także jest świadomy, że inni agenci również mają do nich dostęp.
Przykład wspólnej wiedzy:
- Wspólna strategia w grze:
Jeśli agenci w systemie grają w grę, a strategia gry jest znana wszystkim, to mamy do czynienia ze wspólną wiedzą o zasadach gry i ogólnym celu. - Wspólna baza danych:
Agenci mogą dzielić się informacjami o stanie świata, takie jak dane o stanie zasobów, dostępności produktów czy statusie zadań. Każdy agent wie, że te dane są dostępne dla pozostałych agentów.
Wspólna wiedza jest kluczowa dla zapewnienia spójności decyzji podejmowanych przez agentów w systemie, a także umożliwia im koordynowanie działań i współpracę.
Rozproszona wiedza (Distributed Knowledge)
Rozproszona wiedza odnosi się do sytuacji, w której każdemu agentowi przysługuje tylko część dostępnych informacji. Każdy agent ma swoją lokalną wiedzę o świecie, która może być różna od wiedzy innych agentów w systemie. Rozproszona wiedza może obejmować informacje o stanie lokalnym, danych wejściowych, wynikach obliczeń, a także o decyzjach, które zostały podjęte przez innych agentów w systemie.
Przykład rozproszonej wiedzy:
- Lokalne sensory:
Agenci mogą posiadać różne czujniki monitorujące stan środowiska, na przykład w systemie autonomicznych pojazdów. Każdy agent ma dostęp tylko do danych z własnych czujników, ale nie zna pełnego obrazu, który mogą mieć inne pojazdy. - Rozproszona baza danych:
Każdy agent może posiadać tylko część danych, np. tylko informacje o części systemu produkcyjnego, a nie całości.
Rozproszona wiedza jest często naturalnym przypadkiem w systemach wieloagentowych, szczególnie wtedy, gdy agenci działają w różnych lokalizacjach, mają ograniczone zasoby obliczeniowe lub gromadzą dane w różnych momentach.
Relacja między wspólną a rozproszoną wiedzą
Chociaż agenci w systemach wieloagentowych mogą posiadać rozproszoną wiedzę, to systemy te często muszą również umożliwiać wymianę informacji w celu tworzenia wspólnej wiedzy. Przykładami takich mechanizmów mogą być:
-
Protokóły komunikacyjne:
Agenci mogą komunikować się, wymieniając informacje, które są nieznane innym agentom, a tym samym budując wspólną wiedzę. Na przykład, w systemie koordynacji zadań, agent A może informować agenta B o postępach w zadaniu, dzięki czemu agent B może podjąć bardziej świadome decyzje. -
Fuzja informacji:
Agenci mogą wykorzystywać różne techniki, takie jak fuzja danych, aby połączyć swoje lokalne obserwacje i stworzyć wspólny obraz rzeczywistości. To pozwala na uzyskanie pełniejszego obrazu sytuacji, niż gdyby każdy agent działał na podstawie swojej ograniczonej wiedzy. -
Zasady konsensusu:
Agenci mogą stosować algorytmy konsensusu, które pozwalają na osiągnięcie porozumienia w kwestiach, które wymagają wspólnej wiedzy. Algorytmy te mogą być wykorzystywane na przykład w systemach rozproszonych do osiągania wspólnych decyzji, takich jak w systemach rozproszonego przetwarzania danych.
Wyzwania związane z zarządzaniem wspólną i rozproszoną wiedzą
-
Koordynacja:
Kiedy agenci mają dostęp do różnych części wiedzy, pojawia się wyzwanie, jak koordynować ich działania w taki sposób, aby osiągnęły wspólny cel. Wymaga to efektywnego przepływu informacji oraz ustalenia mechanizmów wymiany wiedzy. -
Zaufanie:
Agenci, którzy nie mają pełnej wiedzy o świecie, mogą polegać na wiedzy innych agentów. Muszą jednak mieć pewność, że ta wiedza jest rzetelna, a system powinien zapewniać mechanizmy weryfikacji i oceny wiarygodności dostarczanych informacji. -
Spójność:
W sytuacji, gdy agent podejmuje decyzję na podstawie lokalnej wiedzy, może dojść do sytuacji, w której różne agenty podejmują sprzeczne decyzje. W takich przypadkach trzeba zadbać o spójność, co może wymagać stosowania zaawansowanych algorytmów koordynacyjnych. -
Ograniczenia obliczeniowe i komunikacyjne:
W systemach rozproszonych z rozproszoną wiedzą agenci mogą mieć ograniczone zasoby obliczeniowe i mogą być zmuszeni do komunikowania się przez sieć, co może wprowadzać opóźnienia, utratę danych czy inne problemy, które utrudniają efektywne zarządzanie wiedzą.
Wspólna wiedza a rozproszona wiedza w praktycznych zastosowaniach
-
Systemy rekomendacyjne:
W systemach rekomendacyjnych, gdzie agenci (np. użytkownicy) dzielą się swoją wiedzą o preferencjach, rekomendacje mogą bazować zarówno na wspólnej wiedzy (wspólne preferencje użytkowników), jak i na rozproszonej wiedzy (indywidualne preferencje użytkowników). -
Autonomiczne pojazdy:
W systemie autonomicznych pojazdów, rozproszona wiedza dotyczy danych lokalnych zbieranych przez czujniki każdego pojazdu, podczas gdy wspólna wiedza jest tworzona na podstawie wymiany informacji między pojazdami i infrastrukturą drogową, co pozwala na poprawę bezpieczeństwa i koordynację.
Podsumowanie
Zarządzanie wspólną i rozproszoną wiedzą w systemach wieloagentowych to kluczowy aspekt efektywności takich systemów. Wspólna wiedza zapewnia spójność działań agentów i umożliwia im współpracę na wysokim poziomie, podczas gdy rozproszona wiedza umożliwia elastyczność i optymalizację działań w różnych warunkach. Odpowiednie mechanizmy wymiany informacji i koordynacji są niezbędne do zapewnienia skuteczności i spójności działań w takich systemach.
Tworzymy zaawansowane ekosystemy Agentów AI i Multi-Agentów, 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