Wybór lidera na podstawie "głosowania" agentów (Voting-based Leader Election) w systemach wieloagentowych

Przeprowadzenie głosowania w systemach wieloagentowych, w tym w kontekście wyboru lidera, można zrealizować poprzez zastosowanie określonego algorytmu głosowania i protokołu, który zapewnia uczciwość, spójność i wydajność procesu. Oto kroki, które mogą stanowić podstawę takiego głosowania:

1. Definicja Kandydatów

• Każdy agent, który chce zostać liderem, musi zgłosić swoją kandydaturę. Można to zrealizować przez ogłoszenie swojej dostępności do pełnienia roli lidera (np. poprzez komunikat lub sygnał).
• W niektórych przypadkach, jeżeli agenci już posiadają ustalone role, mogą być z góry określeni kandydaci, którzy automatycznie biorą udział w głosowaniu.

2. Zbieranie Głosów

• Wybór Metody Głosowania: Wybierz odpowiednią metodę głosowania, np.
   
  • Majority Voting:
    Głosowanie większościowe, gdzie liderem zostaje agent, który zdobędzie więcej niż połowę głosów.
  • Plurality Voting:
    Głosowanie, gdzie liderem zostaje agent, który otrzyma najwięcej głosów.
  • Weighted Voting:
    Głosowanie, gdzie waga głosu zależy od roli lub zasobów agenta.
    
    
• Wysyłanie Głosów:
  Każdy agent wysyła swój głos (np. identyfikator wybranego lidera) do centralnego miejsca zbioru głosów lub do wszystkich agentów (jeśli głosowanie jest rozproszone).
  
  
• Czas na Głosowanie:
  Ustal czas trwania głosowania. Może to być określony interwał czasowy, który pozwala wszystkim agentom oddać swoje głosy.

3. Obliczanie Wyników

• Po zakończeniu głosowania, zebrane głosy muszą zostać przeanalizowane:
  • Wyniki większościowe:
    Jeśli głosowanie jest na zasadzie większości, policz liczbę głosów dla każdego kandydata. Liderem zostaje kandydat, który uzyskał więcej niż połowę głosów (lub najwięcej, jeśli jest to głosowanie typu plurality).
  • Wyniki z ważeniem głosów:
    W przypadku głosowania ważonego, zsumuj głosy, uwzględniając wagę głosu każdego agenta.

4. Rozstrzyganie Remisów

• Dodatkowe Kryteria:
  Jeśli głosowanie kończy się remisem, system może zdecydować się na losowanie, dodatkowe głosowanie lub przyjęcie innych kryteriów, np. wcześniejszej aktywności agenta w systemie.
  
  
• Dodatkowa Runda Głosowania:
  W przypadku remisu, można przeprowadzić kolejną rundę głosowania, eliminując agenta lub agentów, którzy uzyskali najmniej głosów w pierwszej rundzie.

5. Ogłoszenie Wyniku

• Po obliczeniu wyników i rozstrzygnięciu ewentualnych remisów, należy ogłosić wyniki głosowania:
  • Wybrany lider zostaje poinformowany o swojej roli.
  • Pozostali agenci są również informowani o wynikach, aby mogli dostosować swoje działania.

6. Zastosowanie Lidera

• Lider przejmuje odpowiedzialność za wyznaczoną rolę, np. podejmowanie kluczowych decyzji, koordynowanie działań, alokowanie zasobów itp.
• System może zdefiniować, jak długo lider będzie pełnił swoją rolę (np. w przypadku cyklicznego wyboru lidera).

7. Monitorowanie i Audyt

• Po zakończeniu głosowania system może przeprowadzić audyt procesu wyboru lidera w celu zapewnienia jego transparentności i poprawności. Może to obejmować kontrolę nad poprawnością głosowania, wykrywaniem manipulacji lub nieprawidłowości.

Przykład – Algorytm Głosowania:

Majority Voting:

1. Agenci ogłaszają swoją kandydaturę lub zgłaszają gotowość do głosowania.
2. Każdy agent oddaje głos na jednego kandydata (można to zrobić za pomocą komunikacji peer-to-peer).
3. Po upływie określonego czasu głosy są zbierane i analizowane.
4. Agenta, który uzyskał więcej niż połowę głosów, ogłasza się liderem. Jeśli nie, głosowanie jest powtarzane lub ustalany jest mechanizm rozstrzygania remisu (np. losowanie).

Wyzwania i Rozważania:

• Skalowalność:
  W systemach z dużą liczbą agentów proces głosowania może stać się czasochłonny. Optymalizacja wymaga strategii zapewniających efektywność (np. rozproszone głosowanie z agregacją wyników).
  
  
• Bezpieczeństwo:
  Mechanizmy zabezpieczające przed manipulacją głosami, np. szyfrowanie komunikacji lub weryfikacja autentyczności agentów.
  
  
• Zaufanie:
  Aby proces głosowania był skuteczny, agenty muszą ufać protokołom głosowania i być przekonane, że nie będą manipulować wynikami.

Tak przeprowadzone głosowanie może być efektywnym sposobem na wyłonienie lidera w systemach wieloagentowych, szczególnie w kontekście zdecentralizowanych aplikacji.

 

Specyfika głosowania w kontekście agentów AI:

• Autonomia agentów:
  Agenci AI często działają autonomicznie, podejmując decyzje na podstawie swoich algorytmów i analiz. Proces głosowania musi więc uwzględniać ich zdolność do podejmowania decyzji w oparciu o dane wejściowe, wcześniejsze doświadczenie lub preferencje.
  
  
• Uczenie się i adaptacja:
  W systemach z wykorzystaniem AI, agenci mogą na podstawie wcześniejszych doświadczeń uczyć się, jak najlepiej przeprowadzić głosowanie lub jak wybrać odpowiedniego lidera, bazując na analizie danych (np. wyników głosowania, wydajności liderów w przeszłości).
  
  
• Transparentność i wyjaśnialność decyzji:
  Ważne jest, aby agenci AI mogli w sposób przejrzysty wyjaśnić swoje decyzje o wyborze lidera, zwłaszcza w kontekście bardziej zaawansowanych systemów, w których działania mogą być trudne do zrozumienia dla ludzi.
  
  
  

Ludzie uczą się latami, by stać się ekspertami. AI może to zrobić w ułamku sekundy. Pytanie nie brzmi: ‘czy powinieneś inwestować w multi-agentów?’

Pytanie brzmi: ‘jak szybko możesz to zrobić, zanim będzie za późno?’

Skontaktuj się z nami!

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

 

8. Weryfikacja i optymalizacja systemów. Budowa agentów AI

• Weryfikacja implementacji systemów wieloagentowych przy użyciu metod formalnych.
  Budowa agentów AI
  
  
• Metody formalne w inżynierii oprogramowania zorientowanej na agentów AI.
  Budowa agentów AI