Komunikacja między agentami AI jest kluczowym elementem ich efektywnego działania w złożonych systemach. Aby była skuteczna, musi opierać się na precyzyjnie określonych zasadach, które zapewniają wymianę informacji w sposób niezawodny, bezpieczny i zgodny z założeniami architektury systemu. Poniżej przedstawiono najważniejsze aspekty tej komunikacji.

Vertical AI agent to rodzaj agenta sztucznej inteligencji, który został stworzony i zoptymalizowany do obsługi specyficznej branży (ang. vertical) lub konkretnej dziedziny działalności. W przeciwieństwie do general AI agents, które mają szerokie zastosowanie w różnych kontekstach, agenci vertical AI są dostosowani do rozwiązywania problemów w określonym sektorze,

Federated Learning (FL) to zdecentralizowana metoda uczenia maszynowego, która pozwala trenować modele AI na danych pochodzących z wielu różnych urządzeń lub lokalizacji, bez konieczności przesyłania tych danych do centralnego serwera.

Logika zarządzania blokadami w systemach, w których wiele procesów lub agentów może współdzielić zasoby, jest kluczowa do zapewnienia synchronizacji i zapobiegania problemom takim jak zakleszczenie (deadlock), zawieszenie (starvation) czy niewłaściwa kolejność przydzielania zasobów. Oto podstawowe zasady zarządzania blokadami:

Poznaj różne podejścia do zarządzania kolizjami dostępu do zasobów w systemach wieloagentowych, takie jak FIFO, algorytm Bankiera, blokady, semafory i algorytmy rozwiązywania zakleszczeń. Dowiedz się, jak wybrać najlepszy mechanizm synchronizacji w zależności od złożoności systemu.

Mechanism design (projektowanie mechanizmów) to dziedzina teorii gier i ekonomii, która koncentruje się na tworzeniu systemów lub "mechanizmów", które prowadzą do pożądanych wyników, mimo że uczestnicy systemu działają z własnym interesem, często w niepełnej informacji. Celem jest zaprojektowanie reguł, które, pomimo że agenci są motywowani przez swoje indywidualne cele (np. zysk), prowadzą do wyniku, który jest pożądany z punktu widzenia projektanta systemu.

W kontekście systemów wieloagentowych, negocjacje w zadaniach orientowanych na cele (ang. task-oriented domain) są procesem, w którym agenci współpracują lub konkurują w celu osiągnięcia konkretnego celu lub wykonania określonego zadania. Takie negocjacje mogą obejmować alokację zasobów, podział pracy, rozwiązywanie konfliktów czy osiąganie kompromisów. Tego rodzaju negocjacje są powszechnie stosowane w systemach wieloagentowych, w których agenci muszą współdziałać, aby rozwiązać złożony problem, jak np. planowanie zadań, podział zasobów czy organizacja pracy.

W systemach wieloagentowych (MAS – Multi-Agent Systems) relacje zależności pomiędzy agentami są kluczowe dla określenia interakcji, współpracy lub rywalizacji między nimi. W takich systemach agenci są autonomicznymi jednostkami, które działają na rzecz realizacji określonych celów, a ich interakcje mogą być różnorodne