Multi-agent rendszer
Olyan AI-architektúra, amelyben több specializált agent dolgozik együtt egy nagyobb cél érdekében. A feladatok elosztva, részben párhuzamosan vagy egymás után futnak.
Analógia
Mint egy projektcsapat, ahol mindenki a saját szakterületén dolgozik, és együtt adják le a végeredményt.
Miért fontos?
Ez a minta akkor válik hasznossá, amikor egy feladat túl összetett egyetlen modellnek vagy szerepnek. Vállalati környezetben így külön lehet választani az adatgyűjtést, ellenőrzést, döntéselőkészítést és végrehajtást.
Hogyan működik?
Többagent-rendszerben külön modellpéldányok vagy elkülönített szerepek dolgoznak egy közös feladaton. Az egyik például adatot gyűjthet, a másik ellenőrizheti a forrásokat, egy további pedig összefoglalhatja az eredményt. A koordinátor vagy a folyamatlogika határozza meg, ki mit kap meg, milyen formában adják át egymásnak az eredményt, és mikor tekinthető késznek a munka. A párhuzamos végrehajtás gyorsíthat, de a szerepek közötti átadás és az ismételt ellenőrzés többletmunkát is jelent.
A hétköznapi felhasználásban ilyen felépítés segíthet olyan összetett kutatási vagy adminisztratív feladatnál, amely jól elkülöníthető részlépésekből áll. A felhasználó sokszor csak az összeállított jelentést látja, ezért fontos, hogy az egyes részeredmények eredete és felelőse visszakövethető maradjon. Ha az egyik agent hibás adatot ad át, a következő lépés továbbviheti a hibát. Több szerep akkor indokolt, ha valóban eltérő feladatot végeznek; az egyszerű feladatoknál az összehangolás bonyolultabb lehet, mint maga a megoldás.
Példa
Egy beszerzői csapat AI-folyamata az egyik szereppel összegyűjti a nyilvános termékleírásokat, a másikkal ellenőrizteti a megadott követelményeket, majd egy összefoglaló szereppel rendezi az eredményeket.
Gyakori tévhit
Több agent önmagában nem teszi pontosabbá a választ. A szerepek, az átadott információ és az ellenőrzés minősége határozza meg, hogy valóban javul-e az eredmény.