人工智慧和分散式計算領域的快速發展，標誌著昔日單一正規化的徹底變革。它將我們帶入一個由智慧代理組成的複雜網路相互協作的時代。多智慧體系統 (MAS) 已成為一種至關重要的架構正規化，它正在將工業方法轉化為複雜的計算問題。從在城市街道上穿梭的自動駕駛汽車車隊，到能夠做出即時財務決策的人工智慧系統，我們都能親眼見證。
但究竟是什麼促使人們使用這種互聯的智慧系統？設計和維護多個協作代理的障礙何時足以讓我們放棄更簡單的單智慧體方法？我們將全面探討多智慧體系統 (MAS) 不僅實用，而且對於解決我們這個時代一些最熱門的技術問題至關重要的令人信服的理由。
什麼是多智慧體系統？
多智慧體系統是一種計算框架，其中的智慧體能夠自主執行，並位於一個共同的環境中，它們彼此協作或競爭，以實現特定目標。與由中央控制器協調所有操作的傳統系統不同，多智慧體系統 (MAS) 提供多個實體的分散式智慧，每個實體都能夠感知、推理和行動。
Source: fpt.ai
代理可以是簡單的反應式系統、響應環境刺激的程式，也可以是基於機器學習演算法做出複雜決策的高度複雜的認知代理。多代理系統 (MAS) 與普通程式集合的區別在於，它對互動、協調和湧現進行了有目的的設計，而這些設計源於代理網路的集體智慧。
多代理系統的關鍵特徵
多代理系統 (MAS) 的一些關鍵特徵確保了它們與傳統計算機架構的區別：
- 自主性：多代理系統 (MAS) 的本質在於代理獨立行動，不受外部直接控制。代理根據內部狀態、對環境的感知以及程式設計設定的目標做出決策。
- 去中心化：它以分散式方式處理演算法解決方案的計算，以避免系統中出現單點故障。與所有操作都由主控制器管理的傳統系統不同，MAS 依賴於點對點互動和去中心化的決策流程。
- 互動與通訊：在此，代理交換資訊並協商以協調其行動。此類互動可以是輕量級的通訊，也可以是高度複雜的通訊，包括拍賣、共識或行為建模等機制。
身份危機：多代理系統由何構成？
在人工智慧領域，大型語言模型每天都佔據著頭條新聞，“多代理系統”這一術語終於隨著 Anthropic 的研究論文而捲土重來。在此背景下，你會發現許多基本上採用 LLM 編排工作流程的新聞應用程式正在被重新命名為多代理系統 (MAS)。但數百篇網際網路文章並未充分強調一個非常重要的觀點：連結幾個 LLM 呼叫本身並不構成多代理系統。
目前，多代理世介面臨著一個微妙而棘手的身份問題。許多人只考慮每個代理（通常是 LLM）的智慧程度，而未能理解 MAS 的基礎知識。多智慧體系統的真正定義及其強大之處在於智慧體之間的互動。它並非一個大型的 LLM 將任務透過管道傳遞給另一個，真正的多智慧體系統意味著：
- 湧現行為：複雜的智慧行為源於智慧體的互動，這些行為並非明確地被程式設計到智慧體本身。
- 協商與協調：智慧體真正地參與溝通、資源協商、衝突解決以及為實現目標而採取的動態行動協調，而不僅僅是遵循預定的順序。
- 去中心化決策：真正擁有多智慧體系統（MAS）經驗的智慧體會根據其本地資訊和共同行動做出決策，從而促成全域性結果，而無需受到中央機構的持續監控。
Source: MDPI
如果不關注動態互動、協作和湧現特性，最終得到的可能只是一個複雜的流水線或分散式系統，而不是一個真正的多智慧體系統，無法開啟更高層次的集體人工智慧。理解這種差異是構建真正解決單智慧體智慧之外問題的系統的關鍵。
為什麼多智慧體系統不再是可有可無的？
多智慧體系統從“可有可無”到“任務必需”的轉變，源於我們構思和實施技術複雜解決方案的方式發生了根本性的轉變。多種因素共同作用，使得多智慧體系統在當代應用中不再是優勢，而是必需品。
征服前所未有的複雜性
現代技術場景已經超越了單片系統架構的能力。想象一下，管理全球供應鏈時，成千上萬的供應商、製造商、分銷商和零售商必須跨越不同的時區、貨幣和監管環境進行協調。傳統上，集中式架構在計算開銷和即時決策方面面臨著挑戰。
多智慧體系統 (MAS) 將複雜問題分解為可管理的子問題，然後由智慧體負責處理。例如，這種用於供應鏈管理的系統可能包含監控供應商績效的採購智慧體、用於確定最佳運輸路線的物流智慧體，以及用於預測市場趨勢的需求預測智慧體。每個智慧體都擁有各自的專業領域知識，併為系統目標的實現做出貢獻。
另一個優勢是，問題分解的複雜性會增加。在多智慧體問題求解中，智慧體會針對發展中的問題尋找解決方案，當一個智慧體無法執行時，另一個智慧體會接替其執行。谷歌的搜尋演算法就是一個例子。它僱傭了數百個小型網路搜尋專家。不同的智慧體會檢視網頁內容的不同部分、使用者行為訊號、相關性訊號等。隨著系統共同學習，搜尋結果會越來越好。
追求超高效和高彈性
我們生活在一個系統無法承受故障的時代。關鍵應用程式再也無法容忍單點故障。此外，隨著使用者數量和海量資料的不斷增長，人們對效率的期望也隨之飆升。
這正是 MAS 真正發揮作用的地方。其優勢在於分散式彈性。如果一個代理出現故障或失敗，沒關係——其他代理會接替工作，重新安排任務，甚至生成一個替代代理。亞馬遜的推薦系統就是一個很好的現實案例。即使一個部分離線，系統也能保持平穩執行。它會繼續提供建議，分散工作負載，並恢復故障部分，而使用者對此毫無察覺。
MAS 還能帶來巨大的效率提升。它無需預留大量資源來應對偶爾的峰值負載，而是支援動態擴充套件。當需求低迷時，執行的代理數量會減少，從而節省電力和計算資源。一旦流量激增，新的代理就會立即加入，確保系統以最高速度執行。
釋放分散式資料和物聯網的力量
隨著物聯網裝置無處不在，資料遍佈全球，中心化系統已達到極限。頻寬、延遲、隱私——所有這些因素使得一個位於中心的大型系統難以處理所有問題。多智慧體系統 (MAS) 幾乎是為應對這一挑戰而量身定製的。以智慧城市為例。路口的本地交通代理無需將所有決策都傳送到中央伺服器，而是在資料收集地進行處理。它們可以現場決定如何設定交通訊號燈，同時將更全面的資料反饋給城市的協調系統。
隱私和資料主權也日益受到關注。許多行業無法承受敏感資料的傳輸。MAS 支援聯邦學習——本地代理可以處理資料、改進模型，並僅共享安全的聚合更新。醫院已經在這樣做了：每個站點的代理從各自的患者資料中學習，但只在網路上共享匿名改進。
由於物聯網中裝置和協議的種類繁多，MAS 透過使用專門的代理來解決這個問題，這些代理可以使用每種裝置的語言，規範資料，併為更廣泛的系統提供清晰統一的檢視。
何時構建多智慧體系統？
那麼，何時構建多智慧體系統 (MAS) 才真正有意義呢？關鍵不在於追逐最新技術，而在於挑戰與 MAS 功能之間的契合度。以下是 MAS 真正發揮作用的場景。
協作至關重要
當不同的自主部件需要協同工作時，MAS 便成為自然而然的選擇。想象一下自動駕駛汽車協調避免碰撞，或者全球科學家在一個大型聯合專案中彙集資料和研究成果，例如大型強子對撞機的粒子物理分析。
另一個例子是複雜的談判，例如併購期間。MAS 可以模擬具有各自目標和約束條件的不同參與方，並幫助模擬談判策略或結果。
當集中式解決方案不切實際或無法實現時
有些挑戰過於龐大、分散或碎片化，以至於集中式解決方案無法有效發揮作用。全球金融市場就是一個典型的例子。它們跨越時區、貨幣和法規，全天候執行。單一中央系統無法應對。
災難響應是另一個例子。當通訊線路中斷時，本地團隊仍然需要協調、決策和採取行動——MAS 支援這種自主但一致的行動。此外，還有跨公司流程，例如供應鏈。每個組織都希望控制自己的系統，但他們仍然需要協作。MAS 無需強制中央權威機構即可實現這一點。
應對動態和不確定環境
市場瞬息萬變，瞬息萬變。您無法預測接下來會發生什麼。網路威脅不斷演變。對雲資源的需求瞬息萬變。MAS 幫助系統在動態變化中保持敏捷，快速適應策略、轉移資源、應對威脅，所有這些都是即時進行的。
整合遺留系統或異構元件時
大多陣列織都混合使用新舊系統、不同的協議和不同的介面。多智慧體系統 (MAS) 可以位於它們之間，由代理處理繁瑣的翻譯和協調工作。
醫療 IT 就是一個例子。MAS 將病歷、裝置、藥房和保險公司連線成合理的工作流程。即使這些系統並非設計為相互通訊，它們也能完美地協同工作。
當可擴充套件性和穩健性至關重要時
在服務數百萬使用者的場景中，例如內容交付、線上遊戲和電信網路，MAS 發揮著巨大的作用。MAS 有助於分配負載、適應不斷變化的條件，並在故障後恢復，而不會導致整個系統癱瘓。
多智慧體系統如何工作？
MAS 的核心是由能夠感知環境、推理正在發生的事情、做出決策並採取行動的代理構建的。這些代理透過不同的方式進行通訊，即：
- 直接訊息
- 共享資料空間
- 釋出-訂閱模型
協調透過拍賣、任務競標或共識協議等機制進行。 MAS 最棘手的部分之一是處理突發行為——許多代理互動時出現的模式。
有時這些模式很棒，有時卻根本不是你想要的。好的多智慧體系統 (MAS) 設計應該包含觀察這些模式並根據需要進行引導的方法。智慧體還可以透過反饋、彼此之間的互動或進化過程進行學習和適應，從而幫助系統隨著時間的推移不斷改進。
構建多智慧體系統 (MAS) 為何如此困難？
MAS 潛力巨大，但也帶來了嚴峻的工程挑戰，例如：
- 協調很快就會變得複雜。新增的智慧體越多，保持一切平穩執行就越困難。
- 除錯成為一個令人頭疼的問題，因為問題通常源於智慧體之間微妙的互動。
- 湧現可能是一把雙刃劍。系統可能會以你意想不到的方式執行，而這些意外並不總是好的。
- 通訊可能成為瓶頸。智慧體之間的所有來回通訊都會給網路帶來壓力並消耗資源。
- 安全性更加棘手。在分散式系統中，建立信任並阻止不良行為者更加困難。
- 測試和驗證非常困難。問題往往要等到整個系統執行起來才能發現，因為很大程度上取決於代理在大規模情況下的互動方式。
- 效能調優是一門藝術。平衡單個代理的效率、協調開銷和整體系統效能需要經驗，而且通常需要大量的反覆試驗。
Source: Openxcell
小結
多智慧體系統 (MAS) 已從學術上的新奇事物發展成為應對當今複雜互聯挑戰的關鍵架構模式。當您面臨需要分散式操作、快速適應或大規模協作的問題時，MAS 能夠提供傳統系統無法比擬的選項。
但 MAS 並非僅僅因為聽起來很棒就使用。只有精心選擇 MAS，使其優勢與實際問題相匹配，才能獲得最佳結果。此外，團隊也必須做好構建和管理這些系統的實際工作的準備。
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