멀티 에이전트 시스템 설명

각 에이전트는 자체 역할, 도구, 작업 정보를 가질 수 있습니다. 시스템은 또한 작업을 할당하고 개별 결과를 통합하는 방법이 필요합니다.

멀티 에이전트 시스템은 공유 목표를 위해 작업을 완료하기 위해 통신하고 조율하는 여러 AI 에이전트를 사용합니다.

여러 에이전트가 작업을 분담합니다

한 에이전트는 작업을 계획하고 다른 에이전트는 정보를 검색할 수 있습니다. 세 번째 에이전트는 제안된 결과를 규칙에 대해 확인할 수 있습니다. 이러한 분업은 각 역할을 집중적으로 유지할 수 있습니다.

에이전트는 여전히 협력하기 위해 충분한 공유 컨텍스트가 필요합니다. 명확한 핸드오프가 없으면 작업을 반복하거나, 다른 가정에 따라 행동하거나, 상충되는 결과를 생성할 수 있습니다.

중앙 코디네이터는 작업을 할당하고 답변을 수집할 수 있습니다. 이렇게 하면 흐름을 따라가기 쉽지만 시스템의 한 부분에 더 많은 책임이 부여됩니다.

분산 설계에서는 에이전트가 서로 또는 공통 환경을 통해 정보를 공유합니다. 이렇게 하면 단일 코디네이터가 제거되지만 합의와 실패 처리가 더 복잡해집니다.

각 에이전트는 특정 작업과 결정할 수 있는 범위의 제한이 필요합니다.

시스템은 작업, 컨텍스트, 결과를 전달하는 신뢰할 수 있는 방법이 필요합니다.

충돌, 누락된 답변, 중단된 작업을 처리할 사람 또는 제어 장치가 있어야 합니다.

아닙니다. 에이전트는 공유 목표를 향해 통신하거나 조율해야 합니다. 협력이 없는 별도의 도구는 멀티 에이전트 시스템을 형성하지 않습니다.

서로 다른 에이전트가 별개의 역할이나 지식 영역을 처리할 수 있습니다. 이는 한 에이전트가 단독으로 관리하기 어려운 작업을 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

설계는 충돌을 해결하고 최종 결과를 승인할 책임이 있는 코디네이터, 자동화된 검사 또는 사람을 지정해야 합니다.

Caffeine 앱은 이를 위해 만들어진 퍼블릭 네트워크인 Internet Computer 위에서 실행됩니다.