Текротек — это исследователи и разработчики в области искусственного интеллекта, ориентированные на изучение и разработку мультиагентных систем. Узнайте больше, ознакомившись с нашим исследованием.
Мультиагентные системы: Гибкие подходы к созданию надежных и отказоустойчивых MAS систем.
Аннотация
В условиях стремительного развития искусственного интеллекта1, кибернетической экономики2 и децентрализации3, мультиагентные системы (MAS)4 становятся важными инструментами для повышения эффективности процессов и ускорения экономического роста. Целью исследования является анализ и систематизация существующих методов и подходов в области мультиагентных систем с автономными агентами5, что является важно для обеспечения их устойчивости в динамично меняющейся среде и формирования рекомендаций по их разработке и оптимизации. В рамках работы будет проведен анализ архитектурных подходов к созданию MAS, больших языковых моделей (LLM)6, оценка методов координации и взаимодействия между агентами, а также будет осуществлен обзор результатов экспериментов по производительности систем. Ожидается, что результаты работы помогут определить эффективные методы взаимодействия агентов и выявить ключевые факторы, способствующие успешному внедрению и дальнейшему развитию гибких и надежных мультиагентных систем. Также рассматривается влияние интернет интеллекта7 на эволюцию MAS, подчеркивая важность интеграции технологий искусственного интеллекта и децентрализации для достижения автономности и синергии между агентами и оптимизации их взаимодействия в условиях глобальной сети.
В условиях стремительного развития искусственного интеллекта1, кибернетической экономики2 и децентрализации3, мультиагентные системы (MAS)4 становятся важными инструментами для повышения эффективности процессов и ускорения экономического роста. Целью исследования является анализ и систематизация существующих методов и подходов в области мультиагентных систем с автономными агентами5, что является важно для обеспечения их устойчивости в динамично меняющейся среде и формирования рекомендаций по их разработке и оптимизации. В рамках работы будет проведен анализ архитектурных подходов к созданию MAS, больших языковых моделей (LLM)6, оценка методов координации и взаимодействия между агентами, а также будет осуществлен обзор результатов экспериментов по производительности систем. Ожидается, что результаты работы помогут определить эффективные методы взаимодействия агентов и выявить ключевые факторы, способствующие успешному внедрению и дальнейшему развитию гибких и надежных мультиагентных систем. Также рассматривается влияние интернет интеллекта7 на эволюцию MAS, подчеркивая важность интеграции технологий искусственного интеллекта и децентрализации для достижения автономности и синергии между агентами и оптимизации их взаимодействия в условиях глобальной сети.
