سیستم‌های چندعاملی در هوش مصنوعی چیست؟ چطور باعث افزایش بهره‌وری می‌شوند؟

در چارچوب هوش مصنوعی، سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems یا MAS) به‌عنوان یکی از زیرشاخه‌های مهم و کاربردی شناخته می‌شوند. این سیستم‌ها مجموعه‌ای از عامل‌های هوشمند هستند که می‌توانند تصمیم‌ بگیرند، یاد بگیرند، با یکدیگر تعامل کنند و به‌صورت مستقل یا هماهنگ به اهداف فردی یا مشترک دست یابند. سیستم‌های چندعاملی نقش مهمی در توسعه‌ی مدل‌هایی برای یادگیری توزیع‌شده، استدلال مشارکتی، و حل مسئله در محیط‌های پویا و پیچیده ایفا می‌کنند.

در این مقاله، به بررسی معماری، ویژگی‌ها، مزایا، چالش‌ها و کاربردهای این سیستم‌ها پرداخته می‌شود تا جایگاه آن‌ها را به‌عنوان یک رویکرد هوشمند و قابل گسترش در حوزه هوش مصنوعی بهتر درک کنیم.

در ادامه خواهید خواند:

• سیستم تک‌عاملی در برابر سیستم‌های چندعاملی
• استفاده از تکنیک‌های رایج هوش مصنوعی در سیستم‌های چندعاملی
• معماری سیستم‌های چندعاملی
• ساختارهای سیستم‌های چندعاملی
• رفتارهای سیستم‌های چندعاملی
• مزایای سیستم‌های چندعاملی در هوش مصنوعی
• چالش‌های سیستم‌های چندعاملی در هوش مصنوعی
• رابطه سیستم‌های چندعاملی با سایر شاخه‌های AI
• جمع بندی

سیستم تک‌عاملی در برابر سیستم‌های چندعاملی

سیستم‌های هوشمند تک‌عاملی به‌صورت خودکار برنامه‌ریزی می‌کنند، ابزارها را به کار می‌گیرند و پاسخ می‌دهند. این عامل‌ها با استفاده از منابعی مانند پایگاه داده، API یا حتی عامل‌های دیگر اطلاعات لازم را به دست می‌آورند.

اما تفاوت اصلی با سیستم‌های چندعاملی این است که در سیستم‌های چندعاملی، همه عامل‌ها فعالانه با هم همکاری می‌کنند، اهداف و برنامه‌های یکدیگر را در نظر می‌گیرند و می‌توانند به‌طور مستقیم یا از طریق تغییر در محیط مشترک با هم ارتباط برقرار کنند.

هر عامل در این سیستم‌ها تا حدی خودمختار است، اما همکاری و هماهنگی میان آن‌ها برای حل مسائل پیچیده ضروری است. این تعامل معمولاً از طریق یادگیری تقویتی چندعاملی انجام می‌شود که در آن عامل‌ها تجربیات و اطلاعات خود را به اشتراک می‌گذارند تا از یادگیری تکراری جلوگیری کنند.

عامل‌های مستقل توانایی انجام کارهای پیچیده را دارند، اما عملکرد جمعی سیستم‌های چندعاملی دقت، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بالاتری ارائه می‌دهد و کارایی کلی را نسبت به سیستم‌های تک‌عاملی بهبود می‌بخشد.

سیستم چندعاملی ( Multiagent System) چیست و چگونه کار می‌کند؟
سیستم چندعاملی

استفاده از تکنیک‌های رایج هوش مصنوعی در سیستم‌های چندعاملی

سیستم‌های چندعاملی برای تصمیم‌گیری، یادگیری، همکاری و استدلال، از مجموعه‌ای از تکنیک‌های پیشرفته‌ی هوش مصنوعی بهره می‌برند. این تکنیک‌ها باعث می‌شوند عامل‌ها در محیط‌های پیچیده و پویا عملکردی تطبیق‌پذیر و هوشمند داشته باشند. برخی از مهم‌ترین این تکنیک‌ها عبارتند از:

• یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning – MARL):
  این روش به عامل‌ها امکان می‌دهد تا با آزمون و خطا و از طریق تعامل با محیط و دیگر عامل‌ها، سیاست‌هایی بهینه برای رسیدن به اهداف خود پیدا کنند.
• منطق و استدلال غیرقطعی:
  عامل‌ها معمولاً با اطلاعات ناقص یا مبهم مواجه هستند. در این شرایط، استفاده از منطق فازی یا استدلال احتمالاتی به آن‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات مناسبی اتخاذ کنند.
• مدل‌سازی دانش مشترک:
  در بسیاری از کاربردها، عامل‌ها نیاز دارند تا دیدگاهی مشترک از وضعیت محیط یا اهداف جمعی داشته باشند. تکنیک‌هایی برای مدل‌سازی و به‌روزرسانی این دانش مشترک توسعه یافته‌اند.
• پردازش زبان طبیعی (NLP):
  برای تعامل انسانی یا برقراری ارتباط میان عامل‌ها، توانایی درک و تولید زبان طبیعی یکی از ابزارهای کلیدی در MAS محسوب می‌شود.

با سرویس هوش مصنوعی لیارا، بدون دغدغه زیرساخت، مدل‌های AI خودت رو اجرا و مدیریت کن.
✅ پشتیبانی از GPU و CPU ✅ مناسب مدل‌های متن‌باز ✅ اجرای پایدار و سریع 
خرید و راه‌اندازی سرویس هوش مصنوعی

معماری سیستم‌های چندعاملی

با وجود مزایای ارتباطی در ساختارهای متمرکز، بسیاری از سیستم‌های چندعاملی به سمت معماری‌های غیرمتمرکز حرکت کرده‌اند؛ چرا که در برخی سناریوها، تمرکز زدایی می‌تواند بهره‌وری، پایداری و استقلال عامل‌ها را افزایش دهد. در ادامه ویژگی‌ها و چالش‌های معماری‌های غیرمتمرکز را بررسی می‌کنیم.

شبکه‌های متمرکز

در معماری‌های متمرکز، یک واحد مرکزی وظیفه نگهداری پایگاه دانش کلی، ارتباط میان عامل‌ها و مدیریت جریان اطلاعات را برعهده دارد. از جمله مزایای این ساختار می‌توان به ارتباط ساده میان عامل‌ها و یکپارچگی اطلاعات اشاره کرد. اما نقطه ضعف اصلی این نوع معماری، وابستگی بیش‌ازحد به واحد مرکزی است؛ به‌گونه‌ای که در صورت بروز اختلال در این واحد، کل سیستم از کار می‌افتد.

شبکه‌های غیرمتمرکز

در شبکه‌های غیرمتمرکز، عامل‌ها به‌جای اتکا به پایگاه داده سراسری، اطلاعات را با عامل‌های مجاور خود به اشتراک می‌گذارند.
مزایای اصلی این ساختار عبارت‌اند از:

• تاب‌آوری بالا در برابر خرابی (اگر یک عامل از کار بیفتد، کل سیستم مختل نمی‌شود)
• ماژولار بودن و انعطاف‌پذیری در توسعه

با این حال، یکی از چالش‌های اصلی در شبکه‌های غیرمتمرکز، هماهنگ‌سازی رفتار عامل‌ها برای همکاری مؤثر با یکدیگر است.

عامل هوش مصنوعی چیست؟ هر آنچه باید در مورد آن‌ها بدانید
عامل هوش مصنوعی

ساختارهای سیستم‌های چندعاملی

روش‌های مختلفی برای سازمان‌دهی عامل‌ها در یک سیستم چندعاملی وجود دارد. در ادامه، چهار ساختار رایج بررسی می‌شود.

ساختار سلسله‌مراتبی (Hierarchical Structure)

در این ساختار درخت‌مانند، عامل‌ها دارای سطوح متفاوتی از خودمختاری هستند.

• در ساختار سلسله‌مراتبی ساده، تنها یک عامل اختیار تصمیم‌گیری دارد.
• در ساختار سلسله‌مراتبی یکنواخت، مسئولیت‌ها بین چندین عامل تقسیم می‌شود.

ساختار هولونیک (Holonic Structure)

در این معماری، عامل‌ها به صورت گروهی و در قالب «هولارکی» سازمان‌دهی می‌شوند.

• «هولون» به موجودیتی گفته می‌شود که بدون اجزای خود قادر به عملکرد نیست (مانند بدن انسان که بدون اندام‌هایش نمی‌تواند کار کند).
• در سیستم‌های چندعاملی هولونیک، یک عامل اصلی می‌تواند چندین زیرفاکتور یا زیرعامل داشته باشد که در کنار هم به صورت یک موجودیت واحد عمل می‌کنند.
• این زیرعامل‌ها ممکن است هم‌زمان در سایر هولون‌ها نیز نقش ایفا کنند.
• چنین ساختارهایی معمولاً به‌صورت خودسازمان‌یافته ایجاد می‌شوند و برای رسیدن به هدفی مشترک همکاری می‌کنند.

ساختار ائتلافی (Coalition Structure)

گروه‌های موقتی در مواقعی کاربرد دارند که عملکرد یک عامل منفرد کاهش یافته باشد.

• در این موارد، عامل‌ها به‌صورت موقتی با یکدیگر متحد می‌شوند تا بهره‌وری یا عملکرد کلی بهبود یابد.
• پس از رسیدن به عملکرد مطلوب، این گروه‌ها از هم جدا می‌شوند.
• در محیط‌های پویا، حفظ چنین ساختارهایی دشوار است و معمولاً نیاز به بازآرایی دارند.

تیم‌ها (Teams)

تیم‌ها از نظر ساختاری به گروه‌های موقتی شباهت دارند، اما تفاوت‌های مهمی نیز دارند:

• در تیم‌ها، عامل‌ها برای بهبود عملکرد گروهی با یکدیگر همکاری می‌کنند.
• برخلاف ساختارهای موقت، عامل‌ها در تیم‌ها به‌صورت مستقل عمل نمی‌کنند.
• عامل‌های عضو تیم، وابستگی بیشتری به یکدیگر دارند و ساختار تیم معمولاً سلسله‌مراتبی‌تر از ساختارهای موقتی است.

تفاوت هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد چیست؟
هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد

رفتارهای سیستم‌های چندعاملی

رفتار عامل‌ها در یک سیستم چندعاملی، اغلب بازتابی از رفتارهایی است که در طبیعت مشاهده می‌شود. این رفتارها می‌توانند در مورد عامل‌های نرم‌‍‌افزاری و رباتیکی هر دو صدق کنند.

هم‌جهتی (Flocking)

رفتار جمعی در سیستم‌های چندعاملی می‌تواند مشابه رفتار پرندگان، ماهی‌ها یا استان‌ها باشد. در چنین سیستم‌هایی، عامل‌ها دارای هدفی مشترک هستند و برای هماهنگی در عملکرد خود، به نوعی سازمان‌دهی نیاز دارند. رفتار هم‌جهتی به هم‌راستاشدن جهت حرکت عامل‌ها اشاره دارد و ساختار آن‌ها معمولا بر اساس سه اصل زیر توصیف می‌شود.

• جداشدگی (Separation): تلاش برای جلوگیری از برخورد با عامل‌های نزدیک.
• هم‌راستایی (Alignment): تلاش برای هم‌جهت شدن با سرعت و جهت حرکت عامل‌های مجاور.
• هم‌پیوستگی (Cohesion): تلاش برای باقی‌ماندن در نزدیکی سایر عامل‌ها.

در زمینه عامل‌های نرم‌افزاری، این نوع هماهنگی برای سیستم‌هایی که مدیریت شبکه‌های حمل‌ونقل (مانند خطوط راه‌آهن) را بر عهده دارند، اهمیت ویژه‌ای دارد.

ازدحام (Swarming)

جایگاه‌گیری فضایی عامل‌ها در یک سیستم چندعاملی را می‌توان با رفتار ازدحانی در طبیعیت مقایسه کرد. به عنوان مثال، پرندگان با تطبیق حرکت خود نسبت به پرندگان اطرافشان، به صورت هماهنگ پرواز می‌کنند. از منظر فنی، ازدحام نوعی خودسازمان‌دهی و تجمیع خودبه‌خودی میان عامل‌های نرم‌افزاری است که تحت کنترل غیرمتمرکز فعالیت می‌کنند.

یکی از مزایای این روش، امکان آموزش تنها یک اپراتور برای مدیریت کل ازدحام عامل‌ها است؛ برخلاف حالتی که نیاز به آموزش یک اپراتور برای هر عامل وجود داشته باشد. این روش هم از نظر محاسباتی بهینه‌تر است و هم قابلیت اطمینان بالاتری دارد.

چرا چت‌بات‌ها نیت ما را نمی‌فهمند؟ از تولید زبان تا گفت‌وگوی با LLM ها
گفت‌وگوی با LLM

مزایای سیستم‌های چندعاملی در هوش مصنوعی

سیستم‌های چندعاملی (MAS) توانایی حل مسائل پیچیده و واقعی را دارند و می‌توانند در حوزه‌های مختلفی به‌کار گرفته شوند. در ادامه چند نمونه از کاربردهای مهم این سیستم‌ها آورده شده است.

حمل و نقل

سیستم‌های چندعاملی می‌توانند برای مدیریت سامانه‌های حمل‌ونقل به کار روند. توانایی‌هایی مانند ارتباط موثر، همکاری، برنامه‌ریزی و دسترسی به اطلاعات در لحظه، این سیستم‌ها را به گزینه‌ای مناسب برای هماهنگ‌سازی زیرساخت‌های حمل‌ونقل پیچیده تبدیل می‌کند. از جمله نمونه‌های سیستم‌های توزیع‌شده که می‌توانند از MAS بهره‌مند شوند، می‌توان به سامانه‌های راه‌آهن، تخصیص بار به کامیون‌ها و مدیریت تردد کشتی‌ها در بنادر مشترک اشاره کرد.

بهداشت و سلامت عمومی

در حوزه سلامت، سیستم‌های چندعاملی می‌توانند وظایف متنوعی را بر عهده بگیرند. این سیستم‌ها با تحلیل داده‌های زنتیکی می‌توانند به پیش‌بینی و پیشگیری از بیماری‌ها کمک کنند. یکی از نمونه‌های کاربردی آن‌ها، تحقیقت مربوط به سرطان است. همچنین از MAS می‌توان برای شبیه‌سازی و پیشگیری از شیوع بیماری‌های واگیردار استفاده کرد. پیش‌بینی‌ها با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی مبتنی بر داد‌های اپیدمیولوژیک و تکنیک‌های یادگیری ماشین انجام می‌شود و می‌توانند تاثیرات مستقیمی بر سلامت عمومی و سیاست‌گذاری‌های بهداشتی داشته باشند.

مدیریت زنجیره تامین

زنجیره تامین تحت تاثیر عوامل متعددی قرار دارد؛ از تولید کالا تا خرید نهایی توسط مصرف کننده. سیستم‌های چندعاملی با تکیه بر منابع اطلاعاتی گسترده، انعطاف‌پذیری بالا و مقیاس‌پذیری خود، می‌توانند اجزای مختلف زنجیره تامین را به یکدیگر متصل کنند. برای بهره‌گیری موثر از این اتوماسیون هوشمند، عامل‌های مجازی باید با یکدیگر مذاکره کنند. این مذاکره در مورادی که اهداف عامل‌ها با یکدیگر در تضاد هستند اهمیت دارد.

سامانه‌های دفاعی

سیستم‌های چندعاملی در تقویت سامانه‌های دفاعی نیز نقش‌آفرین هستند. این تهدیدها می‌توانند شامل مسائل فیزیکی مربوط به امنیت ملی یا حملات سایبری باشند. MAS می‌توانند برای شبیه‌سازی حملات احتمالی به کار گرفته شود؛ مانند شبیه‌سازی حمله دریایی، که در آن عامل‌ها در قالب تیم‌هایی همکاری می‌کنند تا تعامل بین قایق‌های مهاجم و نیروهای دفاعی را بازسازی کنند. همچنین، این عامل‌ها با کار تیمی می‌توانند نواحی مختلف یک شبکه را برای شناسایی تهدیدهایی مانند حملات توزیع شده انکار سرویس (DDoS) پایش کنند.

مقایسه Agentic RAG و RAG؛ کدام برای پروژه‌های AI بهتر است؟
 Agentic RAG و RAG

چالش‌های سیستم‌های چندعاملی در هوش مصنوعی

سیستم‌های چندعاملی ویژگی‌هایی دارند که آن‌ها را در مقایسه با سیستم‌های تک‌عاملی متمایز و قدرتمند می‌سازند. برخی از مهم‌ترین مزایای این سیستم‌ها در ادامه بررسی شده است.

• انعطاف‌پذیری: این سیستم‌ها می‌توانند با اضافه‌کردن، حذف‌کردن یا سازگار کردن عامل‌ها، خود را با شرایط و محیط‌های مختلف وفق دهند.
• مقیاس‌پذیری: همکاری میان چند عامل باعث ایجاد یک منبع اطلاعاتی گسترده‌تر می‌شود. این تعامل، توانایی سیستم را در حل مسائل پیچیده افزایش می‌دهد؛ مسائلی که معمولاً از توان سیستم‌های تک‌عاملی خارج است.
• تخصص‌گرایی در حوزه‌های مختلف: در سیستم‌های تک‌عاملی، یک عامل باید وظایف گوناگون در حوزه‌های مختلف را انجام دهد. اما در سیستم‌های چندعاملی، هر عامل می‌تواند در یک حوزه‌ی خاص تخصص داشته باشد.
• عملکرد بهتر: چارچوب‌های چندعاملی معمولاً عملکرد بهتری نسبت به عامل‌های منفرد دارند.

دلایل این برتری در ادامه بررسی شده است.

• داشتن گزینه‌های بیشتر برای برنامه‌ریزی و اجرای اقدامات، باعث افزایش یادگیری و بازتاب‌پذیری می‌شود.
• عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند از بازخورد و دانش دیگر عامل‌ها در حوزه‌های مرتبط بهره‌مند شوند.
• این همکاری در پشت‌صحنه و پرکردن شکاف‌های اطلاعاتی، از ویژگی‌های منحصربه‌فرد سیستم‌های عامل‌محور است و آن‌ها را به ابزارهایی قدرتمند در هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.

رابطه سیستم‌های چندعاملی با سایر شاخه‌های AI

سیستم‌های چندعاملی در تقاطع بسیاری از حوزه‌های هوش مصنوعی قرار دارند و با آن‌ها تعامل و هم‌افزایی دارند، از جمله:

• یادگیری ماشین (Machine Learning)
• سیستم‌های خبره (Expert Systems)
• رباتیک جمعی (Swarm Robotics)
• پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

برای مثال، عامل‌ها ممکن است با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) ترکیب شوند تا قابلیت درک زبان طبیعی و استنتاج منطقی در مکالمات پیچیده را داشته باشند، که خود یک پیشرفت مهم در تعامل انسان و ماشین محسوب می‌شود.

Claude چیست؟ ساخت ابزارهای هوشمند با API هوش مصنوعی
Claude 

جمع بندی

سیستم‌های چندعاملی (MAS) با همکاری چند عامل مستقل، توانایی حل مسائل پیچیده و پویا را در حوزه هوش مصنوعی دارند. این سیستم‌ها با استفاده از تکنیک‌هایی مانند یادگیری تقویتی چندعاملی و پردازش زبان طبیعی، انعطاف‌پذیری، مقیاس‌پذیری و تخصص‌گرایی را فراهم می‌کنند.

معماری و ساختارهای مختلف این سیستم‌ها به آن‌ها امکان می‌دهد در زمینه‌هایی مانند حمل‌ونقل، بهداشت و دفاع عملکرد موثری داشته باشند. MAS با همکاری و اشتراک دانش میان عامل‌ها، ابزاری قدرتمند برای توسعه سامانه‌های هوشمند و خودکار است.