Guida ai sistemi multi-agente nel 2025

Cosa c’è di meglio di un agente AI?

Nei sistemi multi-agente, diversi agenti AI con compiti diversi interagiscono per raggiungere un obiettivo comune.

Ci sono molti esempi di agenti AI nel mondo reale che utilizzano sistemi multi-agente – come i controller delle smart grid e i sistemi di magazzino.

Vediamo cosa sono i sistemi multi-agente, in cosa differiscono dai sistemi a singolo agente e a cosa possono servire.

Cos’è un sistema multi-agente?

Un sistema multi-agente (MAS) comprende più agenti AI che collaborano in un ambiente condiviso per raggiungere obiettivi specifici.

Questi sistemi sono generalmente progettati per gestire compiti troppo grandi, complessi o distribuiti per essere gestiti da un singolo agente AI.

Ogni agente in un sistema multi-agente può agire in modo indipendente, percependo e interpretando l’ambiente, prendendo decisioni e agendo per raggiungere il proprio obiettivo.

3 caratteristiche chiave di un sistema multi-agente

Nel suo Introduction to MultiAgent Systems (2002), il professore e ricercatore Michael Wooldridge descrive 3 caratteristiche chiave dei sistemi multi-agente:

Decentralizzazione

In un sistema multi-agente, la decentralizzazione significa che ogni agente opera in modo indipendente, utilizzando dati locali e prendendo decisioni senza dipendere da un controllore centrale.

Questo permette agli agenti AI di gestire i compiti individualmente, contribuendo comunque agli obiettivi generali del sistema tramite l’interazione.

Viste locali

Ogni agente ha una visione locale – ma nessun agente ha una visione globale. Questo significa che nessun agente conosce l’intero sistema, ma solo i componenti rilevanti per il proprio compito specifico.

Autonomia

L’autonomia in un sistema multi-agente consente a ciascun agente di interpretare le informazioni e agire in modo indipendente secondo le proprie regole e obiettivi.

Questa indipendenza permette agli agenti di prendere decisioni e adattare le proprie azioni senza bisogno di una guida continua o di input da altri agenti.

Agente singolo vs Sistemi multi-agente

I sistemi a singolo agente operano con un’unica entità autonoma che gestisce i compiti, ideale in contesti controllati con obiettivi semplici. Pensa agli assistenti AI, come Siri, che lavorano da soli.

Senza la necessità di coordinarsi o rispondere ad altri agenti, i sistemi a singolo agente sono ideali per attività che richiedono semplicità e controllo diretto.

I sistemi multi-agente, invece, sono composti da più agenti che interagiscono nello stesso ambiente. Questi sistemi si basano su compiti distribuiti, dove ogni agente contribuisce in base ai propri obiettivi o ruoli.

Questa struttura decentralizzata permette ai MAS di gestire ambienti che richiedono più punti di vista o elaborazione parallela, anche se gli agenti a volte operano in modo indipendente.

Vantaggi dei sistemi multi-agente

Maggiore tolleranza agli errori

I sistemi multi-agente continuano a funzionare anche se un agente fallisce, poiché gli altri possono adattarsi o subentrare. Questa capacità li rende più resilienti rispetto ai sistemi a agente singolo.

Esempio: In una flotta di droni per le consegne, se uno si guasta, gli altri possono occuparsi delle sue consegne, garantendo minimi disagi.

Più scalabile

Aggiungendo agenti secondo necessità, i sistemi multi-agente possono gestire più facilmente carichi di lavoro crescenti per soddisfare la domanda o aggiungere nuove funzionalità per ampliare le proprie capacità.

Esempio: Un sistema di analisi finanziaria multi-agente può aggiungere nuovi agenti per elaborare ulteriori flussi di dati man mano che aumentano i volumi di trading.

Miglior capacità di risoluzione dei problemi

Con più agenti che lavorano su parti diverse di un compito, problemi complessi vengono affrontati in modo più efficiente ed efficace in ambienti distribuiti.

Esempio: Robot autonomi per la ricerca e il soccorso possono dividersi per coprire aree diverse, affrontando terreni complessi in modo più efficiente.

Flessibile e adattabile

La capacità di ogni agente di rispondere autonomamente ai cambiamenti consente al sistema di adattarsi rapidamente a nuove condizioni o scenari imprevisti.

Esempio: In una smart factory, se un braccio robotico è occupato o fuori uso, gli altri si adattano per svolgere i suoi compiti senza fermare la produzione.

4 esempi di sistemi multi-agente

Robot swarm per ricerca e soccorso

Nella ricerca e soccorso, i robot swarm agiscono come un sistema multi-agente, ognuno esplorando e scandagliando sezioni diverse in modo indipendente mentre condividono dati per mappare il territorio e localizzare chi ha bisogno.

Questa coordinazione permette ai robot di coprire rapidamente aree vaste e pericolose senza bisogno di controllo umano diretto.

Robotica di magazzino

In un magazzino, gli agenti AI rappresentano diversi robot responsabili di attività come prelievo, smistamento e imballaggio.

Ogni robot si muove autonomamente nel magazzino e comunica con gli altri per ottimizzare i percorsi, ridurre i colli di bottiglia ed evadere gli ordini più rapidamente, adattandosi ai volumi e alle disposizioni che cambiano.

Marketplace basati su AI

Nei marketplace guidati dall’IA, gli agenti possono rappresentare acquirenti e venditori, negoziare prezzi, gestire inventari e modificare le offerte in base a domanda e offerta.

Gli agenti operano tutti in modo indipendente ma interagiscono anche tra loro, creando un ambiente di mercato dinamico che si adatta alle condizioni che cambiano.

Assistenza sanitaria personalizzata

Nella pianificazione personalizzata dei trattamenti, ogni agente AI rappresenta un’area medica specializzata: diagnostica, gestione dei farmaci o riabilitazione.

Ogni agente analizza i dati del paziente nel proprio ambito, ad esempio consigliando farmaci in base ai risultati di laboratorio o personalizzando esercizi di fisioterapia.

Coordinando le informazioni, gli agenti creano un piano di trattamento integrato e personalizzato che si adatta ai progressi del paziente e a eventuali nuove informazioni mediche.

Un MAS è adatto a te?

Per decidere se un sistema multi-agente è più adatto di uno a singolo agente, valuta la complessità e l’adattabilità richieste dal tuo progetto. I MAS sono spesso usati per compiti dinamici e su larga scala con controllo decentralizzato. Chiediti:

• Il progetto richiede la gestione simultanea di più componenti o sedi?
• Un sistema centralizzato potrebbe diventare un collo di bottiglia o un punto critico?
• L'ambiente cambia spesso, richiedendo un adattamento in tempo reale?
• I componenti dell'attività devono interagire o coordinarsi per essere efficaci?
• È fondamentale avere un'elevata tolleranza ai guasti per evitare interruzioni del sistema?

Se hai risposto “sì” a diverse di queste domande, un MAS potrebbe essere la scelta migliore.

Best practices per sistemi multi-agente

Definisci obiettivi chiari per ogni agente

Assicurati che ogni agente abbia un ruolo o obiettivo specifico in linea con lo scopo generale del sistema, per evitare azioni in conflitto e ottimizzare il coordinamento.

Stabilisci protocolli di comunicazione efficaci

Progetta una struttura di comunicazione affidabile affinché gli agenti possano condividere informazioni e coordinarsi efficacemente, soprattutto se sono fondamentali aggiornamenti in tempo reale.

Implementa un processo decisionale adattivo

Usa algoritmi che permettono agli agenti di adattare il proprio comportamento in base alle condizioni ambientali e ai dati che cambiano — questo favorisce flessibilità e resilienza di fronte agli imprevisti.

Progetta per la scalabilità

Progetta il sistema in modo che gli agenti possano essere aggiunti o rimossi secondo le esigenze, garantendo che il MAS possa crescere senza interrompere gli agenti esistenti.

Monitora e gestisci le interazioni degli agenti

Monitora regolarmente come gli agenti interagiscono per prevenire problemi come colli di bottiglia, conflitti di risorse o competizione improduttiva, soprattutto nei sistemi complessi.

Dai priorità alle misure di sicurezza

Implementa protocolli di sicurezza per la comunicazione e la gestione dei dati per proteggere da rischi come violazioni dei dati o interferenze dannose nei sistemi con molti agenti.

Come costruire un sistema multi-agente

1) Scegli una soluzione

Decidi se costruire il tuo MAS da zero o utilizzare una piattaforma AI esistente che supporta sistemi multi-agente. Il fai-da-te offre personalizzazione ma richiede molte risorse di sviluppo. Le piattaforme spesso forniscono strumenti integrati per il coordinamento degli agenti, la scalabilità e la gestione dei dati, semplificando il processo di sviluppo.

2) Definisci obiettivi e requisiti

Definisci chiaramente cosa vuoi che il MAS realizzi, includendo compiti specifici, interazioni e necessità di scalabilità. Identifica i tipi di agenti necessari e i loro ruoli nel sistema per garantire coerenza con gli obiettivi generali.

3) Progetta i tuoi agenti

Per ogni agente, crea un’architettura che includa logica decisionale, capacità di elaborazione dati e adattabilità. Considera come ogni agente interagirà con l’ambiente e con altri agenti, adattando l’architettura a queste esigenze.

4) Definisci meccanismi di comunicazione e coordinamento

Implementa protocolli di comunicazione per facilitare la condivisione dei dati e il coordinamento tra agenti. Scegli metodi come lo scambio di messaggi o repository condivisi, a seconda della frequenza con cui gli agenti devono interagire e aggiornarsi a vicenda.

5) Distribuisci

Scegli un ambiente adatto (digitale, fisico o ibrido) che supporti le operazioni dei tuoi agenti. Configura l’ambiente per garantire che consenta interazioni, flusso di dati e qualsiasi vincolo fisico che possa influenzare le prestazioni degli agenti.

6) Simula e testa

Esegui simulazioni per testare il comportamento, le interazioni e la scalabilità degli agenti. Osserva come rispondono a diversi scenari, assicurandoti che si coordinino come previsto e che gestiscano il carico di lavoro del sistema in varie condizioni.

7) Affina

In base ai risultati dei test, perfeziona i comportamenti degli agenti, i protocolli di comunicazione e qualsiasi problema di prestazione. Una volta ottimizzato, distribuisci il MAS nell'ambiente previsto, monitorando le prestazioni iniziali per assicurarti che soddisfi i tuoi obiettivi.

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Domande frequenti

1. Esistono librerie o framework open-source che possono accelerare lo sviluppo di sistemi multi-agente?

Sì, esistono librerie e framework open-source specifici per accelerare lo sviluppo di sistemi multi-agente (MAS). Opzioni note includono JADE (Java Agent DEvelopment Framework), SPADE (Smart Python Agent Development Environment) e Mesa (framework Python per la modellazione agent-based nelle simulazioni). Questi strumenti gestiscono la comunicazione tra agenti e l’interazione con l’ambiente già pronti all’uso.

2. Come si gestisce la sincronizzazione tra agenti in sistemi in tempo reale?

Per gestire la sincronizzazione tra agenti in sistemi in tempo reale, gli sviluppatori usano solitamente meccanismi come code di messaggi (ad esempio RabbitMQ, ZeroMQ) e log di eventi con timestamp. Questi strumenti assicurano che gli agenti operino in modo coerente e rispondano agli eventi in modo coordinato.

3. Come si protegge la comunicazione tra agenti da manomissioni o intercettazioni?

Per proteggere la comunicazione tra agenti in un MAS, i sistemi implementano comunemente TLS (Transport Layer Security) o crittografia a chiave pubblica/privata per autenticare gli agenti e cifrare i dati in transito. Questo previene intercettazioni o modifiche non autorizzate dei messaggi.

4. I sistemi multi-agente possono utilizzare l'apprendimento per rinforzo in modo collettivo?

Sì, i sistemi multi-agente possono utilizzare l'apprendimento per rinforzo collettivo, noto come apprendimento per rinforzo multi-agente (MARL). Nel MARL, gli agenti possono collaborare per massimizzare una ricompensa condivisa oppure competere e adattarsi in ambienti decentralizzati, imparando strategie in base alle azioni e ai risultati degli altri agenti.

5. Gli agenti nei sistemi multi-agente sono generalmente statici o evolvono tramite apprendimento continuo?

Se gli agenti in un MAS siano statici o apprendano continuamente dipende dal design e dagli obiettivi del sistema. Alcuni agenti restano statici per prevedibilità e sicurezza in ambienti regolamentati, altri invece apprendono costantemente per adattarsi a nuovi dati o ad altri agenti.