- 多智能體系統(MAS)是指多個自主智能體協同合作,處理單一 AI 智能體無法獨立完成的複雜、分散任務。
- MAS 的主要特點包括去中心化、本地視角與智能體自主性,使其能在動態環境中展現彈性與韌性。
- MAS 具備可擴展性、高容錯、優異的問題解決能力與適應性,非常適合應用於物流、醫療、機器人等產業。
- 要有效設計 MAS,需明確定義智能體角色、溝通協議、具備適應性的決策機制,以及可擴展的架構。
有什麼比一個 AI 智能體更好?
在多智能體系統中,不同的 AI 智能體 各自負責不同任務,彼此互動以達成整體目標。
現實世界中有許多 AI 智能體的應用案例 都採用多智能體系統運作,例如智慧電網控制器與倉儲系統。
接下來我們將深入介紹什麼是多智能體系統、它與單智能體系統的差異,以及它的應用場景。
什麼是多智能體系統?
多智能體系統(MAS)包含多個 AI 智能體,這些智能體在共享環境中協作,以實現特定目標。
這類系統通常用於解決單一 AI 智能體難以處理的龐大、複雜或分散性任務。
多代理系統中的每個代理都能獨立行動,感知並解讀環境、做出決策,然後採取行動以實現目標。
多智能體系統的三大特點
在《Introduction to MultiAgent Systems》(2002)一書中,教授暨研究員 Michael Wooldridge 說明了多智能體系統的三大特性:
去中心化
在多智能體系統中,去中心化指的是每個智能體都能獨立運作,依據本地資料與自身決策機制行動,無需依賴中央控制器。
這讓 AI 智能體能各自處理任務,同時透過互動共同達成系統整體目標。
本地視角
每個智能體僅擁有本地視角,沒有任何智能體能掌握全局。也就是說,智能體只了解與自身任務相關的部分,無法獲得整個系統的完整資訊。
自主性
多智能體系統中的自主性,讓每個智能體能根據自身規則與目標,獨立解讀資訊並採取行動。
這種獨立性意味著智能體能自行決策與調整行動,無需其他智能體持續指導或介入。
單智能體 vs 多智能體系統

單智能體系統由一個自主實體負責所有任務,適合目標明確、環境可控的情境。例如像 Siri 這類AI 助理,就是單獨運作。
由於無需協調或回應其他智能體,單智能體系統特別適合追求簡單與直接控制的任務。
相對地,多智能體系統包含多個智能體在同一環境中互動。這類系統仰賴分散任務,每個智能體根據自身目標或角色貢獻一份力量。
這種去中心化結構讓 MAS 能處理需要多元觀點或平行處理的環境,即使智能體有時獨立運作也沒問題。
多智能體系統的優勢

更高容錯性
即使有個別智能體故障,多智能體系統仍能維持運作,其他智能體可調整或接手,這讓 MAS 比單智能體系統更具韌性。
舉例: 在一隊配送無人機中,若某台無人機故障,其他無人機可接手其配送任務,確保服務不中斷。
更易擴展
可根據需求新增智能體,讓多智能體系統更容易應對工作量增加,或擴充新功能以提升能力。
舉例: 多智能體金融分析系統可隨著交易量增加,加入新智能體處理更多資料流。
更佳的問題解決能力
多個智能體分工處理任務不同部分,能在分散環境下更有效率地解決複雜問題。
舉例: 自主搜救機器人可分頭行動,覆蓋不同區域,更有效率地應對複雜地形。
靈活且具適應性
每個智能體能獨立回應變化,使整個系統能迅速適應新情況或突發狀況。
舉例: 在智慧工廠中,若某機械手臂忙碌或故障,其他手臂會自動調整接手任務,生產不中斷。
多智能體系統的 4 個應用範例
搜救用群體機器人
在搜救任務中,群體機器人作為多智能體系統,各自獨立探索與掃描不同區域,同時共享資料以繪製地形、定位受困者。
這種協作讓機器人能快速覆蓋大範圍危險區域,無需人員直接操控。
倉儲機器人
在倉庫中,AI 智能體代表不同的機器人,分別負責揀貨、分類、包裝等任務。
每台機器人能自主導航並與其他機器人溝通,優化路徑、減少瓶頸,加快訂單處理速度,靈活應對訂單量與倉儲布局變化。
AI 驅動的市場平台
在 AI 驅動的市場平台中,AI 智能體可分別代表買家與賣家,協商價格、管理庫存,並根據供需調整商品。
這些智能體各自獨立運作,同時與其他智能體互動,營造出能隨市場變化調整的動態環境。
個人化醫療照護
在個人化治療規劃中,每個 AI 智能體代表一個專業領域:診斷、用藥管理或復健。
每個智能體根據自身專長分析病患資料,例如根據檢驗結果建議藥物,或調整復健運動。
透過協調各自見解,智能體能制定整合且個人化的治療計畫,隨病患進展與新醫療資訊即時調整。
MAS 適合你嗎?

要判斷多智能體系統是否比單智能體系統更適合你的專案,需考量專案的複雜度與適應性。MAS 常用於動態、大型、需分散控制的任務。你可以自問:
- 這個專案是否需要同時管理多個元件或地點?
- 集中式系統會不會成為瓶頸或風險點?
- 環境是否經常變動,需要即時調整?
- 任務中的各元件是否需要互相協作或協調才能發揮效用?
- 是否必須具備高度容錯能力以避免系統中斷?
如果你對上述多個問題回答「是」,MAS 可能是更好的選擇。
多智能體系統的最佳實踐

為每個智能體明確定義目標
確保每個智能體有明確角色或目標,並與系統整體目標一致,避免行動衝突並優化協作。
建立有效的溝通協議
設計可靠的溝通架構,讓智能體能有效分享資訊與協調,尤其在需要即時更新時更為重要。
實現自適應決策
採用能根據環境變化和數據調整行為的演算法,讓智能體能靈活應對未知情況,提升系統的彈性與韌性。
設計可擴展性
系統設計需能隨需求增減智能體,確保多智能體系統(MAS)可在不影響現有智能體的情況下擴展。
監控與管理智能體互動
定期追蹤智能體間的互動,預防如瓶頸、資源衝突或無效競爭等問題,尤其是在複雜系統中。
優先考慮安全措施
針對通訊與資料處理實施安全協議,防範資料外洩或惡意干擾等多智能體系統常見風險。
如何建立多智能體系統

1)選擇解決方案
決定要從零開始自行開發 MAS,還是採用支援多智能體系統的現有 AI 平台。自行開發可高度客製化,但需大量開發資源;平台則多內建智能體協調、擴展性與資料處理等工具,可簡化開發流程。
2)設定目標與需求
明確列出 MAS 預期達成的目標,包括具體任務、互動方式與擴展需求。確認所需智能體類型及其在系統中的角色,確保與整體目標一致。
3)設計智能體
為每個智能體建立包含決策邏輯、資料處理能力與適應性的架構。考量智能體如何與環境及其他智能體互動,並根據需求調整架構設計。
4)建立通訊與協調機制
實作通訊協議,促進智能體間的資料共享與協作。根據智能體互動頻率與更新需求,選擇如訊息傳遞或共用資料庫等方式。
5)部署
選擇適合代理運作的環境(數位、實體或混合),並進行設定,確保能支援互動、資料流通及任何可能影響代理效能的物理限制。
6)模擬與測試
透過模擬測試代理行為、互動及擴展性。觀察代理在不同情境下的反應,確保其協作如預期,並能在各種條件下承擔系統負載。
7)優化調整
根據測試結果,優化代理行為、通訊協議及效能問題。完成優化後,將 MAS 部署至目標環境,並監控初期表現以確保達成目標。
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常見問題
1. 是否有開源函式庫或框架可以加速 MAS(多代理系統)開發?
有,市面上有專為加速多代理系統(MAS)開發而設計的開源函式庫與框架。較知名的選項包括 JADE(Java Agent DEvelopment Framework)、SPADE(Smart Python Agent Development Environment)以及 Mesa(以 Python 為基礎的代理模擬框架)。這些工具可直接處理代理通訊與環境互動。
2. 在即時系統中,如何管理代理之間的同步?
在即時系統中管理代理同步,開發者通常會使用訊息佇列(如 RabbitMQ、ZeroMQ)及帶有時間戳記的事件日誌。這些工具能確保代理協同運作,並對事件做出一致回應。
3. 如何確保代理之間的通訊不被竄改或竊聽?
為確保 MAS 中代理間通訊的安全,系統通常會實作 TLS(傳輸層安全協定)或公私鑰加密,驗證代理身份並加密傳輸資料,防止未授權攔截或訊息被修改。
4. 多代理系統能否集體運用強化學習?
可以,多代理系統可集體運用強化學習,稱為多代理強化學習(MARL)。在 MARL 中,代理可合作以最大化共同獎勵,或在分散環境中競爭並根據其他代理的行動與結果學習策略。
5. MAS 中的代理通常是靜態的,還是會透過持續學習而進化?
MAS 中代理是否靜態或持續學習,取決於系統設計與目標。有些代理為了可預測性與安全性會維持靜態,特別是在受規範的環境中;另一些則會持續學習,以適應新資料或其他代理的變化。





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