Новый взгляд на понимание и проектирование многоагентных систем с внешним вмешательством
Привет, меня зовут Джон. В мире технологий искусственного интеллекта (ИИ) каждый день появляются новые концепции. Сегодня я хотел бы остановиться на технологии, называемой многоагентными системами (МАС), и объяснить, как их понимать и проектировать, особенно с точки зрения «внешнего вмешательства». Эта тема относится к новому подходу к проектированию систем, в которых несколько агентов ИИ взаимодействуют для более безопасного и эффективного выполнения сложных задач. Для новичков представьте МАС как «систему, в которой несколько ИИ работают в команде для решения задач». Инструменты ИИ нового поколения, такие как Genspark, полезны для поиска актуальной информации об ИИ. Они обеспечивают всестороннюю поддержку, от предварительного исследования до создания плана конфигурации. Подробнее см.Это объяснениеПожалуйста, смотрите.
Базовые знания многоагентных систем (МАС)
MAS (Multiple Agent System) — система, в которой несколько агентов искусственного интеллекта (ИИ) взаимодействуют и конкурируют друг с другом для выполнения задач. Каждый агент действует как независимый «агент», роли которого распределены между ними, например, один агент отвечает за сбор данных, а другой — за анализ. Это позволяет решать сложные задачи, с которыми одному ИИ справиться сложно.
Согласно официальной информации IBM, MAS состоит из нескольких агентов искусственного интеллекта, которые выполняют задачи от имени пользователей или других систем, и по состоянию на 2025 год широко используется для автоматизации и поддержки принятия решений в компаниях. Например, в демонстрации Google Cloud, проведённой в августе 2025 года, была представлена архитектура MAS, показывающая, как агенты работают вместе для обработки задач в режиме реального времени.
- Роли агентов: Каждый агент обладает определенным навыком, и вместе они образуют команду.
- преимущество: Высокая гибкость и адаптируемость в режиме реального времени.
- 例: Прогнозирование заторов на транспортных системах и диагностическая поддержка в медицинском обслуживании.
При проектировании таких систем существуют инструменты, которые могут помочь сократить время создания материалов. ИИ может мгновенно генерировать слайды и веб-страницы.Гаммапредставляет собой полезное визуальное обобщение концепций MAS.
Что такое внешнее вмешательство? Почему оно важно?
Внешнее вмешательство подразумевает вмешательство человека или внешних систем для управления или корректировки работы МАС. В МАС, где агенты ИИ работают автономно, может возникать непредвиденное поведение (непредвиденные явления), поэтому внешний мониторинг и корректировка крайне важны. Это повышает безопасность и надёжность.
Например, в трендовых публикациях 2025 года в X (ранее Twitter) активно обсуждалось управление несколькими агентами, а платформа, соответствующая стандарту NIST AI RMF (AI Risk Management Framework), привлекала внимание. Эта платформа объединяет анализ угроз и тестирование Red Team для обеспечения безопасности и объяснимости работы агентов. Более того, метод, использующий знаковый граф, обнаруживает вредоносных агентов и рассчитывает их влияние на решения во всей системе с помощью обратного распространения ошибки.
- Тип вмешательства: Ручное устранение неполадок, автоматизированные инструменты мониторинга и протоколы безопасности.
- значение: Согласно прогнозам рынка на 2025 год, среднегодовой темп роста рынка MAS составит 48.6%, и к 2034 году он достигнет 3754 млрд долларов, однако без внешнего вмешательства риски возрастают.
- 例: Обнаружение угроз в кибербезопасности и экстренное вмешательство в системы автономного вождения.
Такая перспектива становится новым стандартом при проектировании МАС, усиливая этический аспект ИИ.
Последние тенденции исследований и технологий в 2025 году
В 2025 году исследования многоагентных систем (MAS) и внешнего вмешательства стремительно развиваются. В статье на Medium «Новый взгляд на понимание и проектирование многоагентных систем с внешним вмешательством» (опубликованной в 2025 году) предлагается подход к моделированию внешнего вмешательства с использованием теории графов и других методов, позволяющий глубже понять систему и упростить проектировщикам прогнозирование точек внешнего вмешательства.
Согласно новостным источникам, в публикации блога Classic Informatics от сентября 2025 года было уделено внимание взаимодействию LLM (крупномасштабных языковых моделей) и MAS, подчёркивая их применение в корпоративной автоматизации и исследованиях. Кроме того, в публикации Джеймса Фэйи на Medium от октября 2025 года анализировалось состояние команд агентов ИИ и отмечался их переход к производственным рабочим процессам.
В разделе X Trends в публикации за январь 2025 года была описана «тонкая настройка мультиагентных систем» (Multiagent Finetuning) — метод генерации синтетических данных с использованием нескольких агентов для повышения производительности. Кроме того, в августе 2025 года был анонсирован «цепочка агентов» (Chain-of-Agents) — новый метод, в котором один ИИ выполняет несколько ролей. Утверждается, что он обеспечивает более высокую производительность по сравнению с несколькими агентами. Кроме того, протокол Google Cloud «Agent2Agent Protocol» (анонсированный в апреле 2025 года) поддерживается более чем 50 компаниями, стандартизируя взаимодействие между агентами.
- Рекомендуемые исследования: Agent Forest (январь 2025 г., X Trends) – метод случайного леса, использующий разнообразие агентов.
- влияние на рынок: Big 4 AI Agents (платформа 2025 PwC, Deloitte, EY, KPMG) – Содействие использованию MAS в бизнесе.
- Будущие перспективы: Ожидается, что при усилении внешнего вмешательства система MAS станет более безопасной и практичной после 2025 года.
Эти тенденции имеют ключевое значение для превращения MAS из простого инструмента в надежного партнера.
ま と め
Точкой входа для автоматизации рабочего процесса является интеграция без кода.Make.com (ранее Integromat)Это также полезно помнить.
Подводя итог, можно сказать, что добавление перспективы внешнего вмешательства в MAS сделает системы ИИ более гибкими и безопасными. Судя по последним тенденциям 2025 года, этот подход ускоряет внедрение в практическое применение, поэтому я рекомендую вам рассмотреть его применение в повседневных задачах. Давайте продолжим учиться и наслаждаться развитием технологий.
Источники информации
- Официальный сайт IBM: Что такое многоагентная система? (https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/multiagent-system)
- Статья Google Cloud Zenn: Разбор архитектуры многоагентных систем (14 августа 2025 г.)
- AI-Market: Что такое многоагентная система (МАС)? (27 августа 2025 г.)
- Medium: Расцвет многоагентных систем (ноябрь 2025 г.)
- Market.us: Размер рынка многоагентных систем (октябрь 2025 г.)
- Unity Connect: 4 крупнейших ИИ-агента 2025 года (ноябрь 2025 г.)
- Классическая информатика: LLM и многоагентные системы (26 сентября 2025 г.)
- Medium: Состояние ИИ-агентов и команд агентов (октябрь 2025 г.)
- Похожие публикации из X (ранее Twitter) (Тенденции с января по ноябрь 2025 г., например, Chain-of-Agents, Agent2Agent Protocol, Multiagent Finetuning, Agent Forest, NIST AI RMF)
- Статья в Medium: Новая перспектива в понимании и проектировании многоагентных систем с внешним вмешательством (ссылка на статью: https://medium.com/@hsvgbkhgbv/a-new-perspective-in-understanding-and-designing-multi-agent-systems-with-external-intervention-a435e1806cf4?source=rss——artificial_intelligence-5)