多 Agent 系统(MAS)中的代理通信技术是如何工作的?

多 Agent 系统(MAS)中的代理通信技术是如何工作的?

在多智能体系统(MAS)中,代理通信技术促进自主代理之间的互动,以实现特定任务或目标。系统中的每个代理可以代表软件实体,例如脚本或程序,也可以是物理实体,如机器人。这些代理使用预定义的协议进行通信,这些协议定义了消息交换的规则和格式。一个常见的互动标准是智能物理代理基础(FIPA),它指定了各种通信语言结构,例如执行性(如请求或响应)和可以包括上下文所需参数或数据的内容。

根据代理的需求和它们所操作的环境,可以采用不同的通信技术。例如,代理可以使用直接通信方法,如点对点连接,直接向彼此发送消息。或者,它们可以使用间接方法,如共享空间或黑板,代理在其中写下其他代理可以方便地阅读的消息。一个例子可能是分布式传感器网络中的代理,其中一个代理将数据点发布到中央数据库,其他代理根据其特定需求订阅更新。

有效的通信对于代理之间的协调与合作至关重要。代理需要理解消息的内容,以及其背后的意图。例如,如果一个代理发送资源分配请求,接收代理必须正确解释这一请求,以确定其是否能够满足该请求。此外,处理异步通信(即代理以不同速度工作,可能并不总是可用)还提出了额外的挑战。像代理协商这样的协议可以帮助解决冲突并提高相互理解,使代理能够更有效地协同工作,以实现共同目标。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
卷积神经网络(CNNs)在强化学习中用来做什么?
强化学习 (RL) 是机器人技术中的一种关键方法,它使机器人能够通过与环境的交互来学习如何执行任务。在这个框架中,机器人在其环境中行动,并根据其行动接收反馈,反馈可以是奖励或惩罚的形式。该机器人旨在通过随着时间的推移学习最佳策略来最大化其累
Read Now
CaaS如何处理容器化数据分析?
“容器即服务(CaaS)是一种云服务模型,它简化了容器化应用程序的部署、管理和扩展。当涉及到容器化数据分析时,CaaS 使开发人员能够专注于他们的分析工作负载,而无需担心底层基础设施。容器将应用程序及其依赖项打包在一起,使其在不同环境中一致
Read Now
什么是基于规则的人工智能可解释性?
“解决可解释人工智能(XAI)技术中的偏见对于开发公平和透明的人工智能模型至关重要。首先,必须认识到可能影响人工智能系统的不同类型的偏见,包括数据偏见、算法偏见和用户解释偏见。数据偏见是指训练数据未能代表真实世界场景,引致模型生成偏差结果。
Read Now