Was ist ein Multiagentensystem?

Ein Multiagentensystem ist ein dezentrales KI-System, in dem mehrere autonome KI-Agenten miteinander interagieren, um gemeinsam Aufgaben zu lösen oder Ziele zu erreichen.

Das klingt zunächst relativ abstrakt, weshalb wir in diesem Blogartikel tiefer in die Einsatzgebiete und den Sinn eines Multiagentensystems blicken werden.

Definition und Grundkonzept

Ein Multiagentensystem besteht zunächst aus mehreren einzelnen KI-Agenten. Dabei hat jeder einzelne KI-Agent eine bestimmte Spezialisierung, in der er sehr gut ist. Abhängig von der zu lösenden Aufgabe wird dann ein KI-Agent in einem Multiagentensystem ausgewählt, um die Aufgabe zu lösen. Es kann jedoch auch sein, dass für die Lösung der Aufgabe mehrere KI-Agenten miteinander interagieren müssen. Durch Interaktionen können KI-Agenten Informationen austauschen und kooperativ oder wettbewerbsorientiert agieren.

Das Ziel eines Multiagentensystems ist es, die Aufgaben so effizient und kostengünstig wie möglich zu lösen. Es gibt Multiagentensysteme, da einzelne KI-Agenten nicht flexibel genug sind, um alle Aufgaben, die an ein generatives KI-System gestellt werden, zu lösen. Daher setzt man auf mehrere KI-Agenten, die sich die anfallenden Aufgaben gemäß des jeweiligen Könnens aufteilen. So können KI-Systeme zudem kleiner und effizienter sein, was Kosten spart.

Beispiel für ein Multiagentensystem

Ein mögliches Beispiel für ein Multiagentensystem ist das folgende:

Ein Unternehmen möchte einen KI-Chatbot für die Mitarbeitenden implementieren. Dieser KI-Chatbot soll verschiedene Aufgaben lösen. Dazu zählen zum Beispiel:

1. Das Schreiben von Marketingtexten, Stellenausschreibungen und Blogbeiträgen
2. Das Heraussuchen bestimmter Informationen zu einem Thema
3. Das Vergleichen bestimmter Dokumente
4. Als Schulungspartner für Mitarbeitende
5. Als Supportansprechpartner für Kunden
6. …

Ein einzelnes LLM ist grundsätzlich in der Lage, mit Hilfe eines Retrieval Augmented Generation Systems die Aufgaben zu lösen. Aber es wird die jeweiligen Aufgaben nicht so gut erledigen können, wie spezialisierte Agenten. In einem Multiagentensystem würde nun ein KI-Agent entscheiden, welcher KI-Agent ausgewählt werden würde, um die Herausforderung zu lösen.

Den Prompt „Suche mir alle Informationen zu unserem Kunden X raus!“, würde zum Beispiel KI-Agent 2 lösen.

Den Prompt „Formuliere mir eine Kaltakquise E-Mail an Persona Y“ würde KI-Agent 1 lösen.

Und den Prompt „Vergleiche Dokument A mit Dokument B“ würden die Agenten 2 und 3 gemeinsam lösen, da der KI-Agent 2 die beiden Dokumente heraussuchen würde und KI-Agent 3 die gefundenen Dokumente anschließend vergleichen würde.

Eigenschaften eines Multiagentensystems

Damit es sich um ein Multiagentensystem handelt, muss ein KI-System verschiedene Eigenschaften aufweisen können. Dazu zählen:

• Autonomie: Jeder Agent handelt unabhängig und entscheidet selbstständig auf Basis seiner Wahrnehmungen und Ziele, was die richtige Aktion ist.
• Kommunikation: Agenten tauschen Informationen über Protokolle und Kommunikationsmechanismen aus.
• Kooperation: Agenten arbeiten zusammen, um gemeinsame Ziele zu erreichen, oft durch Arbeitsteilung und Koordination.
• Heterogenität: Agenten können unterschiedliche Fähigkeiten, Kenntnisse und Rollen haben.

Best Practices und technische Hintergründe zur Einführung von KI in Unternehmen

Mit amberSearch unterstützen wir Mitarbeitende dabei, das interne Know-how schnell und unkompliziert zugänglich zu machen. Immer wieder stellen wir fest, dass viel Halbwissen im Umlauf ist. Daher haben wir es uns mit unserem Blog zur Aufgabe gemacht, dieses Wissen zu verbessern. Wenn du neben KI-Agenten weitere technische Grundlagen zur Einführung von (generativer) KI im Unternehmen kennenlernen möchtest, solltest du unbedingt einen Blick in diesen Blogartikel werfen oder dir für einen umfassenderen Überblick unser Whitepaper „Best Practices Einführung generative KI“ herunterladen:

Vorteile von Multiagentensystemen

Multiagentensysteme bieten – auch im Vergleich zu Einzelagentensystemen – einige Vorteile an:

• Flexibilität und Skalierbarkeit: Multiagentensysteme können sich dynamisch an veränderte Umgebungen anpassen, indem sie Agenten hinzufügen, entfernen oder verändern. Dies macht sie äußerst skalierbar und ermöglicht die effiziente Lösung komplexer Probleme.
• Robustheit und Zuverlässigkeit: Durch die dezentrale Kontrolle bleibt das System auch bei Ausfall einzelner Komponenten funktionsfähig. Dies erhöht die Robustheit und Fehlertoleranz des Systems.
• Selbstorganisation und Koordination: Agenten können sich anhand emergenter Verhaltensmuster selbst organisieren, was zu einer effektiven Aufgabenteilung, koordinierten Entscheidungsprozessen und Konfliktlösungen führt.
• Echtzeitbetrieb: Sofortige Reaktionen auf aktuelle Situationen sind ohne menschliche Überwachung möglich, was Anwendungen wie Katastrophenrettung und Verkehrssteuerung ermöglicht.

Anwendungsbereiche

Für solche Systeme gibt es diverse Anwendungsfälle, die nicht rein Softwaregetrieben sein müssen. Viele Anwendungsfälle funktionieren auch dadurch, dass physische Elemente, wie zum Beispiel Autos oder Roboter durch KI-Agenten gesteuert werden. Daher sind folgende Beispiele (neben dem weiter oben bereits gegebenen Beispiel) als eine kleine Auswahl an Anwendungsfällen zu sehen:

• Robotik: Kooperative Roboterteams, die gemeinsam Aufgaben wie Such- und Rettungsmissionen durchführen.
• Verkehrssteuerung: Intelligente Verkehrsmanagementsysteme, bei denen Fahrzeuge und Verkehrsinfrastrukturen zusammenarbeiten.
• E-Commerce: Empfehlungssysteme und Auktionen, bei denen autonome Agenten im Auftrag von Nutzern handeln.
• Spieltheorie und Simulation: Modelle zur Analyse und Vorhersage komplexer Systeme wie Finanzmärkte oder soziale Netzwerke.

Damit jeder amberSearch einmal ausprobieren kann, haben wir in unserer Onlinedemo eine mittlere sechsstellige Anzahl an Dokumenten auf über 10 Systeme verteilt:

Herausforderungen von Multiagentensystemen

Wie bei allen KI-Systemen gilt – Shit in, Shit Out. Daher ist eine gute Datenstruktur als Grundlage für solche Systeme sehr wichtig. In der Konzeption von Multiagentensystemen sind anschließend folgende Herausforderungen zu berücksichtigen:

• Koordinationsaufwand: Die effektive Koordination der Aktivitäten vieler autonomer Agenten erfordert komplexe Algorithmen und Mechanismen, um sicherzustellen, dass die Agenten harmonisch zusammenarbeiten und ihre Ziele effizient erreichen.
• Konfliktlösung: Da Agenten unterschiedliche Ziele und Prioritäten haben können, treten zwangsläufig Konflikte auf. Es ist eine Herausforderung, geeignete Strategien zur Konfliktlösung zu entwickeln, die das Gesamtsystem nicht beeinträchtigen.
• Kommunikationskosten: Die Kommunikation zwischen den Agenten kann hohe Kosten verursachen, insbesondere in großen Systemen. Es ist wichtig, effiziente Kommunikationsprotokolle zu entwickeln, um den Datenverkehr zu minimieren und gleichzeitig eine zuverlässige Informationsübertragung sicherzustellen.
• Sicherheit: Die Sicherheit in Multiagentensystemen ist entscheidend, da böswillige Agenten das System stören oder schädigen können. Es müssen robuste Sicherheitsmaßnahmen implementiert werden, um die Integrität und Vertraulichkeit der Daten sowie den Schutz vor Angriffen zu gewährleisten.

Die Weiterentwicklung von Multiagentensystemen

Im Zeitalter von KI werden simple Chatbots mittelfristig nicht mehr ausreichen und komplexere Lösungen im Unternehmen benötigt werden, die auch automatisiert Aufgaben übernehmen können. Schon jetzt kehrt bei vielen Unternehmen der Realismus ein – ein einzelner KI-Chatbot mit den eigenen Daten wird niemanden den Job wegnehmen oder Aufgaben selbstständig lösen. Solche Systeme sind Assistenzsysteme. Ein Beispiel wie Multiagentensysteme in Zukunft aussehen könnten, ist hier gezeigt:

Der große Vorteil solcher Systeme liegt in der intelligenten Kombination miteinander sowie der Integration in die unternehmensinternen Prozesse.

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