Definition Was sind Multiagent Systems?

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Multiagent Systems sind auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Systeme, bei denen mehrere autonome intelligente Agenten zusammenarbeiten, um gemeinsam komplexe Aufgabenstellungen zu lösen. Die Agenten interagieren sowohl mit ihrer Umgebung als auch untereinander. Es entsteht eine Art von verteilter Künstlicher Intelligenz.

Der deutsche Begriff für Multiagent Systems lautet Multiagentensysteme, abgekürzt MAS. Generell handelt es sich bei einem Multiagentensystem um ein System, das aus mehreren spezialisierten Einheiten besteht, die gemeinsam ein Problem lösen oder an einer komplexen Aufgabestellung arbeiten.

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz ist ein Multiagent System eine Art von verteilter Künstlicher Intelligenz (Distributed Artificial Intelligence – DAI). Mehrere autonome, interaktive KI-Agenten kollaborieren, um gemeinsam ein bestimmtes Ziel zu erreichen. KI-Multiagentensysteme sind in der Lage, komplexe Probleme zu lösen und übertreffen die Leistungsfähigkeit und Problemlösungskompetenz von herkömmlichen KI-Einzelagentensystemen.

Die Agenten arbeiten jeweils in spezialisierten Bereichen und können verschiedene KI-Verfahren und KI-Methoden einsetzen. Sie interagieren sowohl mit ihrer Umgebung als auch untereinander. Ihre Zusammenarbeit muss koordiniert werden. Multiagent Systems sind ein eigenes Forschungsgebiet der verteilten Künstlichen Intelligenz und werden als ein weiterer Schritt auf dem Weg zu einer Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (Artificial General Intelligence – AGI) angesehen.

Eigenschaften und Merkmale der Agenten

Multiagent Systems bestehen aus mehreren Agenten. Ein Agent ist eine autonome, intelligente Einheit. Sie ist in der Lage, mit ihrer Umgebung und mit anderen Agenten zu interagieren. Die Agenten besitzen die Fähigkeit, ohne direkte menschliche Intervention und ohne Kontrolle von anderen Agenten eigene Entscheidungen zu treffen oder bestimmte Handlungen auszuführen. Bei den Agenten kann es sich um Softwareprogramme, aber auch um Hardwareeinheiten mit komplexen robotischen Fähigkeiten handeln.

Jeder Agent erfüllt spezialisierte Funktionen. Die Agenten arbeiten ohne eine zentrale Steuerung und kommunizieren untereinander, um ihre Aktionen zu koordinieren. Abhängig von der Art des Agenten und seines Aufgabengebiets kommen verschiedene KI-Techniken und KI-Methoden wie Maschinelles Lernen, Deep Learning, künstliche neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und andere zum Einsatz.

Funktionsweise und Zusammenarbeit der Agenten

Die Grundidee des Multiagentensystems ist, dass mehrere autonome, interaktive Agenten gemeinsam an der Lösung eines Problems oder einer Aufgabenstellung arbeiten, die von einem einzelnen Agenten nicht in der gewünschten Qualität zu lösen ist. Die Interaktion der Agenten ist so zu gestalten und zu koordinieren, dass eine lösungsorientierte, effektive Zusammenarbeit entstehen kann. Je nach Umsetzung des Multiagentensystems findet die Zusammenarbeit der einzelnen Agenten kooperativ oder kompetitiv statt.

Die Architektur des Multiagentensystems legt fest, wie der strukturelle Aufbau der Einzelkomponenten gestaltet ist und wie die Agenten organisiert sind. Grundsätzlich kann zwischen flachen, hierarchischen und heterogenen Architekturen unterschieden werden. In einer flachen Architektur sind die Agenten gleichberechtigt und treffen jeweils autonome Entscheidungen. In hierarchischen Architekturen besteht eine Art von Rangordnung unter den Agenten. Bestimmte Agenten sind beispielsweise für Koordinations- oder Steuerungsaufgaben vorgesehen. Heterogene Architekturen bestehen aus einer Mischung von verschiedenen gleichberechtigten und hierarchischen Agententypen mit jeweils spezifischen Rollen und Aufgaben.

Das Teilen von Wissen, Entscheidungen und Erfahrungen findet über Interaktionsmechanismen und Kommunikationsprotokolle statt. Speziell für den Austausch von Nachrichten und Informationen der Agenten eines Multiagentensystems existiert mit der Agent Communication Language (ACL) eine eigene standardisierte Kommunikationssprache.

Die Entscheidungsfindung des Gesamtsystems kann sehr komplex sein. Grundsätzlich verfolgen Multiagent Systems den Ansatz der dezentralen Entscheidungsfindung. Die Entscheidungen eines Multiagentensystems entstehen aus der Interaktion und Abstimmung der Einzelagenten, ohne Eingreifen eines zentralen Steuerungssystems. Zur Modellierung der Entscheidungsfindung kommen unter anderem Methoden aus der Spieltheorie zum Einsatz.

Fähigkeiten und Vorteile von Multiagent Systems

Multiagent Systems entwickeln gegenüber Einzelagentensystemen besondere Fähigkeiten und bieten zahlreiche Vorteile. Sie besitzen stark verbesserte Problemlösungsfähigkeiten und sind auch für komplexe Aufgabenstellungen einsetzbar. Aufgrund der verteilten Künstlichen Intelligenz lässt sich die Verarbeitung von Einzelaufgaben parallelisieren, was die Effizienz und Geschwindigkeit des KI-Systems verbessert. Darüber hinaus sind Multiagent Systems flexibel an unterschiedliche Problemstellungen anpassbar und durch das Hinzufügen weiterer Agenten einfach zu skalieren.

Einsatzmöglichkeiten von Multiagentensystemen

Für Multiagent Systems existieren zahlreiche Einsatzmöglichkeiten und praktische Anwendungen. Beispiele hierfür sind:

• in der Logistik zur Optimierung intelligenter Transportsysteme

• in einer Smart Factory für hoch automatisierte Produktionsprozesse

• in der Forschung für komplexe Simulationen oder für die Abbildung komplexer Systeme

• für das autonome Fahren

• für die Optimierung von Verkehrsflüssen

• für kooperative Robotikanwendungen

• im Gaming-Bereich für intelligente Charaktere und dynamische Spielumgebungen

• für intelligentes Netzmanagement

• für Finanzmarktanalysen

Herausforderungen und Nachteile von Multiagent Systems

Die Realisierung von Multiagent Systems ist mit einigen Herausforderungen verbunden. Eine der größten Herausforderungen ist es, für eine effektive Kommunikation und Koordination der Agenten zu sorgen. Grundsätzlich sind Multiagentensysteme komplex und erfordern ein ausgeklügeltes Design, um tatsächlich die gewünschte Leistung und Problemlösungskompetenz zu erreichen. Darüber hinaus sind Multiagent Systems aufgrund ihres komplexen Aufbaus fehleranfälliger. Sie bieten zudem im Vergleich zu geschlossenen KI-Einzelsystemen durch ihr dezentrales Designs mit den vielen Kommunikationsschnittstellen und Informationsflüssen der Einzelagenten eine größere Angriffsfläche gegenüber Cyberbedrohungen.

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