什么是 AI 智能体通信？

大型语言模型 (LLM)：在大量数据上训练的机器学习算法赋予智能体推理能力。借助生成式 AI 功能，智能体可以分享他们所知道的信息与其他实体。当智能体具有相互通信的能力时，智能体系统就不仅仅是其各个部分的总和。

多智能体系统可以被认为是一个由人类组成的团队，每个人都在各自的领域拥有专业知识。自主智能体分享只有他们才能感知的环境信息，从而分享整个团队的理解的优点。随着越来越多的智能体能够在复杂的工作流中相互“交谈”，我们可以期待整个生态系统能够自主和谐地协同工作。

与单个智能体相比，联网的AI智能体可以更高效地协同工作，实现共同目标。但为了协调行动，它们需要有效地进行通信。

人工智能智能体之间的有效沟通可以带来更好的态势感知和更明智的决策。当智能体分享数据时，他们可以根据实时信息完善策略和响应。

在复杂系统中，分布式 AI 可以将任务分配给多个智能体，从而更快地解决问题。与其让单个人工智能尝试处理所有任务，不如让多个智能体专注于问题的不同方面，并相互交流研究成果。

具有通信能力的 AI 智能体可以相互学习，随着时间的推移提高适应性。通过交流见解，它们在分享经验的基础上完善自己的行为。多智能体 AI 系统还可以高效扩展，处理海量数据和更复杂的任务。

AI 智能体根据其角色、环境和目标以各种方式进行交流。沟通可以是显式的，也可以是隐式的，涉及直接的信息交换或对行为的间接观察。

一些系统依赖于集中控制，其中单个 AI 处理数据并将其分发给其他智能体。其他人则使用分散式通信，其中 AI 智能体进行点对点交互。

大多数智能体都由 LLM 提供支持，因此他们经常用自然的人类语言相互交谈。智能体不仅必须能够分享信息，还必须能够表达意图、在层次结构内进行协调并协商资源分配。

研究人员正在研究更有效的智能体间通信模式，例如 Microsoft 的“DroidSpeak”，旨在使智能体能够以最小的准确性损失更快地进行通信。¹ 智能体通信的两种主要协议是 KQML（知识查询和操作语言）和 FIPA-ACL（智能物理智能体基础 - 智能体通信语言）。²

美国国防高级研究计划局在 20 世纪 90 年代开发了 KQML，在 AI 智能体成为可能之前就为智能体间通信奠定了基础。不久之后，FIPA 的开发人员在这项工作的基础上，对标准化和语义清晰度进行了改进。

许多 AI 智能体依靠云计算和物联网 (IoT) 设备来交换实时数据。云 AI 系统存储、检索和分析大规模数据集，而 IoT 连接设备则可跨网络分享传感器信息。

AI 智能体还使用自然语言处理 (NLP)、语音识别和视觉界面与人类进行交流。虚拟助理如 OpenAI 的 ChatGPT、Apple 的 Siri 和 Amazon 的 Alexa 使用 NLP 来解释人类查询并生成有意义的响应。

在客户支持领域，人工智能聊天机器人通过理解并回应用户咨询，提供自动化协助。一些 AI 模型还采用多模式通信，结合文本、语音和图像来增强交互。

AI 智能体面临着多种可能影响准确性、效率、安全性和可扩展性的挑战。

AI 智能体通常跨不同平台运行，每个平台使用独特的协议、数据格式和通信语言。协议包含关于消息的语法和语义的信息。协议可以由人类程序员预先定义，也可以是自发形成的，即通过智能体之间的通信自然产生。

如果没有标准化的消息传递框架，智能体可能难以解释和响应彼此的消息，从而导致效率低下。例如，在智慧城市中，交通管理系统和自动驾驶汽车可能使用不同的通信协议，从而阻碍无缝数据共享和协调。

AI 智能体必须精确处理信息，但在消息理解中产生歧义仍然是一项挑战。智能体可能会误解信息，从而导致错误的操作。在客服聊天机器人中，诸如“我想更改订单”之类模糊的用户查询可能会被误解，从而导致错误的修改或取消。

许多 AI 用例需要实时通信，但是网络延迟和计算限制会减慢响应时间。这在需要瞬间决策的自主系统中尤其成问题。在自动驾驶汽车中，AI 智能体必须立即处理来自摄像头、传感器和 GPS 的数据。数据交换的任何延迟都可能导致糟糕的导航决策。

通过网络进行通信的 AI 智能体容易受到网络攻击、数据泄露和对抗性操纵。恶意行为者可能拦截或改变 AI 通信，导致错误决策和系统故障。

身份验证、安全端点和正确处理敏感数据至关重要。例如，在医疗保健 AI 系统中，如果攻击者修改了 AI 智能体之间交换的诊断数据，则可能会导致错误的治疗建议。

随着通信系统中 AI 智能体的数量增加，通信开销也随之增加，从而带来可扩展性方面的挑战。智能体必须有效地管理大规模交互，而不会让计算资源过载。

在金融市场中，有成千上万个 AI 交易机器人进行沟通并对市场变化做出反应。如果同时有太多机器人交换数据，可能会导致网络拥堵。

AI 智能体必须在动态环境中进行有效沟通，并且需要实时信息更新。如果 AI 智能体无法适应新情况，意外的变化可能会扰乱其决策。

在灾难响应中，AI、自主无人机和机器人必须根据不可预测的障碍（例如倒塌的建筑物或丢失的网络信号）不断调整其战略。

当 AI 智能体与人类互动时，由于语言理解、情感背景和推理风格的差异，沟通挑战随之出现。AI 必须正确解读人类意图，同时提供清晰的响应。

使用虚拟助理时，理解讽刺、地域方言或隐含请求仍然是一项挑战。例如，如果用户说：“这里冷得要命，”AI 助手可能无法识别出用户希望调高恒温器。