Apa itu komunikasi agen AI?

Model bahasa besar (LLM): algoritma machine learning yang dilatih menggunakan data dalam jumlah besar, memberi agen kemampuan penalaran. Dengan kemampuan AI generatif, agen dapat berbagi informasi yang mereka ketahui dengan entitas lain. Ketika agen memiliki kemampuan untuk berkomunikasi satu sama lain, sistem agen menjadi lebih dari sekadar bagian-bagian yang terpisah.

Anda dapat membayangkan sistem multiagen seperti tim manusia, masing-masing dengan keahlian di bidangnya masing-masing. Agen otonom berbagi informasi tentang lingkungan mereka yang hanya dapat dipahami oleh mereka sendiri, yang memberikan manfaat bagi pemahaman keseluruhan kelompok. Karena semakin banyak agen yang mampu “berbicara” satu sama lain di seluruh alur kerja agen yang kompleks, diprediksi bahwa seluruh ekosistem agen yang bekerja bersama dalam kesatuan yang otonom akan tersedia.

Agen AI jaringan dapat bekerja sama menuju satu tujuan bersama dengan lebih efisien daripada agen tunggal. Namun, untuk mengoordinasikan tindakan, mereka harus dapat berkomunikasi secara efektif.

Komunikasi yang efektif di antara agen AI menghasilkan kesadaran yang lebih baik dan proses pengambilan keputusan yang lebih didasarkan pada data. Saat agen berbagi data, mereka dapat menyempurnakan strategi dan respons mereka berdasarkan informasi real-time.

Dalam sistem yang kompleks, AI terdistribusi dapat membagi tugas di antara beberapa agen, yang mengarah pada pemecahan masalah yang lebih cepat. Alih-alih satu AI yang mencoba memproses semuanya, beberapa agen dapat berspesialisasi dalam aspek-aspek berbeda dari suatu masalah dan berkomunikasi tentang temuan mereka.

Agen AI yang berkomunikasi dapat belajar dari satu sama lain, meningkatkan kemampuan beradaptasi dari waktu ke waktu. Dengan bertukar insight, mereka memperbaiki perilaku berdasarkan pengalaman bersama. Sistem AI multiagen juga dapat menskalakan secara efisien, menangani data dalam jumlah yang lebih besar dan tugas yang lebih kompleks.

Agen AI berkomunikasi dengan berbagai cara tergantung pada peran, lingkungan, dan tujuan mereka. Komunikasi dapat bersifat eksplisit atau implisit, melibatkan pertukaran pesan langsung atau pengamatan tindakan tidak langsung.

Beberapa sistem mengandalkan kontrol terpusat, di mana satu AI memproses dan mendistribusikan data ke agen lain. Yang lain menggunakan komunikasi terdesentralisasi, di mana agen AI berinteraksi peer-to-peer.

Sebagian besar agen didukung oleh LLM, sehingga mereka sering berbicara satu sama lain dalam bahasa manusia alami. Selain berbagi informasi agen juga harus mampu mengekspresikan maksud, berkoordinasi dalam hierarki, dan menegosiasikan alokasi sumber daya.

Para peneliti sedang mengembangkan mode komunikasi antara agen yang lebih efisien, seperti "DroidSpeak" dari Microsoft, yang bertujuan untuk memungkinkan agen berkomunikasi lebih cepat dengan kehilangan akurasi minimal.¹ Dua protokol utama untuk komunikasi agen adalah KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) dan FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language).²

Defense Advanced Research Projects Agency AS mengembangkan KQML pada 1990-an, meletakkan dasar untuk komunikasi agen-ke-agen jauh sebelum agen AI pintar dapat terwujud. Pengembang FIPA mengembangkan teknologi ini tak lama setelahnya, membuat peningkatan standardisasi dan kejelasan semantik.

Banyak agen AI mengandalkan komputasi awan dan perangkat Internet of Things (IoT) untuk bertukar data real-time. Sistem AI cloud menyimpan, mengambil, dan menganalisis kumpulan data berskala besar, sementara perangkat yang terhubung IoT berbagi informasi sensor melalui jaringan.

Agen AI juga berkomunikasi dengan manusia menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP), pengenalan suara, dan antarmuka visual. Asisten virtual seperti ChatGPT dari OpenAI, Siri dari Apple, dan Alexa dari Amazon menggunakan NLP untuk memahami pertanyaan manusia dan menghasilkan tanggapan yang bermakna.

Dalam dukungan pelanggan, chatbot AI memberikan bantuan otomatis dengan memahami dan menanggapi pertanyaan pengguna. Beberapa model AI juga menggabungkan komunikasi multimodal, menggabungkan teks, ucapan, dan gambar untuk meningkatkan interaksi.

Agen AI menghadapi beberapa tantangan yang dapat memengaruhi akurasi, efisiensi, keamanan, dan skalabilitas.

Agen AI sering beroperasi di berbagai platform, masing-masing menggunakan protokol, format data, dan bahasa komunikasi yang unik. Protokol mencakup informasi tentang sintaksis dan semantik pesan. Protokol dapat didefinisikan sebelumnya oleh pemrogram manusia, atau muncul secara alami dari komunikasi antar agen.

Tanpa kerangka kerja pesan yang distandardisasi, agen mungkin kesulitan untuk menafsirkan dan merespons pesan satu sama lain, yang dapat menyebabkan inefisiensi. Misalnya, di kota pintar, sistem manajemen lalu lintas dan kendaraan otonom mungkin menggunakan protokol komunikasi yang berbeda-beda, yang dapat menghambat berbagi data dan koordinasi yang lancar.

Agen AI harus memproses informasi dengan presisi, namun ambiguitas dalam interpretasi pesan tetap menjadi tantangan. Agen mungkin salah menafsirkan pesan, yang menyebabkan tindakan yang salah. Dalam chatbot layanan pelanggan, kueri pengguna yang tidak jelas seperti “Saya ingin mengubah pesanan saya” dapat disalahartikan, yang mengakibatkan perubahan atau pembatalan yang salah.

Banyak contoh penggunaan AI memerlukan komunikasi real-time, tetapi latensi jaringan dan kendala komputasi dapat memperlambat waktu respons. Ini sangat bermasalah dalam sistem otonom yang membutuhkan pengambilan keputusan yang nyaris instan. Dalam mobil swakemudi, agen AI harus langsung memproses data dari kamera, sensor, dan GPS. Setiap keterlambatan dalam pertukaran data dapat mengakibatkan keputusan navigasi yang buruk.

Agen AI yang berkomunikasi melalui jaringan yang rentan terhadap serangan siber, pelanggaran data, dan manipulasi permusuhan. Pelaku kejahatan dapat menyadap atau mengubah komunikasi AI, yang dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang salah dan kegagalan sistem.

Autentikasi, titik akhir yang aman, dan penanganan data sensitif yang tepat sangatlah penting. Dalam sistem AI perawatan kesehatan, misalnya, jika penyerang memodifikasi data diagnostik yang dipertukarkan antara agen AI, itu dapat menyebabkan rekomendasi perawatan yang salah.

Seiring dengan bertambahnya jumlah agen kecerdasan buatan (AI) dalam sistem komunikasi, beban komunikasi meningkat, yang mengakibatkan tantangan skalabilitas. Agen harus mengelola interaksi skala besar secara efisien tanpa membebani sumber daya komputasi.

Di pasar keuangan, ribuan bot perdagangan AI berkomunikasi dan bereaksi terhadap perubahan pasar. Jika terlalu banyak bot bertukar data sekaligus, kemacetan jaringan dapat terjadi.

Agen AI harus berkomunikasi secara efektif di lingkungan dinamis, di mana pembaruan informasi secara real-time wajib terpenuhi. Jika agen AI gagal beradaptasi dengan kondisi baru, perubahan yang tidak terduga dapat mengganggu proses pengambilan keputusan mereka.

Dalam tanggap bencana, AI, drone dan robot otonom harus terus menyesuaikan strategi komunikasi mereka berdasarkan hambatan yang tidak dapat diprediksi, seperti bangunan yang runtuh atau sinyal jaringan yang hilang.

Ketika agen AI berinteraksi dengan manusia, tantangan komunikasi muncul karena perbedaan dalam pemahaman bahasa, konteks emosional, dan gaya penalaran. AI harus menafsirkan niat manusia dengan benar sambil memberikan tanggapan yang jelas.

Dalam asisten virtual, memahami sarkasme, dialek daerah, atau permintaan implisit tetap menjadi tantangan. Misalnya, jika seorang pengguna mengatakan, “Dingin sekali di sini,” asisten AI mungkin tidak mengenali bahwa mereka ingin termostat dinaikkan.