マルチエージェント・システムとは何か

MAS内の各エージェントは個別の特性を持っていますが、すべてのエージェントはコラボレーションして動作し、必要なグローバル特性を実現します。¹ マルチエージェント・システムは、数千ではないにしても数百のエージェントをカバーする大規模で複雑なタスクを完了する場合に役立ちます。²

このアイデアの中心となるのは、人工知能（AI）エージェントです。AIエージェントとは、ワークフローを設計し、利用可能なツールを使用することで、ユーザーや別のシステムに代わって自律的にタスクを実行できるシステムまたはプログラムを指します。AIエージェントの中核となるのは、大規模言語モデル（LLM）です。これらのインテリジェントなエージェントは、LLMの高度な自然言語処理を活用して、ユーザー・インプットを理解して応答します。エージェントは問題を段階的に進め、外部ツールに問い合わせるタイミングを決定します。AIエージェントと従来のLLMとの違いは、ツールの使用と行動計画を設計する能力です。エージェントが利用できるツールには、外部データセット、Web検索、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）などがあります。人間の意思決定と同様に、AIエージェントは新しい情報を取得するときに記憶を更新することもできます。情報共有、ツールの使用、適応学習により、AIエージェントは従来のLLMよりも汎用性の高い存在になります。

シングル・エージェント・システムの詳細については、AIエージェントの詳細なコンテンツをご覧ください。

シングル・エージェントのインテリジェント・システムは、その環境と連携して、自律的に計画し、ツールを呼び出し、応答を生成します。エージェントが利用できるツールは、他の方法では利用できない情報を提供します。前述のように、この情報は、APIまたは別のエージェントを通じて取得されたデータベースである可能性があります。ここでは、シングル・エージェント・システムとマルチエージェント・システムには違いがあります。ツールとして別のエージェントを呼び出す場合、その二次エージェントは元のエージェントの環境刺激の一部です。その情報は取得され、それ以上の連携は行われません。マルチエージェント・システムは、環境内のすべてのエージェントを関与させて、互いの目標、記憶、および行動計画をモデル化する点で異なります。⁴エージェント間のやり取りは、共有環境を変更することで直接的または間接的に行うことができます。

マルチエージェント・システム内の各エンティティーは、ある程度自律的なエージェントです。この自律性は通常、エージェントの計画、ツール呼び出し、および一般的な推論に見られます。マルチエージェント・システムでは、エージェントは自律的なままですが、エージェント構造内で連携および調整を行います。³複雑な問題を解決するには、エージェントのコミュニケーションと分散した問題解決が重要です。このタイプのエージェントのやり取りは、マルチエージェント強化学習と言い表すことができます。この形式の学習を通じて共有される情報には、センサーやアクションを通じて取得された瞬時的な情報が含まれる場合があります。さらに、エージェントのエクスペリエンスをエピソード情報の形で共有できます。これらのエピソードは、一連の感覚、行動、学習されたポリシーである可能性があります。最後に、エージェントは自分のエクスペリエンスをリアルタイムで共有して、他のエージェントが同じポリシーを繰り返し学習するのを防ぐことができます。⁵

個々のエージェントは、それ自体が強力です。サブタスクを作成したり、ツールを使用したり、やり取りを通じて学習したりすることができます。マルチエージェント・システムの集団的な動作は、精度、適応性、拡張性の可能性を高めます。マルチエージェント・システムは、共有リソースのプールが大きく、最適化と自動化が行われているため、シングル・エージェント・システムよりも優れたパフォーマンスを発揮する傾向にあります。複数のエージェントが同じポリシーを学習する代わりに、学習したエクスペリエンスを共有して、時間の複雑さと効率を最適化できます。 5

マルチエージェント・システムは、さまざまなアーキテクチャーで動作できます。集中型ネットワークでは、グローバルなナレッジベースを中央ユニットに含め、エージェントを接続し、その情報を監督します。この構造の強みは、エージェント間のやり取りの容易さと統一された知識です。集中型の弱点は、中央ユニットへの依存性です。中央ユニットに不具合があると、エージェントのシステム全体に不具合が生じます。⁶

分散ネットワークのエージェントは、グローバルなナレッジベースの代わりに、隣接するエージェントと情報を共有します。分散型ネットワークのメリットには、堅牢性やモジュール性が挙げられます。中央ユニットがないため、1つのエージェントの障害がシステム全体の障害を引き起こすことはありません。分散型エージェントの課題の1つは、他の連携エージェントにメリットを提供するために行動を調整することです。 ⁷

マルチエージェント・システム内でエージェントを編成する方法には、次のような数多くの方法があります。

階層構造はツリー状になっており、さまざまなレベルの自律性を持つエージェントが含まれます。単純な階層構造では、1つのエージェントが意思決定の権限を持ちます。均一な階層構造では、責任を複数のエージェントに分散できます。⁸

このアーキテクチャー・タイプでは、エージェントはホラーキーにグループ化されます。ホロンとは、その構成要素では動作できないエンティティーです。たとえば、人間の身体は、機能する臓器なしでは機能しないため、ホロンです。⁹同様に、ホロン的マルチエージェント・システムでは、主要エージェントは単一エンティティのように見える一方で、複数のサブエージェントを持つことができます。⁸これらのサブエージェントは、他のホロンでも役割を果たすことができます。これらの階層構造は自己組織化され、サブエージェントのコラボレーションを通じて目標を達成するために作成されます。

連携は、グループ内の単一エージェントの能力が不十分な場合に役立ちます。このような状況では、エージェントは一時的に団結し、有用性や能力を向上させます。望ましい能力に達すると、連携は解消されます。動的な環境でこれらの連携を維持することは困難な場合があります。能力を向上させるために、再グループ化が必要になることは珍しいことではありません。⁹

チームの構造は連携と似ています。チームでは、エージェントが協力してグループの能力向上を図ります。チーム内のエージェントは、連携とは異なり、独立して作業しません。チーム内のエージェントは、互いに依存度が高く、その構造は連携よりも階層的です。⁸

マルチエージェント・システム内のエージェントの振る舞いは、多くの場合、自然界で発生している振る舞いを反映しています。次のエージェントの振る舞いは、マルチソフトウェア・エージェントとマルチロボット・エージェントの両方に適用できます。

マルチエージェント・システムで見られる集団的な行動は、鳥、魚、人間の集団に似ています。これらのシステムでは、エージェントは目的を共有し、自分たちの行動を調整するために何らかの組織を必要とします。グループ化は指向性同期に関係しており、これらのグループの構造は次の発見的手法で説明できます：¹⁰

• 分離： 近くのエージェントとの衝突を避けようとします。
• 調整： 近くのエージェントの速度に合わせようとします。
• 結束： 他のエージェントと密接な関係を保とうとします。

ソフトウェア・エージェントの場合、この調整は、鉄道システムなどの輸送ネットワークを管理するマルチエージェント・システムにとって非常に重要です。

マルチエージェントシステムにおけるエージェントの空間的位置は、自然界で発生する群れと比較することができます。たとえば、鳥は隣の鳥に順応して同期して飛びます。技術的な観点から見ると、群飛とは、分散型制御を持つソフトウェア・エージェント間の新たな自己組織化と集約に相当します。¹¹群飛の利点は、1人のオペレーターをエージェントの群れを管理するように訓練できることです。この方法は、各エージェントのオペレーターをトレーニングするよりも計算コストが低く、信頼性も高くなります。¹²

マルチエージェント・システムは、現実世界の複雑なタスクを解決できます。適用される分野の例としては、次のようなものがあります。

マルチエージェント・システムには、次のような利点をもたらすいくつかの特性があります。

マルチエージェント・システムは、エージェントを追加したり、削除したり、適応させたりすることで、さまざまな環境に合わせて調整できます。

複数のエージェントが連携することで、より多くの情報を共有できます。このコラボレーションにより、マルチエージェント・システムはシングル・エージェント・システムよりも複雑な問題やタスクを解決できます。

シングル・エージェント・システムの場合、さまざまな分野のタスクを実行するためには1つのエージェントが必要ですが、マルチエージェント・システムでは各エージェントが特定の分野の専門知識を持つことができます。

マルチエージェント・フレームワークは、単一のエージェントよりも優れたパフォーマンスを発揮する傾向にあります。¹⁹これは、エージェントが利用できる行動計画が増えるほど、より多くの学習と反映が行われるためです。関連分野を専門とする他のAIエージェントからの知識とフィードバックを取り入れたAIエージェントは、情報の統合に役立ちます。このAIエージェントのバックエンドでのコラボレーションと情報ギャップを埋める機能は、エージェント・フレームワークに固有のものであり、強力なツールであり、人工知能における有意義な進歩です。

マルチエージェント・システムの設計や実装には、次のようないくつかの課題があります。

同じ基盤モデル上に構築されたマルチエージェント・システムでは、共通の落とし穴が生じる可能性があります。このような弱点があると、関連するすべてのエージェントがシステム全体で障害を起こしたり、脆弱性が悪質な攻撃に狙われる可能性があります。²⁰ ここでは、基盤モデルの構築におけるデータ・ガバナンスの重要性と、徹底的なトレーニングとテスト・プロセスの必要性を強調しています。

マルチエージェント・システムを構築する上で最大の課題の1つは、相互に調整および交渉できるエージェントを開発することです。この連携は、マルチエージェント・システムが機能するために不可欠です。

分散型ネットワークで自律的かつ独立して実行するエージェントには、競合する動作や予測不可能な動作が生じる可能性があります。このような状況では、大規模なシステム内の問題の検出と管理が難しくなるおそれがあります。