核心概念
Ein selbstorganisierendes Agentensystem (S-Agents) mit einer "Baumstruktur von Agenten", einer "Sanduhr-Agentenarchitektur" und einer "nicht-behindernden Zusammenarbeit" ermöglicht es einer Gruppe von Agenten, in offenen und dynamischen Umgebungen effizient zusammenzuarbeiten, ohne menschliches Eingreifen.
要約
Der Artikel stellt ein neuartiges selbstorganisierendes Multiagentensystem (S-Agents) vor, das für den Einsatz in offenen Umgebungen wie dem Minecraft-Spiel konzipiert ist. Das System zeichnet sich durch drei Hauptmerkmale aus:
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Organisationsstruktur: S-Agents verwendet eine "Baumstruktur von Agenten", bei der ein Führungsagent (Wurzelknoten) die Aufgaben an ausführende Agenten (Blattknoten) verteilt. Dies vermeidet Befehlszyklen und ermöglicht eine effiziente Aufgabenverteilung.
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Agentenarchitektur: Die "Sanduhr-Agentenarchitektur" balanciert die Prioritäten zwischen der Agenten-Community und der physischen Umgebung, um koordinierte Aktionen zu fördern.
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Zusammenarbeit: Der "nicht-behindernde Kollaborationsansatz" ermöglicht es den Agenten, Aufgaben asynchron auszuführen, ohne auf den langsamsten Agenten warten zu müssen, was die Gesamteffizienz erhöht.
Die Experimente zeigen, dass S-Agents in der Lage sind, kollaborative Aufgaben wie das Bauen von Unterkünften und das Sammeln von Ressourcen in der Minecraft-Umgebung effizient auszuführen. Darüber hinaus zeigen die Agenten menschenähnliche Führungsqualitäten wie Aufgabenverteilung, Projektüberwachung und Personaleinsatz.
統計
S-Agents benötigt nur 7,5 Minuten und 3,8 mittlere Planungszeiten, um 50 Holzstämme zu sammeln, im Vergleich zu 29,0 Minuten und 4,0 Planungszeiten für die Kette der Agenten und 9,3 Minuten und 3,0 Planungszeiten für den Graphen der Agenten.
Für einfachere Aufgaben wie das Sammeln von 50/100 Holzstämmen reduziert der Einsatz mehrerer Agenten die Bearbeitungszeit um 5,1 bzw. 7,2 Minuten im Vergleich zu einem Einzelagenten.
Für anspruchsvollere Aufgaben wie das Sammeln von 50/100 Eisenerz war der Einzelagent weitgehend erfolglos (angegeben als NaN), während das S-Agenten-System trotz aller Bemühungen der Blattknoten-Agenten effizient arbeiten konnte.
引用
"Agents in an organization must concurrently manage communication from both the surrounding environment and the organizational context."
"Identifying optimal connections among individuals and empowering agents to autonomously define a collective workflow present a novel challenge."
"The fundamental objective of artificial intelligence has long been the development of intelligent autonomous agents with the capacity to operate proficiently in open-ended environments."