𝗠𝗲𝗺𝗯𝗮𝗻𝗴𝘂𝗻 𝗦𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺 𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶-𝗔𝗴𝗲𝗻 𝘆𝗮𝗻𝗴 𝗕𝗲𝗿𝗲𝘃𝗼𝗹𝘂𝘀𝗶 𝗦𝗲𝗻𝗱𝗶𝗿𝗶 𝗱𝗲𝗻𝗴𝗮𝗻 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻
Sistem multi-agen (MAS) menyelesaikan masalah kompleks melalui kolaborasi agen. Sebagian besar sistem mengikuti aturan yang tetap. Anda dapat membangun sistem di mana agen belajar dan beradaptasi secara mandiri.
MAS yang berevolusi sendiri menggunakan reinforcement learning untuk meningkatkan perilaku seiring berjalannya waktu. Agen-agen ini melakukan tiga hal:
- Beroperasi dalam lingkungan bersama.
- Belajar dari keberhasilan dan kegagalan.
- Memperbarui kebijakan berdasarkan pengalaman kolektif.
Anda dapat membangun ini menggunakan tiga teknologi:
- Python asyncio untuk menjalankan agen secara bersamaan.
- Q-learning untuk adaptasi agen.
- Shared memory untuk berbagi pengetahuan.
Arsitekturnya memiliki empat bagian:
- Lingkungan: Sebuah dunia grid di mana agen menemukan imbalan (rewards).
- Agen: Entitas independen dengan Q-tables.
- Koordinator: Mengelola siklus hidup dan pengalaman agen.
- Evolution Engine: Memilih dan memutasi agen-agen terbaik.
Evolution Engine menangani pertumbuhan. Ia mengurutkan agen berdasarkan fitness. Ia memilih agen dengan performa terbaik dan menciptakan generasi baru. Ia menggunakan mutasi untuk memperkenalkan strategi baru. Hal ini memungkinkan sistem untuk mengoptimalkan dirinya sendiri tanpa bantuan manual.
Pendekatan ini menciptakan perangkat lunak yang berkembang melalui pengalaman.
Source: https://dev.to/biao_lin_14b493a4944b1361/building-a-self-evolving-multi-agent-system-with-python-8b0
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi