𝗖𝗼𝘀𝘁𝗿𝘂𝗶𝗿𝗲 𝘂𝗻 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶-𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼-𝗲𝘃𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗰𝗼𝗻 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻
I sistemi multi-agente (MAS) risolvono problemi complessi attraverso la collaborazione tra agenti. La maggior parte dei sistemi segue regole fisse. È possibile costruire un sistema in cui gli agenti imparano e si adattano autonomamente.
Un MAS auto-evolutivo utilizza il reinforcement learning per migliorare il proprio comportamento nel tempo. Questi agenti compiono tre azioni:
- Operano in un ambiente condiviso.
- Imparano dai successi e dai fallimenti.
- Aggiornano le policy in base all'esperienza collettiva.
È possibile costruire tutto ciò utilizzando tre tecnologie:
- Python asyncio per eseguire gli agenti simultaneamente.
- Q-learning per l'adattamento degli agenti.
- Memoria condivisa per la condivisione della conoscenza.
L'architettura è composta da quattro parti:
- Ambiente: Un mondo a griglia in cui gli agenti trovano ricompense.
- Agenti: Entità indipendenti con Q-table.
- Coordinatore: Gestisce il ciclo di vita e l'esperienza degli agenti.
- Evolution Engine: Seleziona e muta i migliori agenti.
L'Evolution Engine gestisce la crescita. Ordina gli agenti in base alla fitness. Seleziona i migliori performer e crea una nuova generazione. Utilizza la mutazione per introdurre nuove strategie. Ciò consente al sistema di ottimizzarsi autonomamente senza intervento manuale.
Questo approccio crea software che migliora attraverso l'esperienza.
Source: https://dev.to/biao_lin_14b493a4944b1361/building-a-self-evolving-multi-agent-system-with-python-8b0
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi