Python을 활용한 자기 진화형 멀티 에이전트 시스템 구축하기
멀티 에이전트 시스템(MAS)은 에이전트 간의 협업을 통해 복잡한 문제를 해결합니다. 대부분의 시스템은 고정된 규칙을 따르지만, 에이전트가 스스로 학습하고 적응하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
자기 진화형 MAS는 강화 학습을 사용하여 시간이 지남에 따라 행동을 개선합니다. 이러한 에이전트는 다음 세 가지를 수행합니다:
- 공유된 환경에서 작동합니다.
- 성공과 실패로부터 학습합니다.
- 집단적 경험을 바탕으로 정책을 업데이트합니다.
다음 세 가지 기술을 사용하여 이를 구축할 수 있습니다:
- 에이전트를 동시에 실행하기 위한 Python asyncio.
- 에이전트 적응을 위한 Q-learning.
- 지식 공유를 위한 Shared memory.
아키텍처는 네 가지 부분으로 구성됩니다:
- 환경(Environment): 에이전트가 보상을 찾는 그리드 월드(grid world).
- 에이전트(Agents): Q-테이블을 가진 독립적인 개체.
- 코디네이터(Coordinator): 에이전트의 생애 주기와 경험을 관리합니다.
- 진화 엔진(Evolution Engine): 최적의 에이전트를 선택하고 변이시킵니다.
진화 엔진은 성장을 담당합니다. 에이전트를 적합도(fitness)에 따라 정렬하고, 상위 성과자를 선택하여 새로운 세대를 생성합니다. 또한 변이(mutation)를 사용하여 새로운 전략을 도입합니다. 이를 통해 시스템은 수동적인 도움 없이도 스스로를 최적화할 수 있습니다.
이러한 접근 방식은 경험을 통해 발전하는 소프트웨어를 만들어냅니다.
Source: https://dev.to/biao_lin_14b493a4944b1361/building-a-self-evolving-multi-agent-system-with-python-8b0
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi