ㅁ 멀티에이전트 협업

ㅇ 정의:
다수의 에이전트가 협력하여 특정 목표를 달성하는 시스템 설계 기법.

ㅇ 특징:
– 각 에이전트는 독립적으로 동작하며, 특정 역할을 수행함.
– 협업을 통해 개별 에이전트의 한계를 극복하고 전체 성능 향상을 도모.
– 의사소통 및 자원 공유가 핵심.

ㅇ 적합한 경우:
– 복잡한 문제를 분할하여 해결해야 하는 경우.
– 다수의 데이터 소스가 필요한 경우.
– 서로 다른 능력을 가진 시스템이 협력해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 멀티에이전트 시스템과 단일 에이전트 시스템의 차이를 혼동할 수 있음.
– 협업이 아닌 경쟁 관계로 오해할 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 멀티에이전트 협업은 개별 에이전트의 독립성을 유지하면서 상호작용을 통해 문제를 해결한다. (O)
2. 멀티에이전트 협업은 단일 에이전트의 확장 버전이다. (X)

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1. AI Crew

ㅇ 정의:
AI 에이전트들이 팀을 이루어 특정 목표를 달성하기 위해 협력하는 구조.

ㅇ 특징:
– 각 에이전트는 특정 기능이나 역할을 담당.
– 팀 내 명확한 의사소통 체계와 역할 분담이 중요.
– 목표 달성을 위해 상호 의존적.

ㅇ 적합한 경우:
– 자율주행차와 같은 복잡한 시스템.
– 다중 센서를 활용한 환경 분석.
– 대규모 데이터 처리 및 의사결정 시스템.

ㅇ 시험 함정:
– AI Crew를 단순히 여러 AI를 사용하는 것으로 오해할 수 있음.
– 크루 내 역할 분담의 중요성을 간과할 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. AI Crew는 각 에이전트가 특정 역할을 수행하며 협력한다. (O)
2. AI Crew는 개별 에이전트 간의 경쟁을 유도한다. (X)

ㅁ 추가 학습 내용

멀티에이전트 협업에서 중요한 개념은 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

1. 의사소통 프로토콜:
– 에이전트 간의 효과적인 협업을 위해 필요한 통신 규칙이나 언어.
– 예: FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents) 표준 프로토콜.
– 메시지 유형: 요청, 응답, 확인 등.
– 의사소통의 신뢰성과 효율성을 보장하기 위한 구조.

2. 협업 알고리즘:
– 다수의 에이전트가 공동 목표를 달성하기 위해 사용하는 절차.
– 분산형 알고리즘: 에이전트가 독립적으로 의사결정을 내리고 협력.
– 중앙집중형 알고리즘: 중앙 관리자 역할을 하는 에이전트가 전체를 조정.
– 예: 계약망(Contract Net Protocol), 경매 기반 메커니즘.

3. 갈등 해결 메커니즘:
– 에이전트 간의 충돌이나 의견 차이를 해결하기 위한 방법.
– 협상: 서로의 요구를 조율하여 합의점 도출.
– 중재: 제3의 중립적인 에이전트를 통해 갈등 해결.
– 우선순위 할당: 특정 에이전트나 작업에 우선권을 부여.

4. 자원 할당 전략:
– 제한된 자원을 여러 에이전트에게 효율적으로 분배하는 방법.
– 경매 방식: 에이전트가 자원에 대해 입찰을 통해 경쟁.
– 공정성 기반: 모든 에이전트에게 균등한 기회를 제공.
– 최적화 기반: 전체 시스템의 효율성을 극대화하도록 설계.

위의 내용을 중심으로 학습하면 시험 준비에 효과적일 것입니다.