ㅁ 주요 구조

ㅇ 정의:
에이전트 기반 AI의 주요 구조로, 여러 개의 독립적인 에이전트가 상호작용하며 공동의 목표를 달성하는 시스템.

ㅇ 특징:
– 각 에이전트는 독립적으로 작동하며 자율성을 가짐.
– 에이전트 간의 협력, 경쟁, 조율 등이 가능함.
– 복잡한 문제를 분산 처리하여 효율성을 높임.

ㅇ 적합한 경우:
– 분산된 환경에서의 문제 해결이 필요한 경우.
– 여러 역할을 수행하는 시스템이 요구되는 경우.
– 동적이고 변화하는 환경에 적응해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 에이전트 간의 충돌이 발생할 경우 해결 방안에 대해 혼동할 수 있음.
– 단일 에이전트와 다중 에이전트 시스템의 차이를 명확히 구분하지 못할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: Multi-Agent System은 각 에이전트가 독립적으로 동작하며 협력할 수 있다.
X: Multi-Agent System은 모든 에이전트가 동일한 목표만 수행한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Multi-Agent System과 관련된 학습 내용을 다음과 같이 정리합니다:

1. **에이전트 간의 통신 프로토콜**:
– 에이전트 간의 원활한 협력을 위해 사용되는 규칙과 절차를 의미합니다.
– 주요 프로토콜에는 KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)과 FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents) 표준이 있습니다.
– KQML은 에이전트 간 메시지 전달과 정보 공유를 위한 언어로, 질의, 응답, 요청 등의 메시지 유형을 포함합니다.
– FIPA 표준은 에이전트 간 상호 작용을 정의하며, 메시지 구조와 상호 작용 시나리오를 명확히 규정합니다.

2. **분산 의사결정 알고리즘**:
– 여러 에이전트가 협력하여 의사결정을 내리는 방식입니다.
– 에이전트는 개별적으로 정보를 처리하고, 전체 시스템의 목표를 달성하기 위해 협력합니다.
– 알고리즘 예시로는 경매 기반 방식, 투표 기반 방식, 합의 알고리즘 등이 있습니다.
– 경매 기반 방식은 자원을 효율적으로 할당하기 위해 사용되며, 각 에이전트는 입찰을 통해 자원을 요청합니다.
– 합의 알고리즘은 네트워크에서 에이전트들이 동일한 결정을 내리도록 보장합니다.

3. **실제 사례**:
– **스마트 그리드**:
– 전력 네트워크에서 에이전트들이 데이터를 교환하고, 에너지 소비 및 공급을 최적화합니다.
– 예를 들어, 전력 수요 예측, 에너지 저장 관리, 분산 발전 제어 등이 에이전트 간 협력으로 이루어집니다.
– **자율 주행 차량 네트워크**:
– 차량 간 통신을 통해 교통 흐름을 최적화하고 사고를 방지합니다.
– 각 차량은 주변 차량 및 인프라와 정보를 교환하여 경로 계획, 속도 조정, 충돌 방지 등을 수행합니다.

위 내용을 학습하면 Multi-Agent System의 기본 개념뿐만 아니라 응용 사례를 통해 문제 해결 능력을 강화할 수 있습니다.