Мультиагентные системы (MAS, Multi-Agent Systems) — это программные или аппаратно-программные комплексы, состоящие из множества взаимодействующих агентов. Каждый агент обладает определённой автономией, целью и способностью воспринимать окружающую среду. Архитектура MAS определяет внутреннюю организацию агентов, способы их коммуникации и методы совместного достижения целей.
В эволюции архитектур MAS можно выделить два важных этапа:
1. Классические логико-ориентированные подходы — наиболее известный из них архитектура BDI (Belief-Desire-Intention).
2. Современные вероятностные и обучающиеся подходы — включая распределённое обучение с подкреплением (Distributed RL).
Архитектура BDI: основы и принципы
BDI (Belief–Desire–Intention) — одна из самых влиятельных моделей проектирования агентов, предложенная в конце 1980-х годов. Она основана на философских концепциях практического рассуждения и описывает поведение агента через три ключевых компонента:
* Beliefs (убеждения) — информация об окружающей среде, которой располагает агент. Это могут быть факты, гипотезы и результаты восприятия.
* Desires (желания) — цели, которых агент хотел бы достичь.
* Intentions (намерения) — конкретные планы действий, выбранные для реализации желаний.
BDI-агент действует в цикле:
1. Воспринимает изменения в среде и обновляет свои убеждения.
2. Формирует множество потенциальных целей.
3. Выбирает подмножество целей как намерения.
4. Строит план действий для выполнения намерений.
5. Исполняет план, отслеживая отклонения.
Преимущества BDI:
* Понятная и интерпретируемая модель поведения.
* Чёткое разделение знаний, целей и планов.
* Возможность формальной верификации.
Недостатки:
* Ограниченная адаптивность в быстро меняющихся средах.
* Необходимость заранее прописанных планов.
* Сложности при масштабировании до сотен агентов.
Переход к реактивным и гибридным архитектурам
С ростом сложности задач и динамики окружения начали развиваться реактивные архитектуры, в которых агенты реагируют на стимулы без долгосрочного планирования. Такие подходы, как *subsumption architecture* Родни Брукса, позволяли строить более устойчивых к шуму и сбоям роботов.
Однако чисто реактивные системы страдали отсутствием стратегического мышления. Это привело к появлению гибридных архитектур, сочетающих:
* Символическое планирование (от BDI и подобных моделей).
* Реактивные модули быстрого ответа.
Таким образом, агенты стали способны и реагировать мгновенно, и планировать на будущее.
---
## Эпоха вероятностных моделей и обучения
Логические модели (включая BDI) предполагают чёткие знания и полную определённость. Но в реальных задачах данные часто неполны или шумны. Это стимулировало развитие вероятностных подходов:
* POMDP (Partially Observable Markov Decision Process) — позволяет агенту планировать действия в условиях неполной информации.
* Байесовские сети — для моделирования причинно-следственных связей и неопределённости.
Параллельно начал активно развиваться мультиагентный reinforcement learning (MARL) — обучение с подкреплением, в котором агенты учатся оптимальной политике взаимодействия на основе опыта.
Распределённое обучение с подкреплением (Distributed RL)
Современные системы часто работают в больших масштабах: сотни или тысячи агентов, распределённых по сети. В таких условиях обучение одного агента в изоляции недостаточно — требуется распределённое RL.
Основные особенности Distributed RL в MAS:
* Параллельное обучение — несколько агентов одновременно обучаются, ускоряя сбор данных.
* Обмен опытом — агенты могут делиться политиками или частично обученными моделями.
* Кооперация и конкуренция — учитываются сложные сценарии совместных или противоборствующих целей.
* Распределённые вычисления — использование кластеров и облачных систем для ускорения обучения.
Методы:
* Independent Q-Learning — каждый агент обучается как будто среда статична, хотя на самом деле другие агенты тоже меняют поведение.
* Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE) — обучение в централизованной системе с доступом ко всей информации, но выполнение политики — локально у агента.
* Value Decomposition Networks (VDN), QMIX — архитектуры для обучения командных стратегий.
Преимущества:
* Масштабируемость до больших MAS.
* Адаптивность к динамической среде.
* Возможность автоматического формирования сложных стратегий.
Недостатки:
* Высокие вычислительные затраты.
* Проблемы стабильности обучения.
* Необходимость балансировать обмен информацией и независимость агентов.
Сравнительный анализ BDI и Distributed RL
Архитектура BDI опирается на логику и планирование, что обеспечивает высокую интерпретируемость и понятность её работы. Она требует чётко заданных знаний и правил, поэтому лучше подходит для задач с предсказуемой средой. Однако адаптивность BDI ограничена, а масштабируемость — средняя: при большом числе агентов модель становится сложной в управлении. Вычислительная сложность здесь относительно низкая или средняя, что делает BDI эффективным при ограниченных ресурсах.
Distributed RL, напротив, основан на обучении на опыте, что позволяет достигать высокой адаптивности в динамичных и неопределённых условиях. Он масштабируется до сотен и тысяч агентов и способен формировать сложные стратегии взаимодействия. Однако этот подход требует значительных вычислительных ресурсов и больших объёмов данных для обучения. При этом интерпретировать полученные модели сложно, поскольку они часто представляют собой "чёрный ящик".
Заключение
Развитие архитектур MAS прошло путь от символических и логико-ориентированных подходов, таких как BDI, через гибридные системы, к распределённым методам обучения с подкреплением.
* BDI дал основу для интерпретируемых моделей с чётким разделением знаний, целей и планов.
* Гибридные подходы обеспечили баланс между планированием и реактивностью.
* Вероятностные модели и Distributed RL открыли путь к масштабируемым, самообучающимся MAS, способным адаптироваться к сложным и изменчивым условиям.
В будущем ожидается интеграция интерпретируемых структур (в духе BDI) с мощью глубокого распределённого RL, что позволит объединить объяснимость и адаптивность в одном агенте.