Современные технологии предлагают различные подходы к созданию автономных систем, включая мультиагентные ИИ, не-ИИ системы и акторные модели. Мультиагентные ИИ, часто опирающиеся на нейросети и инструменты вроде fine tuning и RAG, стремятся имитировать человеческое мышление и действия для автоматизации задач. В отличие от них, мультиагентные системы (MAS) акцентируют взаимодействие «интеллектуальных» агентов, ориентируясь на параллельную работу без блокировок.
Исторически, MAS возникали как альтернатива объектно-ориентированному программированию, предоставляя объектам поведение и автономность. Сегодня их часто используют в распределенной оптимизации, робототехнике и управлении IoT. Несмотря на свою актуальность, MAS сталкиваются с проблемами устаревания инструментов и недостатка актуальной информации. Акторы, в свою очередь, представляют собой модель параллельных вычислений, основанную на обмене сообщениями. Хотя они широко применяются, их применение в планировании изучено недостаточно.
На горизонте — переход к «Индустрии 5.0" с фокусом на адаптивность. Предполагается, что в будущем системы планирования будут сочетать ИИ-агентов для анализа и не-ИИ агентов для детального планирования. Человек при этом будет выступать в роли верификатора, а сами системы станут способными к быстрому обучению и адаптации к изменениям. Ключевым преимуществом такого подхода станет способность мгновенно реагировать на изменения, автоматизируя производство и сокращая управленческий персонал.
Размышления о том, как будут взаимодействовать люди, ИИ и не-ИИ агенты в будущем, показывают неоднозначность путей к построению эффективных и адаптивных производственных систем.
Изображение носит иллюстративный характер
Исторически, MAS возникали как альтернатива объектно-ориентированному программированию, предоставляя объектам поведение и автономность. Сегодня их часто используют в распределенной оптимизации, робототехнике и управлении IoT. Несмотря на свою актуальность, MAS сталкиваются с проблемами устаревания инструментов и недостатка актуальной информации. Акторы, в свою очередь, представляют собой модель параллельных вычислений, основанную на обмене сообщениями. Хотя они широко применяются, их применение в планировании изучено недостаточно.
На горизонте — переход к «Индустрии 5.0" с фокусом на адаптивность. Предполагается, что в будущем системы планирования будут сочетать ИИ-агентов для анализа и не-ИИ агентов для детального планирования. Человек при этом будет выступать в роли верификатора, а сами системы станут способными к быстрому обучению и адаптации к изменениям. Ключевым преимуществом такого подхода станет способность мгновенно реагировать на изменения, автоматизируя производство и сокращая управленческий персонал.
Размышления о том, как будут взаимодействовать люди, ИИ и не-ИИ агенты в будущем, показывают неоднозначность путей к построению эффективных и адаптивных производственных систем.
