Možnosti multi-agentních AI systémů ve firemním prostředí (nejen)

5. 8. 2024 (mai) - Multi-agentní AI systémy (MAS) jsou jakousi super inteligencí s architekturou, ve které spolupracuje více různých modelů nebo agentů, každý se specifickými schopnostmi, aby dosáhli společného cíle nebo plnili složitější úkoly. Jaké jsou praktické možnosti? A za jakou cenu?

Úvod do multi-agentních AI systémů

Multi-agentní AI systémy (MAS) představují revoluční přístup k řešení komplexních problémů prostřednictvím spolupráce několika inteligentních agentů. Každý agent v systému má specifické schopnosti a úkoly, které přispívají k dosažení celkového cíle. Tyto systémy nacházejí uplatnění v široké škále oblastí, včetně logistiky, financí, výroby a zákaznického servisu. V firemním prostředí mohou MAS přinést zvýšenou efektivitu, flexibilitu a schopnost rychle reagovat na změny trhu.

Praktické aplikace MAS ve firemním prostředí

Multi-agentní AI systémy lze implementovat v různých firemních prostředích, kde jejich schopnost řešit složité problémy a adaptovat se na dynamické situace přináší výrazné výhody. V naší laboratoři využíváme MAS pro optimalizaci operací a zlepšení procesů a mohu konstatovat, že je zásadní pro vysokou produktivitu práce.

Případová studie: MAS v naší laboratoři

Cíl: Automatizace a optimalizace laboratorních procesů pomocí multi-agentního systému. Všechny AI modely pracují lokálně a data jsou pod naší 100% kontrolou.

1. LLAVA pro interpretaci dění v laboratoři:

   • LLAVA modely analyzují obrazová data z kamer rozmístěných v laboratoři v reálném čase. Tato data poskytují základní interpretaci dění, jako je detekce pohybu, identifikace objektů, kontextů a sledování činností.

2. Úprava interpretace pomocí malé sítě:

   • Interpretace obrazu získaná LLAVA modely je následně předána do malé sítě, která tuto interpretaci upraví potřebám dalšího zpracování. Tato síť bere v úvahu specifické kontextové informace a jemně dolaďuje interpretaci pro přesnější analýzu.

3. Využití LLM modelů pro různé úlohy:

   • Upravená interpretace obrazu je vstupem pro několik velkých jazykových modelů (LLM), které jsou natrénovány na různé úlohy. Například jeden model se specializuje na generování reportů, další na predikci experimentálních výsledků a jiný na komunikaci s uživateli.

4. Generování odpovědí a akce:

   • LLM modely na základě vstupů generují odpovídající odpovědi. Tyto odpovědi jsou dále interpretovány a buď předány dalšímu AI modelu ke zpracování, nebo jsou použity k provedení konkrétních akcí. Například mohou přímo ovládat stroje, spouštět počítačové programy nebo řídit laboratorní zařízení.

Ekonomické aspekty MAS

Implementace MAS přináší významné ekonomické výhody, ale vyžaduje pečlivé plánování a investice. Ekonomické aspekty zahrnují:

1. Počáteční náklady:

   • Investice do potřebného hardwaru a softwaru. Mohou činit od několika málo tisíc, až po statisíce.
   • Náklady na školení zaměstnanců a implementaci systémů. Obvykle dosahují řádu tisíců až desetitisíců dle složitosti.

2. Provozní náklady:

   • Náklady na údržbu a aktualizaci systémů.
   • Potřeba odborníků na AI pro průběžnou optimalizaci, rozvoj a správu systémů.

3. Úspory a přínosy:

   • Zvýšení efektivity a produktivity, významná úspora lidských zdrojů.
   • Snížení chybovosti a nákladů.
   • Automatizace řídících procesů, doposud náležejících člověku nebo týmu pracovníků.
   • Zlepšení zákaznického servisu a spokojenosti klientů.

Open source řešení a jejich integrace do MAS

Využití open source technologií může výrazně snížit náklady na implementaci MAS a zároveň zvýšit flexibilitu a přizpůsobivost systémů. 

Touto cestou jsme se vydali také my a tak v laboratoři provozovaný MAS vznikl a je provozován pouze za režijní náklady. Pokud Vás zajímají, v našem případě nepřesáhly 35 tis. Kč včetně nákladů na práci.

1. Výhody open source:

   • Nižší nebo nulové náklady na licence.
   • Výrazná flexibilita podle specifických potřeb firmy.
   • Ochrana dat - provoz na lokálním hardware.

2. Integrace open source řešení:

   • Open source modely jako TensorFlow, PyTorch nebo Hugging Face Transformers mohou být integrovány do MAS.
   • Kombinace open source modelů s vlastními proprietárními řešeními umožňuje vytvoření vysoce výkonných a přizpůsobitelných systémů.

Závěr

Multi-agentní AI systémy představují výkonný nástroj pro řešení komplexních problémů ve firemním prostředí. Jejich schopnost kombinovat různé modely a technologie umožňuje vytvoření flexibilních a efektivních řešení, která mohou přinést významné ekonomické výhody. Pokud znáte naší laboratoř, víte, že je založena pouze na dvou lidech. Přesto díky MAS dokážeme konkurovat firmám s týmem 15 lidí co do rozsahu a kvality služeb, schopnosti obsloužit stejné portfolio klientů a nabídnout výrazně nižší cenu.  

Využití open source technologií navíc umožňuje snížit náklady na pořízení a zvýšit přizpůsobivost MAS systémů. Firmy, které dokáží efektivně implementovat MAS, mohou získat zásadní konkurenční výhodu, podstatně zvýšit přidanou hodnotu a konečně zlepšit svou pozici na trhu.

Přechod na MAS není jednoduchý, ale s pečlivým plánováním, investicemi a využitím dostupných technologií a zdrojů může být dosaženo významných úspěchů. Rozumíme složitosti a možnostem multi-agentních AI systémů a jsme připraveni pomoci firmám při jejich implementaci a optimalizaci.

-mai