Агенты на основе LLM эволюционируют от отдельных инструментов, действующих в одиночку, к сложным мультиагентным системам, которые сотрудничают, общаются и адаптируются в режиме реального времени.

Мультиагентные системы открывают возможности, превосходящие возможности любой отдельной модели:

→ Общая память и коммуникация
→ Специализированные профили агентов
→ Координация в реальном времени в сложных средах
→ Коллективное принятие решений
→ Динамическое обучение и адаптация

Они уже применяются в автономном вождении, разработке программного обеспечения, научных исследованиях и даже в масштабных мировых симуляциях, от финансовых рынков до моделирования заболеваний.

Но проблемы остаются: как нам оценивать эти системы? Как нам обеспечить надежность в масштабе? И как нам перейти от координации к истинному коллективному интеллекту?

Основываясь на превосходном обзоре "Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges", наш исследователь Кевин Рос углубляется в то, как будет развиваться следующая граница AI.