지금까지 우리는 에이전트를 독립적인 단위로 다루어 왔습니다. 즉, 자율적으로 계획을 수립하고, 이를 실행하며, 이러한 과정을 반성하는 단일 개체입니다. 이러한 단일 에이전트 시스템은 인간 이외의 지능형 시스템과 상호작용하지 않은 채 초기 목표를 달성하는 데 전적으로 책임을 집니다. 이러한 개체들이 단독으로도 강력한 능력을 발휘할 수 있지만, 여러 에이전트가 공동의 목표를 달성하기 위해 협력하는 시스템은 훨씬 더 큰 잠재력을 지닙니다. 이것이 바로 다중 에이전트 시스템(MAS)으로, 하나 이상의 환경을 특징으로 하며, 각기 다른 특성을 가진 다수의 에이전트가 서로 상호작용할 수 있습니다.
이러한 시스템 내의 각 에이전트는 일정 수준의 자율성을 가지지만, 서로 다른 도구 세트, (하위)목표, 심지어 성격까지 가질 수 있습니다. 잠재적인 차이점과 관계없이, 이 에이전트들은 각자의 기술 세트를 활용하여 공동 목표를 달성하기 위해 협력해야 합니다. 다중 에이전트 시스템은 여러 복잡한 상호 의존성을 균형 있게 조정해야 하는 정교한 작업을 처리하는 데 매우 능숙합니다.
자신이 선택한 주제를 탐구하는 데 도움을 주는 에이전트 기반 연구 시스템을 구축한다고 상상해 보십시오. 단일 에이전트는 웹 검색, 논문 및 그림 처리, 논문 읽기 및 비평, 그리고 마지막으로 연구 결과 요약 등 다양한 작업을 동시에 처리해야 할 것입니다. 이러한 각 작업은 해당 작업에 특화된 서로 다른 에이전트가 처리할 수도 있습니다. 그 결과, 검색 에이전트, 처리 에이전트, 논문 에이전트, 요약 에이전트 등으로 구성된 시스템을 얻게 될 것입니다.
이 장에서는 다중 에이전트 시스템을 어떻게 구성하고, 이러한 시스템 내에서 다양한 유형의 의사소통을 가능하게 할지 살펴보겠습니다. 또한 다중 에이전트를 구축하기 위한 범용 프레임워크와, 사회적 시뮬레이션에서 이러한 개체들이 어떻게 상호작용하는지에 대해서도 다룹니다.
다중 에이전트 시스템
단일 에이전트 대신, 다중 에이전트 시스템(MAS)은 목표를 달성하기 위해 협력하고, 조율하며, 때로는 경쟁하기도 하는 여러 에이전트로 구성됩니다( 그림 8-1 참조). 이러한 에이전트들은 공통의 목표를 향해 일하지만, 각 에이전트마다 달성해야 할 구체적인 목표를 가질 수 있습니다. 검색 에이전트와 요약 에이전트는 서로 다른 역할을 수행하지만 동일한 최종 목표를 위해 기여합니다.
그림 8-1. 단일 에이전트와 다중 에이전트 행동의차이
에이전트들은 마치 가상 게임 속 캐릭터처럼 의사결정을 내릴 수 있는 환경을 공유할 수 있다. 그러나 이러한 시스템이 반드시 환경을 공유해야 하는 것은 아니며, 서로 다른 작업을 ...
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