Der grundlegende Unterschied zwischen Multi-Agent-Systemen und Single-Agent-Systemen liegt in ihrem Ansatz zur Problemlösung und im Umfang der Interaktion.

Single-Agent-Systeme bestehen aus einer einzigen autonomen Entität, die unabhängig in ihrer Umgebung arbeitet, um bestimmte Ziele zu erreichen, ohne direkt mit anderen Agenten zu interagieren. Stellen Sie sich eine Schach-KI vor, die isoliert arbeitet, das Spielbrett analysiert und Entscheidungen auf Basis vordefinierter Regeln oder erlernter Strategien trifft. Solche Systeme eignen sich hervorragend für klar definierte Probleme, bei denen externe Interaktionen minimal und eine zentrale Steuerung effizient ist, wie z. B. Empfehlungssysteme oder Betrugserkennung. Sie sind oft einfacher zu entwickeln, haben geringere Wartungskosten und liefern vorhersehbare Ergebnisse.

Im Gegensatz dazu zeichnen sich Multi-Agent-Systeme durch das Vorhandensein mehrerer Agents in einer gemeinsamen Umgebung aus. Diese Agenten arbeiten häufig zusammen, konkurrieren oder verhandeln, um individuelle oder kollektive Ziele zu erreichen. Sie arbeiten wie ein leistungsstarkes Team, in dem jeder Agent für einen Teil des Problems verantwortlich ist und mit anderen kommuniziert, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Die verteilte Arbeitslast und die spezialisierten Rollen ermöglichen es einem MAS, komplexe, dynamische oder groß angelegte Herausforderungen zu bewältigen, die einen einzelnen Agenten überfordern würden. MAS sind zwar komplexer zu entwerfen, da robuste Kommunikations- und Koordinierungsprotokolle erforderlich sind, bieten aber eine höhere Flexibilität, Robustheit und Skalierbarkeit.

Multi-Agent-Systeme verteilen Aufgaben und Kommunikation auf einzelne Agenten, die zusammenarbeiten, um ein Ziel in einer gemeinsamen Umgebung zu erreichen. Dazu sind in der Regel folgende Schritte erforderlich:

• Wahrnehmung: Agents beobachten ihre Umgebung und nehmen Daten auf. Dazu können direkte Signale oder die Wahrnehmung von Veränderungen in der gemeinsamen Umgebung gehören (auch bekannt als Stigmergie).
• Schlussfolgerungen und Entscheidungen: In modernen Multi-Agent-Systemen werden solche Schlussfolgerungen hauptsächlich durch ein Large Language Model (LLM) ermöglicht, das als „Gehirn“ des Agenten fungiert. Das LLM zeichnet sich durch das Verständnis komplexer Nutzerabsichten, mehrstufige Schlussfolgerungen und die Erstellung von Plänen zur Zielerreichung aus. Basierend auf den Daten aus seiner Wahrnehmung entscheidet der LLM-basierte Agent über die logischste Vorgehensweise.
• Aktion: Agents führen ihre geplanten Aktionen in der Umgebung aus.
• Interaktion: Agents arbeiten nicht isoliert, sondern kommunizieren, koordinieren, verhandeln und arbeiten zusammen. Das kann durch direkte Nachrichtenübermittlung, Informationsaustausch oder durch Modifizierung der Umgebung geschehen, die andere Agenten dann beobachten können.
• Orchestrierung: Moderne MAS basieren auf dem Prinzip der Orchestrierung, bei dem eine komplexe Aufgabe in einen strukturierten agentischen Workflow zerlegt wird. Stellen Sie sich das wie einen Projektplan vor, in dem verschiedenen Agenten bestimmte Rollen und Verantwortlichkeiten zugewiesen werden. Ein „Orchestrator“ oder eine vordefinierte Grafstruktur sorgt dafür, dass die Agents in der richtigen Reihenfolge aufgerufen werden, dass Informationen zwischen ihnen fließen und dass das Endziel erreicht wird. Das geht über die einfache Kommunikation hinaus und wird zu einem verwalteten, zielorientierten Prozess, der im Mittelpunkt moderner Frameworks wie CrewAI und LangGraph steht.

Durch diese Zusammenarbeit können Multi-Agent-Systeme sich anpassen und komplexe Probleme lösen.

Ein Multi-Agent-System besteht aus drei grundlegenden Elementen: Agents, Umgebungen und Interaktionsmechanismen.

Das sind die aktiven, entscheidungsbefugten Entitäten im System. Jeder Agent hat einen gewissen Grad an Autonomie, d. h. er kann unabhängig arbeiten, seine lokale Umgebung wahrnehmen und Entscheidungen auf Basis seiner Ziele und der verfügbaren Informationen treffen. Agenten können Softwareprogramme, Bots, physische Roboter, Drohnen, Sensoren oder sogar Menschen sein. Sie sind unabhängige Entitäten mit spezifischen Rollen und Funktionen.

Dies ist der gemeinsame Raum, in dem Agenten arbeiten, wahrnehmen und interagieren. Die Umgebung kann virtuell sein, z. B. eine simulierte Welt oder ein Netzwerk, oder physisch, z. B. eine Fabrikhalle für Roboter-Agents. Sie stellt Ressourcen bereit, setzt Einschränkungen und dient als Medium für indirekte Kommunikationen.

Damit sie zusammenarbeiten können, müssen Agents miteinander kommunizieren. Kommunikationsprotokolle stellen die Regeln für den Informationsaustausch dar. Dazu gehört, wie Nachrichten formatiert werden (z. B. mit JSON oder XML) und wie sie gesendet werden (z. B. mit HTTP oder MQTT). Agent Communication Languages (ACLs) wie FIPA ACL und KQML bieten eine standardisierte Möglichkeit für Agents, zu interagieren und detaillierte Informationen auszutauschen.

• FIPA ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language) ist eine weit verbreitete Sprache, die es intelligenten Software-Agents ermöglicht, miteinander zu kommunizieren. Sie basiert auf der menschlichen Kommunikation, bei der bestimmte „Aktionen“ (wie „Anfrage“ oder „Information“) eine klare Bedeutung haben. Eine FIPA-ACL-Nachricht enthält Felder für Absender, Empfänger, Aktion und den eigentlichen Nachrichteninhalt, was die Kommunikation klar macht.
• Koordinationsmechanismen sind die Methoden, mit denen Agents Meinungsverschiedenheiten lösen, sich auf Ziele einigen und effektiv als Team zusammenarbeiten. Beispiele dafür sind Agenten, die (wie bei einer Auktion) auf Aufgaben bieten, über Entscheidungen abstimmen oder ein System namens „Contract Nets“ verwenden.

Multi-Agent-Systeme können in verschiedenen Bereichen hilfreich sein, in denen die Lösung komplexer Probleme Zusammenarbeit, Anpassungsfähigkeit und Belastbarkeit erfordert.

MAS sind gut darin, komplexe Prozesse in kleinere, überschaubare Aufgaben zu zerlegen, diese spezialisierten Agenten zuzuweisen und deren Ausführung zu koordinieren.

• Lieferkettenmanagement: Multi-Agent-Systeme können verschiedene Komponenten einer Lieferkette miteinander verbinden, von der Herstellung bis zum Kauf durch den Verbraucher. Virtuelle Agenten können miteinander verhandeln, um den Lagerbedarf vorherzusagen, Ressourcen zu verwalten und Abläufe in Echtzeit anzupassen.
• Kundenservice: Im Kundensupport können KI-Agents zusammenarbeiten, um ein Problem zu verfolgen, Lösungen zu empfehlen, diese zu eskalieren und sogar Abrechnungsanpassungen oder Rückerstattungen zu bearbeiten. Ein Agent könnte sich um erste Anfragen kümmern, ein anderer relevante Dokumente abrufen und ein dritter personalisierte Antworten generieren.
• Softwareentwicklung: Ein Team von Agents kann so konzipiert werden, dass es auf Fehleranfragen reagiert, frühere Fehler auf Ähnlichkeiten analysiert, neue Tickets erstellt und sogar technische Unterstützung bietet, indem es Codevorschläge generiert oder Codeüberprüfungen organisiert.

Das verteilte Wesen und die Autonomie von Agents ermöglichen es Multi-Agent-Systemen, auch in sich ständig verändernden Umgebungen gut zu funktionieren.

• Verkehrs- und Transportmanagement: MAS kann komplizierte Transportsysteme wie Bahnnetze, Lkw-Einsätze und Schiffpläne verwalten. Sie können Informationen zu Verkehr und Routen in Echtzeit teilen, um den Verkehrsfluss zu verbessern und Staus in stark befahrenen Stadtgebieten zu vermeiden.
• Robotik und autonome Systeme: In Lagerhallen arbeiten Roboter zusammen, um zu vermeiden, dass sie sich beim Zusammenstellen von Bestellungen gegenseitig im Weg stehen. Auch Gruppen selbstfahrender Lieferroboter können Daten zum aktuellen Verkehr und zu Routen teilen, um Lieferungen effizient durchzuführen.
• Verteidigungssysteme: Ein MAS kann dazu beitragen, Verteidigungssysteme zu stärken, indem potenzielle Bedrohungen wie Cyberangriffe oder maritime Szenarien simuliert werden, was eine proaktivere Planung und Reaktion ermöglicht.

MAS sind leistungsstarke Tools, um Interaktionen zu simulieren und emergente Verhaltensweisen in komplexen Systemen zu verstehen.

• Finanzhandel: Mehrere Agents können Marktdaten analysieren, Risiken bewerten und Trades in verschiedenen Anlageklassen durchführen. Einige Agents konzentrieren sich auf bestimmte Märkte, während andere nach breiteren Mustern suchen. So können Unternehmen riesige Datenmengen in Echtzeit verarbeiten und auf die Ergebnisse reagieren.
• Gesundheitswesen und öffentliche Gesundheit: Agentenbasierte Systeme können durch genetische Analysen zur Vorhersage und Prävention von Krankheiten beitragen und bei der Verwaltung von Krankenhausressourcen helfen, z. B. bei der Zuweisung von Betten, der Personalplanung und der Zuteilung medizinischer Geräte.
• Soziale Simulationen: MAS können soziale Interaktionen und emergente Verhaltensweisen in simulierten Populationen modellieren, was für die Untersuchung einer Vielzahl komplexer sozialer Phänomene nützlich sein kann.

Multi-Agent-Systeme können zwar hilfreich sein, bringen aber auch einige potenzielle Herausforderungen mit sich:

• Schwierig zu verwalten: Es kann schwierig sein, eine größere Menge unabhängiger Agents ohne Konflikte zusammenarbeiten zu lassen, insbesondere wenn weitere Agents hinzugefügt werden.
• Kommunikationsüberlastung: Mehr Agents bedeuten mehr Nachrichten, was die Abläufe verlangsamen kann. Klare und schnelle Kommunikation ist ein Muss.
• Unerwartete Aktionen: Das Zusammenspiel von Agents kann zu überraschenden Ergebnissen führen, die nicht geplant waren. Es kann schwierig sein, alle möglichen Ergebnisse zu testen.
• Sicherheitsbedenken: Bei Systemen, die sensible Informationen austauschen, ist ein starker Schutz unerlässlich. Bösartige Agents könnten Probleme verursachen, indem sie Falschinformationen liefern, die Zusammenarbeit verweigern oder vertrauliche Informationen weitergeben.
• Komplex in Erstellung und Verwendung: Die Entwicklung solcher Systeme erfordert eine sorgfältige Planung und ein gutes Verständnis davon, wie Agents miteinander kommunizieren. Teams müssen sich mit verteilter KI und klaren Kommunikationsregeln auskennen.
• Betriebskosten: Die starke Abhängigkeit von leistungsstarken LLMs, oft durch API-Aufrufe, kann zu erheblichen Rechenkosten führen. Die Skalierung eines Multi-Agent-Systems kann sehr teuer werden, wenn sie nicht sorgfältig durchgeführt wird.
• Faktische Fundierung und Halluzinationen: Auf LLMs basierende Agents können „halluzinieren“, d. h. plausible, aber faktisch falsche Informationen generieren. Sicherzustellen, dass die Ausgaben von Agenten zuverlässig auf verlässlichen Datenquellen basieren, ist eine große technische Herausforderung.
• Komplexes Debugging und Bewertung: Das nicht deterministische und emergente Verhalten interagierender Agents macht das Debugging extrem schwierig. Um einen Fehler in einem komplexen, mehrstufigen Workflow auf seine Quelle zurückzuführen, sind ausgefeilte Protokollierungs- und Bewertungstools erforderlich.

Um Entwicklern das Erstellen und Verwalten von Multi-Agent-Systemen zu erleichtern, stellen verschiedene Frameworks Tools zum Entwerfen, Koordinieren und Bereitstellen autonomer Agents bereit. Hier sind einige beliebte Optionen:

Die Implementierung eines Multi-Agent-Systems umfasst verschiedene wichtige Schritte, vom Design bis zur Bereitstellung:

1. Problem und Ziele definieren: Beschreiben Sie klar das Problem, das vom System gelöst werden soll, und was Sie vom Gesamtsystem und von den einzelnen Agenten erwarten.

2. Agent-Design festlegen:

• Agentenrollen identifizieren: Bestimmen Sie die spezifischen Aufgaben, die die einzelnen Agententypen übernehmen sollen.
• Agentenfunktionen definieren: Bestimmen Sie, was die einzelnen Agenten wahrnehmen können, was sie können kann und wie esier Entscheidungen treffen
• Agentenunabhängigkeit festlegen: Entscheiden Sie, wie viel Freiheit die einzelnen Agenten bei der Entscheidungsfindung haben.

3. Umgebung modellieren: Erstellen Sie den gemeinsamen Bereich, in dem die Agenten arbeiten werden. Dazu gehören die relevanten Funktionen, Ressourcen und Regeln.

4. Kommunikationsmethoden festlegen:

• Sprache auswählen: Wählen Sie eine Sprache für die Kommunikation zwischen den Agenten aus (z. B. FIPA ACL) und das Erscheinungsbild ihre Nachrichten.
• Regeln festlegen: Legen Sie fest, wie die Agents kommunizieren, zusammenarbeiten und Meinungsverschiedenheiten lösen sollen. Dies kann über Direktnachrichten, einen gemeinsamen Speicher oder durch Kommunikationen über die Umgebung erfolgen.

5. Strategien koordinieren: Richten Sie Elemente ein, die sicher stellen, dass die Agenten gut zusammenarbeiten und Konflikte lösen. Das können ein zentraler steuernder Agent, Regeln für die Verhandlung zwischen Agenten oder eine natürliche Zusammenarbeit sein.

6. Tools einbinden: Geben Sie den Agenten Zugriff auf externe Tools oder Programme, die sie für ihre Aufgaben benötigen, wie z. B. Datenbanken, andere Dienste oder andere KI-Modelle.

7. Code: Wählen Sie die Programmiersprache (z. B. Python oder Java) und ein Multi-Agent-Framework (z. B. JADE, Mesa, Ray, AutoGen oder CrewAI), mit der Sie Agents erstellen und ihre Interaktionen einrichten wollen.

8. Testen und validieren: Testen Sie das System gründlich, um sicherzustellen, dass die Agents wie erwartet agieren, gut zusammenarbeiten und die Gesamtziele erreichen. Dies ist aufgrund unerwarteter Verhaltensweisen besonders schwierig.

9. Bereitstellen und überwachen: Stellen Sie das System in einer geeigneten Infrastruktur bereit und richten Sie die Überwachung ein, um die Leistung zu verfolgen, Probleme zu erkennen und sicherzustellen, dass es weiterhin gut funktioniert.

Google Cloud bietet eine robuste und skalierbare Infrastruktur, die eine ideale Plattform für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Multi-Agent-Systemen sein kann. Die umfassende Suite an Diensten unterstützt die verschiedenen Komponenten und Interaktionen in MAS:

• Rechenressourcen: Die Bereitstellung zahlreicher Agents, insbesondere solcher, die intensive KI-Modelle wie LLMs nutzen, erfordert eine erhebliche Rechenleistung.
• Google Kubernetes Engine (GKE): GKE ist eine verwaltete Umgebung für die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerbasierten Anwendungen, die sich perfekt für die Orchestrierung vieler einzelner Agenten eignet.
• Compute Engine: Für eine detailliertere Steuerung virtueller Maschinen (VMs) bietet Compute Engine flexible, anpassbare VM-Instanzen zum Hosten von Agentprozessen.
• Datenverarbeitung und ‑speicherung: Agenten müssen oft große Datenmengen speichern und abrufen, um Wahrnehmung, Lernen und Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
• Cloud Storage: Bietet hochgradig skalierbaren und langlebigen Objektspeicher für Agentendaten, Logs und Modelle
• BigQuery: Ein vollständig verwaltetes, serverloses Data Warehouse, in dem riesige Datasets gespeichert und analysiert werden können. Das ist nützlich für Agents, die datenintensive Aufgaben ausführen, oder für die Analyse des kollektiven Agentenverhaltens.
• Cloud SQL und Cloud Firestore: Verwaltete relationale bzw. NoSQL-Datenbanken, in denen die Zustände, individuellen Wissensdatenbanken und Interaktionsverläufe von Agents gespeichert werden können
• Kommunikation zwischen Agents: Effiziente Nachrichtenübermittlung ist entscheidend für die Koordination und den Informationsaustausch zwischen Agents.
• Pub/Sub: Ein Echtzeit-Messaging-Dienst, der die asynchrone Kommunikation zwischen Agenten ermöglicht und sich ideal für entkoppelte Architekturen und ereignisgesteuerte Interaktionen eignet. Agenten können Nachrichten in Themen veröffentlichen und relevante Themen abonnieren, was die Kommunikation ohne direkte Endpunktkenntnisse erleichtert.
• A2A-Protokoll: Ein offener Standard, der ursprünglich von Google entwickelt wurde und eine sichere Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen KI-Agenten ermöglicht. Es fungiert als universeller Übersetzer, sodass Agenten aus verschiedenen Frameworks und von verschiedenen Anbietern einander finden, Informationen (einschließlich Text, Audio und Video) austauschen und Aktionen koordinieren können. A2A konzentriert sich auf die Interaktion zwischen Agenten und ergänzt das Model Context Protocol (MCP), das die Kommunikation zwischen Agenten und Tools regelt.
• KI- und Machine-Learning-Funktionen: Viele Agents nutzen KI-Modelle für Verständnis- und Entscheidungsfindungsfunktionen
• Vertex AI: Die einheitliche ML-Plattform von Google ist zentral für die Entwicklung intelligenter Agents. Sie bietet Zugriff auf leistungsstarke Foundation Models wie Gemini für das Schlussfolgern und vor allem den Vertex AI Agent Builder. Dieser verwaltete Dienst beschleunigt die Entwicklung von auf generativer KI basierenden Agents für Unternehmen, indem er Tools bereitstellt, um sie in Unternehmensdaten zu verankern, sie mit externen APIs zu verbinden und zielorientierte Konversationserlebnisse zu schaffen.
• Vortrainierte APIs: Agenten können vortrainierte KI-APIs von Google Cloud (z. B. Vision AI, Natural Language API) nutzen, um verschiedene Datentypen besser zu erkennen und zu verstehen.
• Netzwerk und Sicherheit: Sorgen Sie für eine sichere und effiziente Kommunikation innerhalb des MAS.
• Virtual Private Cloud (VPC): Erstellt eine isolierte, sichere Netzwerkumgebung für Ihre Agenten und Dienste
• Identity and Access Management (IAM): Verwaltet Berechtigungen und Zugriffssteuerung für Agenten, die mit Google Cloud-Ressourcen interagieren

Mit diesen Google Cloud-Diensten können Entwickler robuste, skalierbare und intelligente Multi-Agent-Systeme erstellen, die anspruchsvolle KI-Anwendungen ermöglichen, die einige der komplexesten Herausforderungen der Welt bewältigen können.