La distinction fondamentale entre les systèmes multi-agents et les systèmes à agent unique réside dans leur approche de la résolution de problèmes et dans l'étendue de leurs interactions.

Les systèmes à agent unique comportent une seule entité autonome qui travaille de manière indépendante dans son environnement pour atteindre des objectifs spécifiques, sans interaction directe avec d'autres agents. Prenons l'exemple d'une IA qui joue aux échecs de manière isolée, en analysant l'échiquier et en prenant des décisions basées sur des règles prédéfinies ou des stratégies apprises. Ces systèmes excellent dans des problèmes bien définis où l'interaction externe est minimale et où le contrôle centralisé est efficace, comme les moteurs de recommandation ou la détection de fraude. Ils sont souvent plus simples à développer, avec des coûts de maintenance plus faibles et des résultats prévisibles.

À l'inverse, les systèmes multi-agents se caractérisent par la présence de plusieurs agents dans un environnement partagé. Ces agents collaborent, entrent en compétition ou négocient fréquemment pour atteindre des objectifs individuels ou collectifs. Ils fonctionnent comme une équipe très performante, où chaque agent est responsable d'une partie du problème et communique avec les autres pour atteindre des objectifs communs. La charge de travail distribuée et les rôles spécialisés permettent aux systèmes multi-agents de relever des défis complexes, dynamiques ou à grande échelle qui dépasseraient les capacités d'un seul agent. Bien que plus complexes à concevoir en raison de la nécessité de protocoles de communication et de coordination solides, les systèmes multi-agents offrent une flexibilité, une robustesse et une évolutivité supérieures.

Les systèmes multi-agents fonctionnent en répartissant les tâches et la communication entre des agents individuels, qui collaborent pour atteindre un objectif dans un environnement partagé. Ce processus implique généralement les étapes suivantes :

• Perception : les agents observent leur environnement et collectent des données. Cela peut inclure des signaux directs ou la détection de changements dans leur environnement partagé (également appelée stigmergie).
• Raisonnement et prise de décision : dans les systèmes multi-agents modernes, ce raisonnement est principalement alimenté par un grand modèle de langage (LLM) qui agit comme le "cerveau " de l'agent. Le LLM excelle dans la compréhension d'intentions utilisateur complexes, le raisonnement en plusieurs étapes et la création de plans pour atteindre un objectif. En fonction des données issues de sa perception, l'agent optimisé par un LLM décide de la ligne de conduite la plus logique.
• Action : les agents exécutent les actions planifiées dans l'environnement.
• Interaction : les agents ne travaillent pas de manière isolée. Ils communiquent, se coordonnent, négocient et collaborent entre eux. Cela peut impliquer l'échange de messages directs, le partage d'informations ou la modification de l'environnement, que les autres agents peuvent ensuite observer.
• Orchestration : le système multi-agents moderne repose sur le principe de l'orchestration, où une tâche complexe est décomposée en un workflow agentif structuré. Considérez-le comme un plan de projet dans lequel différents agents se voient attribuer des rôles et des responsabilités spécifiques. Un "orchestrateur" ou une structure de graphe prédéfinie garantit que les agents sont appelés dans le bon ordre, que les informations circulent entre eux et que l'objectif final est atteint. Cette approche va au-delà de la simple communication pour proposer un processus géré et axé sur les objectifs, qui est au cœur des frameworks modernes comme CrewAI et LangGraph.

Ce travail d'équipe permet aux systèmes multi-agents de s'adapter et de résoudre des problèmes complexes.

Un système multi-agent comprend trois éléments fondamentaux : les agents, l'environnement et les mécanismes d'interaction.

Ce sont les entités actives qui prennent des décisions dans le système. Chaque agent possède un certain degré d'autonomie, ce qui signifie qu'il peut travailler de manière indépendante, percevoir son environnement local et faire des choix en fonction de ses objectifs et des informations disponibles. Les agents peuvent être des programmes logiciels, des bots, des robots physiques, des drones, des capteurs ou même des humains. Ce sont des entités indépendantes avec des rôles et des fonctionnalités spécifiques.

Il s'agit de l'espace partagé dans lequel les agents travaillent, perçoivent et interagissent. L'environnement peut être virtuel, comme un monde simulé ou un réseau, ou physique, comme un atelier pour des agents robotiques. Il fournit des ressources, impose des contraintes et sert de support pour la communication indirecte.

Pour travailler ensemble, les agents doivent communiquer. Les protocoles de communication sont les règles qui régissent l'échange d'informations. Cela inclut la façon dont les messages sont formatés (par exemple, en JSON ou XML) et la façon dont ils sont envoyés (par exemple, en HTTP ou MQTT). Les langages de communication entre agents (ACL, Agent Communication Languages), tels que FIPA ACL et KQML, offrent un moyen standard pour les agents d'interagir et de partager des informations détaillées.

• FIPA ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents - Agent Communication Language) est un langage largement utilisé qui aide les agents logiciels intelligents à communiquer entre eux. Il est basé sur la façon dont les humains communiquent, où des "actions" spécifiques (comme "demander" ou "informer") ont des significations claires. Un message FIPA ACL comporte des champs indiquant l'expéditeur, le destinataire, l'action et le contenu du message, ce qui rend la communication claire.
• Les mécanismes de coordination sont les méthodes utilisées par les agents pour résoudre les désaccords, s'aligner sur les objectifs et travailler efficacement en équipe. Par exemple, les agents peuvent enchérir sur des tâches (comme dans une vente aux enchères), voter sur des décisions ou utiliser un système appelé "réseaux de contrats".

Les systèmes multi-agents peuvent être utiles dans divers domaines où la résolution de problèmes complexes nécessite de la collaboration, de l'adaptabilité et de la résilience.

Les systèmes multi-agents sont efficaces pour décomposer des processus complexes en tâches plus petites et gérables, les attribuer à des agents spécialisés et orchestrer leur exécution.

• Gestion de la chaîne d'approvisionnement : les systèmes multi-agents peuvent connecter différents composants d'une chaîne d'approvisionnement, de la fabrication à l'achat par le consommateur. Les agents virtuels peuvent négocier entre eux pour anticiper les besoins en stock, gérer les ressources et ajuster les opérations en temps réel.
• Service client : dans le domaine du service client, les agents IA peuvent collaborer pour suivre un problème, proposer des solutions, faire remonter les problèmes et même gérer les ajustements de facturation ou les remboursements. Un agent peut traiter les demandes initiales, un autre extraire la documentation pertinente et un troisième générer des réponses personnalisées.
• Développement de logiciels : une équipe d'agents peut être conçue pour répondre aux signalements de bugs, analyser les bugs passés pour identifier des similitudes, créer des demandes et même fournir une assistance technique en générant des suggestions de code ou en organisant des revues de code.

La nature distribuée et l'autonomie des agents permettent aux systèmes multi-agents de fonctionner correctement, même dans des environnements en constante évolution.

• Gestion du trafic et des transports : les systèmes multi-agents peuvent gérer des systèmes de transport complexes comme les réseaux ferroviaires, les affectations de camions ou les navires. Les agents peuvent partager des informations en direct sur le trafic et les itinéraires pour faciliter la circulation et éviter les embouteillages dans les zones urbaines très fréquentées.
• Robotique et systèmes autonomes : dans les entrepôts, de nombreux robots collaborent pour éviter les collisions lors des préparations de commandes. De même, des groupes de robots de livraison autonomes peuvent partager des informations en temps réel sur le trafic et les itinéraires pour assurer des livraisons efficaces.
• Systèmes de défense : les systèmes multi-agents peuvent contribuer à renforcer les systèmes de défense en simulant des menaces potentielles, comme des cyberattaques ou des scénarios maritimes, ce qui permet une planification et une réponse plus proactives.

Les systèmes multi-agents sont des outils puissants pour simuler des interactions et comprendre les comportements émergents dans des systèmes complexes.

• Trading financier : plusieurs agents peuvent analyser les données de marché, évaluer les risques et effectuer des transactions sur différentes classes d'actifs. Certains agents se concentrent sur des marchés spécifiques, tandis que d'autres recherchent des tendances plus générales. Cela peut aider les entreprises à traiter et à exploiter d'énormes quantités de données en temps réel.
• Santé et santé publique : les systèmes basés sur les agents peuvent aider à prédire et à prévenir les maladies grâce à l'analyse génétique, et à gérer les ressources hospitalières, comme l'attribution des lits, les plannings du personnel et l'allocation du matériel médical.
• Simulations sociales : les systèmes multi-agents peuvent modéliser les interactions sociales et les comportements émergents dans des populations simulées, ce qui peut être utile pour étudier divers phénomènes sociaux complexes.

Les systèmes multi-agents peuvent être utiles, mais ils peuvent aussi présenter des difficultés :

• Gestion complexe : il peut être difficile de faire collaborer de nombreux agents indépendants sans conflits, surtout à mesure que leur nombre augmente.
• Surcharge de communication : plus il y a d'agents, plus il y a de messages, ce qui peut ralentir le système. Une communication claire et rapide est essentielle.
• Actions inattendues : la façon dont les agents interagissent peut entraîner des résultats inattendus, et il peut être difficile de tester toutes les issues possibles.
• Préoccupations liées à la sécurité : dans les systèmes qui partagent des informations sensibles, il est essentiel de disposer d'une sécurité renforcée. Des agents malveillants peuvent causer des problèmes en fournissant de fausses informations, en refusant de coopérer ou en partageant des informations sensibles.
• Complexité de la création et de l'utilisation : la création de ces systèmes nécessite une planification minutieuse et une bonne compréhension de la façon dont les agents communiquent entre eux. Les équipes doivent connaître l'IA distribuée et les règles de communication strictes.
• Coût de l'opération : la forte dépendance à des grands modèles de langages puissants, souvent par le biais d'appels d'API, peut entraîner des coûts de calcul importants. La mise à l'échelle d'un système multi-agents peut devenir extrêmement coûteuse si elle n'est pas gérée avec soin.
• Ancrage factuel et hallucinations : les agents basés sur des grands modèles de langage peuvent "halluciner", c'est-à-dire générer des informations plausibles, mais factuellement incorrectes. S'assurer que les résultats des agents sont solidement ancrés dans des sources de données factuelles constitue un défi technique majeur.
• Débogage et évaluation complexes : le comportement non déterministe et émergent des agents en interaction rend le débogage extrêmement difficile. Remonter à la source d'une erreur dans un workflow complexe en plusieurs étapes nécessite des outils sophistiqués de journalisation et d'évaluation.

Pour aider les développeurs à créer et gérer des systèmes multi-agents, plusieurs frameworks fournissent des outils permettant de concevoir, coordonner et déployer des agents autonomes. Voici quelques options populaires

La mise en place d'un système multi-agents implique plusieurs étapes clés, de la conception au déploiement :

1. Définir le problème et les objectifs : énoncez clairement le problème que le système doit résoudre et vos attentes vis-à-vis du système dans son ensemble et de chaque agent individuel.

2. Décider de la conception de l'agent :

• Identifier les rôles des agents : déterminer les tâches spécifiques que chaque type d'agent devra accomplir
• Définir les capacités des agents : spécifier ce que chaque agent peut détecter, ce qu'il peut faire et comment il prend des décisions
• Déterminer le degré d'indépendance des agents : décider de la liberté dont chaque agent dispose pour faire ses propres choix

3. Modéliser l'environnement : créez l'espace partagé dans lequel les agents vont travailler. Cela inclut ses fonctionnalités, ses ressources et ses règles.

4. Déterminer les méthodes de communication :

• Choisir un langage : sélectionner un langage permettant aux agents de communiquer entre eux (comme FIPA ACL) et définir la structure de leurs messages
• Établir des règles : concevoir les règles de communication, de collaboration et de résolution des désaccords entre les agents (messages directs, mémoire partagée ou interactions via l'environnement)

5. Coordonner les stratégies : mettez en place des mécanismes pour garantir que les agents collaborent efficacement et résolvent les conflits. Cela peut impliquer un agent de contrôle principal, des règles de négociation pour les agents ou une collaboration naturelle.

6. Intégrer des outils : donnez aux agents l'accès aux outils ou programmes externes dont ils ont besoin pour leurs tâches, comme des bases de données, d'autres services ou d'autres modèles d'IA.

7. Code : choisissez un langage de programmation (comme Python ou Java) et un framework multi-agents (comme JADE, Mesa, Ray, AutoGen ou CrewAI) pour créer les agents et configurer leurs interactions.

8. Tester et valider : testez minutieusement le système pour vous assurer que les agents agissent comme prévu, collaborent efficacement et atteignent les objectifs globaux. Cette étape est particulièrement difficile en raison des comportements inattendus.

9. Déployer et surveiller : déployez le système sur une infrastructure adaptée et configurez la surveillance pour suivre ses performances, identifier les problèmes et s'assurer qu'il continue de fonctionner correctement.

Google Cloud offre une infrastructure robuste et évolutive, constituant une plate-forme idéale pour développer, déployer et gérer des systèmes multi-agents. Sa suite complète de services est compatible avec les différents composants et interactions des systèmes multi-agents :

• Ressources de calcul : le déploiement de nombreux agents, en particulier ceux qui exploitent des modèles d'IA intensifs comme les grands modèles de langage, nécessite une puissance de calcul importante.
• Google Kubernetes Engine (GKE) : GKE fournit un environnement géré pour déployer, faire évoluer et gérer des applications conteneurisées, qui est parfaitement adapté à l'orchestration de nombreux agents individuels.
• Compute Engine : pour un contrôle plus précis des machines virtuelles (VM), Compute Engine propose des instances de VM flexibles et personnalisables pour héberger les processus d'agent.
• Gestion et stockage des données : les agents doivent souvent stocker et récupérer de grands volumes de données pour la perception, l'apprentissage et la prise de décision.
• Cloud Storage : offre un stockage d'objets hautement évolutif et durable pour les données, les journaux et les modèles d'agents.
• BigQuery : entrepôt de données sans serveur entièrement géré permettant de stocker et d'analyser des ensembles de données volumineux. Il est utile pour les agents qui effectuent des tâches gourmandes en données ou pour analyser le comportement collectif des agents.
• Cloud SQL ou Cloud Firestore : respectivement des bases de données relationnelles et NoSQL gérées, adaptées au stockage des états, des bases de connaissances ou de l'historique d'interactions des agents.
• Communication entre les agents : une messagerie efficace est essentielle pour que les agents puissent se coordonner et partager des informations.
• Pub/Sub : service de messagerie en temps réel qui permet une communication asynchrone entre les agents, idéal pour les architectures découplées et les interactions basées sur des événements. Les agents peuvent publier des messages dans des thèmes et s'abonner aux thèmes pertinents, ce qui facilite la communication sans connaissance directe des points de terminaison.
• Protocole A2A : norme ouverte, initialement développée par Google, qui permet une communication et une collaboration sécurisées entre différents agents IA. Il agit comme un traducteur universel, permettant aux agents de différents frameworks et fournisseurs de se découvrir, d'échanger des informations (y compris du texte, et des contenus audio et vidéo) et de coordonner leurs actions. Le protocole A2A se concentre sur l'interaction entre agents, en complément du protocole MCP (Model Context Protocol) qui gère la communication entre les agents et les outils.
• Fonctionnalités d'IA et de machine learning : de nombreux agents intègrent des modèles d'IA pour développer leur intelligence et prendre des décisions.
• Vertex AI : la plate-forme unifiée de machine learning de Google est au cœur de la création d'agents intelligents. Elle donne accès à des modèles de fondation puissants comme Gemini pour le raisonnement et, surtout, elle inclut Vertex AI Agent Builder. Ce service géré accélère le développement d'agents d'IA générative de niveau entreprise en fournissant des outils pour les ancrer dans les données de l'entreprise, les connecter à des API externes et créer des expériences de conversation axées sur des objectifs.
• API pré-entraînées : les agents peuvent utiliser les API d'IA pré-entraînées de Google Cloud (par exemple, Vision AI, API Natural Language) pour améliorer leur perception et leur compréhension de différents types de données.
• Mise en réseau et sécurité : assurer une communication sécurisée et efficace au sein du système multi-agents.
• Cloud privé virtuel (VPC) : crée un environnement réseau isolé et sécurisé pour vos agents et services.
• Identity and Access Management (IAM) : gère les autorisations et le contrôle des accès pour les agents qui interagissent avec les ressources Google Cloud

En utilisant ces services Google Cloud, les développeurs peuvent créer des systèmes multi-agents robustes, évolutifs et intelligents, ce qui permet de développer des applications d'IA sophistiquées capables de relever certains des défis les plus complexes au monde.