Multi-Agenten-Systeme
Architekturparadigma verteilter, autonomer Agenten, die kooperativ oder kompetitiv Aufgaben lösen. Fokus auf Koordination, Kommunikation und emergentem Verhalten in Software- und Robotersystemen.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Unvorhersehbare Interaktionen führen zu Nebenwirkungen im System.
- Schlechte Protokolle können Deadlocks oder Ressourcen-Konkurrenz erzeugen.
- Sicherheitslücken in Agentenkommunikation erlauben Manipulation.
- Klare Schnittstellen und robuste Fehlbehandlung für Agentenkommunikation.
- Simulationen frühzeitig verwenden, um emergente Effekte zu evaluieren.
- Monitoring und verteilte Tracing-Werkzeuge für Interaktionsanalysen integrieren.
I/O & Ressourcen
- Agentendefinitionen und Verhaltensregeln
- Kommunikationsprotokolle und Ontologien
- Umgebungsinformationen und Sensordaten
- Koordinierte Aktionen und Entscheidungen
- Protokolle und Logdaten interagierender Agenten
- Leistungsstatistiken und Simulationsergebnisse
Beschreibung
Multi-Agenten-Systeme bezeichnen verteilte Verbünde autonomer, interagierender Agenten, die kooperieren oder konkurrieren, um komplexe Aufgaben zu lösen. Sie liefern architektonische Prinzipien für Koordination, Verhandlung und emergentes Verhalten in Software- oder Robotersystemen. MAS werden in Simulation, Automatisierung und verteilten Steuerungen breit eingesetzt.
✔Vorteile
- Skalierbare, modulare Systeme durch verteilte Agentenarchitektur.
- Verbesserte Fehlertoleranz durch lokale Entscheidungen.
- Flexibilität bei heterogenen und dynamischen Umgebungen.
✖Limitationen
- Koordination kann in großen Netzen teuer und komplex sein.
- Vorhersagbarkeit emergenten Verhaltens ist begrenzt.
- Aufwand für Konsistenz und Sicherheit steigt mit Anzahl der Agenten.
Trade-offs
Metriken
- Durchsatz pro Agent
Messung der verarbeiteten Tasks pro Zeiteinheit und Agent; Indikator für Effizienz.
- Koordinationslatenz
Zeit zwischen Koordinationsanfrage und bestätigter Aktion; beeinflusst Reaktionsfähigkeit.
- Fehlerquote durch Interaktionen
Anteil fehlgeschlagener Interaktionen oder Deadlocks; Maß für Stabilität.
Beispiele & Implementierungen
JADE (Java Agent Development Framework)
Ein Framework zur Implementierung verteilter Agenten und Agentenkommunikation in Java.
Multi-Agentensimulation für Verkehr
Verkehrssimulationen nutzen agentenbasierte Modelle zur Analyse von Stau und Routing.
Roboterkooperative Inspektion
Schwärme von Robotern führen kollaborative Inspektionen an kritischen Infrastrukturen durch.
Implementierungsschritte
Ziele und Agentenrollen definieren, Domänenziele und KPIs festlegen.
Kommunikationsprotokolle und Ontologie auswählen oder standardisieren.
Prototyp mit wenigen Agenten und Simulationsumgebung aufbauen.
Skalierungstests, Observability hinzufügen und schrittweise in Produktion überführen.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Unvollständige Dokumentation von Agenten-APIs und Protokollen.
- Ad-hoc Nachrichtenformate, die spätere Interoperabilität verhindern.
- Fehlende Observability-Integration erschwert Fehlersuche.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- MAS für einfache, deterministische Workflows einsetzen, die zentrale Steuerung benötigen.
- Keine Monitoring-Strategie implementieren und dadurch Interaktionsfehler übersehen.
- Agenten mit kompletter Weltwahrnehmung ausstatten und damit Skalierbarkeit opfern.
Typische Fallen
- Zu späte Definition gemeinsamer Kommunikationssemantik.
- Ignorieren von Sicherheitsaspekten bei dezentraler Kommunikation.
- Ohne Simulationsphase direkt in großmaßstäbliche Tests gehen.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Begrenzte Netzwerkbandbreite und Latenz
- • Ressourcenbeschränkungen einzelner Agenten
- • Regulatorische Anforderungen an Sicherheit und Datenschutz