圖片來源: Scrum Alliance Online Course

這篇應該是少數篇技術類型的文章, 不過也不會太深入Multi Agent的開發框架Camel-AI或是其他主流的framework, 主要還是聊一下Multi Agent的架構理解與未來的應用場景, 其實最一開始會接觸到這個新概念是從NVIDIA CEO黃仁勳在台大的演講上介紹的AI代理人團隊NIMS開始的, 後來又在上一篇提到AIA的百工百業用AI先導工作坊中有UIUX課程中再度提及, 最後是在一場聯發科達哥平台的介紹演講中又聽到了Multi Agent, 只不過從原本拆解成多個專業的Agent協作的基本想法, 變成了Edge裝置端Agent與Cloud平台端Agent的協作使用場景, 所以也不見得Agent就是以專業功能區分, 某種程度也是一種"模組化"的概念, 將多種任務拆解成多個機器人, 然後在彼此串聯起來協作

拆解開來的優勢就是可以獨立優化每個Agent的功能, 像是我們在開發一款顧問型的AI客服機器人就採Multi Agent架構, 拆分成一個是專門處理數據的Agent, 另一個是處理文字知識的Agent, 這樣一來可以讓處理數據和管理數據安全的team, 和補充專業領域知識內容的team的作業分別維護, 然後只是把user所需的最終數據結果與所需解釋數據的知識內容, 最後再串接彙整起來成為最終回應的內容即可, 如此一來的優勢是, 當數據庫改變時換了一個新的Agent, 但我原本的知識庫Agent卻還是同一套, 可以持續使用~~

因此我認為也衍伸了Agent訂閱制的概念, 未來每個人可以自由去訂閱所需的專業Agent, 然後當有一個共通介面能串接溝通組合起來成為一個Agent Team來替自己多工處理事務, 這會是一個多棒的事情啊!! 就好比人類組織一樣, 帶領一支多元人才的團隊, 可以藉由多元的戰力去處理多元的任務, 藉由適當分配工作來完成單一個體無法達成的效果與效率, 展望未來我個人其實蠻看好Multi Agent Service的發展, 就好比一句俗諺"一個人走得快, 一群人走得遠" 我想套用在Multi Agent也有類似的道理存在