ตัวแทน AI แบบคู่ขนาน: กฎการปรับขนาดถัดไปสำหรับปัญญาประดิษฐ์ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

นักพัฒนาคนหนึ่งเอนหลังด้วยความหงุดหงิดหลังจากการฝึกอบรมอีกครั้ง ต้องใช้เวลาหลายเดือนในการปรับแต่ง แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่. ขยายไปป์ไลน์ข้อมูลและเพิ่มทรัพยากรการประมวลผล โครงสร้างพื้นฐานได้รับการปรับหลายครั้ง แต่ความคืบหน้ายังน้อยมาก ผลลัพธ์คือความแม่นยำเพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อยเท่านั้น

ความก้าวหน้าเล็กๆ น้อยๆ นี้มาพร้อมกับต้นทุนที่สูงมาก ต้องใช้ฮาร์ดแวร์มูลค่าหลายล้านดอลลาร์และพลังงานมหาศาล นอกจากนี้ยังก่อให้เกิดภาระต่อสิ่งแวดล้อมอย่างมากจากการปล่อยก๊าซคาร์บอน ดังนั้น จึงเป็นที่แน่ชัดว่าถึงจุดที่ผลตอบแทนลดลงแล้ว และทรัพยากรที่มากขึ้นจะไม่นำมาซึ่งความก้าวหน้าที่เท่าเทียมอีกต่อไป

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้รับการพัฒนาอย่างคาดเดาได้เป็นเวลานาน ความก้าวหน้านี้ได้รับการสนับสนุนจาก กฎของมัวร์ซึ่งทำให้ฮาร์ดแวร์ทำงานได้เร็วขึ้นและวางรากฐานสำหรับการปรับปรุงเพิ่มเติม นอกจากนี้ กฎการปรับขนาดประสาท แบบจำลองที่เปิดตัวในปี 2020 แสดงให้เห็นว่าโมเดลขนาดใหญ่ที่ฝึกอบรมด้วยข้อมูลและการประมวลผลที่มากขึ้นมักจะทำงานได้ดีกว่า ดังนั้น สูตรสำหรับความก้าวหน้าจึงดูชัดเจน นั่นคือ การขยายขนาดและผลลัพธ์จะดีขึ้น

อย่างไรก็ตาม ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สูตรนี้เริ่มเสื่อมถอยลง ต้นทุนทางการเงินเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเกินไป ในขณะที่ประสิทธิภาพการทำงานกลับเพิ่มขึ้นน้อยเกินไป ยิ่งไปกว่านั้น ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการใช้พลังงานสูงก็ยากที่จะมองข้ามมากขึ้นเรื่อยๆ ส่งผลให้นักวิจัยหลายคนตั้งคำถามว่าการขยายขนาดเพียงอย่างเดียวจะสามารถกำหนดทิศทางอนาคตของ AI ได้หรือไม่

จากโมเดลโมโนลิธิกสู่ปัญญาเชิงร่วมมือ

แบบจำลองต่างๆ เช่น GPT-4 และ Claude 3 Opus แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองขนาดใหญ่สามารถมอบความสามารถอันโดดเด่นในการทำความเข้าใจภาษา การใช้เหตุผล และการเขียนโค้ด อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จเหล่านี้มาพร้อมกับต้นทุนที่สูงมาก การฝึกอบรมต้องใช้ GPU หลายหมื่นตัวที่ทำงานเป็นเวลาหลายเดือน ซึ่งเป็นกระบวนการที่มีเพียงไม่กี่องค์กรทั่วโลกเท่านั้นที่สามารถทำได้ ดังนั้น ประโยชน์ของการขยายขนาดจึงจำกัดอยู่แค่องค์กรที่มีทรัพยากรมหาศาลเท่านั้น

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ เช่น โทเค็นต่อดอลลาร์ต่อวัตต์ ทำให้ปัญหาชัดเจนยิ่งขึ้น เมื่อเกินขนาดที่กำหนด ประสิทธิภาพการทำงานจะลดลงเพียงเล็กน้อย ในขณะที่ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมและการใช้งานโมเดลเหล่านี้เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ นอกจากนี้ ภาระด้านสิ่งแวดล้อมยังเพิ่มขึ้น เนื่องจากระบบเหล่านี้ใช้พลังงานไฟฟ้าจำนวนมากและก่อให้เกิดการปล่อยก๊าซคาร์บอน ซึ่งหมายความว่าระบบแบบดั้งเดิม ใหญ่กว่ายิ่งดี เส้นทางเริ่มจะไม่ยั่งยืนแล้ว

ยิ่งไปกว่านั้น ภาระงานไม่ได้จำกัดอยู่แค่การประมวลผลเท่านั้น แบบจำลองขนาดใหญ่ยังต้องการการรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก การล้างข้อมูลชุดข้อมูลที่ซับซ้อน และโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลระยะยาว ซึ่งแต่ละขั้นตอนเหล่านี้ล้วนเพิ่มต้นทุนและความซับซ้อน การอนุมานเป็นอีกหนึ่งความท้าทาย เนื่องจากการรันแบบจำลองดังกล่าวในระดับขนาดใหญ่ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีราคาแพงและการจ่ายพลังงานอย่างต่อเนื่อง เมื่อพิจารณาปัจจัยเหล่านี้โดยรวมแล้ว ชี้ให้เห็นว่าการพึ่งพาแบบจำลองขนาดใหญ่และแบบโมโนลิธิกที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เพียงอย่างเดียวไม่ใช่แนวทางที่ยั่งยืนสำหรับอนาคตของ AI

ข้อจำกัดนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการศึกษาว่าสติปัญญาพัฒนาไปอย่างไรในระบบอื่นๆ สติปัญญาของมนุษย์ให้บทเรียนสำคัญ สมองไม่ใช่หน่วยประมวลผลขนาดยักษ์เพียงตัวเดียว แต่เป็นชุดของพื้นที่เฉพาะทาง การมองเห็น ความจำ และภาษาได้รับการจัดการแยกจากกัน แต่ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างพฤติกรรมที่ชาญฉลาด นอกจากนี้ สังคมมนุษย์ยังก้าวหน้าไม่ใช่เพราะบุคคลเพียงคนเดียว แต่เป็นเพราะกลุ่มคนที่มีความเชี่ยวชาญหลากหลายทำงานร่วมกัน ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านและการทำงานร่วมกันมักมีประสิทธิภาพมากกว่าขนาดเพียงอย่างเดียว

AI สามารถก้าวหน้าได้โดยยึดหลักการนี้ แทนที่จะพึ่งพาแบบจำลองขนาดใหญ่เพียงแบบเดียว นักวิจัยกำลังสำรวจระบบของเอเจนต์คู่ขนาน เอเจนต์แต่ละตัวมุ่งเน้นไปที่ฟังก์ชันเฉพาะ ขณะที่การประสานงานระหว่างเอเจนต์ช่วยให้การแก้ปัญหามีประสิทธิภาพมากขึ้น แนวทางนี้เปลี่ยนจากการใช้ขนาดแบบเดิม ๆ ไปสู่การทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น ยิ่งไปกว่านั้น ยังนำมาซึ่งความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ในด้านประสิทธิภาพ ความน่าเชื่อถือ และการเติบโต ด้วยเหตุนี้ เอเจนต์ AI แบบขนานจึงเป็นแนวทางที่ใช้งานได้จริงและยั่งยืนสำหรับปัญญาประดิษฐ์ขั้นต่อไป

การปรับขนาด AI ผ่านระบบหลายตัวแทน

ระบบมัลติเอเจนต์ (Multi-Agent System: MAS) ประกอบด้วยเอเจนต์ AI อิสระหลายตัวที่ทำหน้าที่ทั้งแบบอิสระและแบบร่วมมือกันภายในสภาพแวดล้อมที่ใช้ร่วมกัน เอเจนต์แต่ละตัวอาจมุ่งเน้นไปที่งานของตนเอง แต่กลับมีปฏิสัมพันธ์กับตัวอื่นเพื่อบรรลุเป้าหมายร่วมกันหรือเป้าหมายที่เกี่ยวข้องกัน ในแง่นี้ MAS มีความคล้ายคลึงกับแนวคิดที่เป็นที่รู้จักในวิทยาการคอมพิวเตอร์ ยกตัวอย่างเช่น เช่นเดียวกับที่โปรเซสเซอร์แบบมัลติคอร์จัดการงานแบบขนานภายในหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกัน และระบบแบบกระจายเชื่อมต่อคอมพิวเตอร์แต่ละเครื่องเข้าด้วยกันเพื่อแก้ปัญหาที่ใหญ่กว่า MAS ก็ผสานรวมความพยายามของเอเจนต์เฉพาะทางหลายตัวเพื่อทำงานร่วมกัน

นอกจากนี้ เอเจนต์แต่ละตัวยังทำงานเป็นหน่วยข่าวกรองที่แยกจากกัน บางตัวออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ข้อความ บางตัวเพื่อรันโค้ด และบางตัวเพื่อค้นหาข้อมูล อย่างไรก็ตาม จุดแข็งที่แท้จริงของเอเจนต์ไม่ได้มาจากการทำงานเพียงลำพัง แต่มาจากการทำงานร่วมกันอย่างแข็งขัน ซึ่งเอเจนต์สามารถแลกเปลี่ยนผลลัพธ์ แบ่งปันบริบท และร่วมกันพัฒนาโซลูชัน ดังนั้น ประสิทธิภาพโดยรวมของระบบดังกล่าวจึงสูงกว่าแบบจำลองใดๆ

ปัจจุบัน การพัฒนานี้ได้รับการสนับสนุนโดยเฟรมเวิร์กใหม่ที่ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันแบบหลายเอเจนต์ได้ ตัวอย่างเช่น อัตโนมัติ ช่วยให้ตัวแทนหลายรายสามารถสนทนา แบ่งปันบริบท และแก้ไขปัญหาผ่านบทสนทนาที่มีโครงสร้าง เช่นเดียวกัน CrewAI ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดทีมตัวแทนที่มีบทบาท ความรับผิดชอบ และเวิร์กโฟลว์ที่ชัดเจน นอกจากนี้ LangChain และ LangGraph ยังมีไลบรารีและเครื่องมือแบบกราฟสำหรับการออกแบบกระบวนการแบบมีสถานะ ซึ่งตัวแทนสามารถส่งต่องานเป็นรอบๆ รักษาหน่วยความจำ และปรับปรุงผลลัพธ์ได้อย่างต่อเนื่อง

ด้วยกรอบการทำงานเหล่านี้ นักพัฒนาจะไม่ถูกจำกัดด้วยแนวทางแบบจำลองแบบโมโนลิธิกอีกต่อไป แต่พวกเขาสามารถออกแบบระบบนิเวศของเอเจนต์อัจฉริยะที่ประสานงานกันแบบไดนามิกได้ ดังนั้น การเปลี่ยนแปลงนี้จึงเป็นรากฐานสำหรับการปรับขนาด AI ให้ชาญฉลาดยิ่งขึ้น โดยมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพและความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน แทนที่จะมุ่งเน้นเพียงขนาด

กระจายออกและกระจายเข้าสำหรับตัวแทน AI แบบคู่ขนาน

การทำความเข้าใจว่าเอเจนต์แบบขนานทำงานประสานกันอย่างไรนั้น จำเป็นต้องพิจารณาสถาปัตยกรรมพื้นฐาน รูปแบบหนึ่งที่มีประสิทธิภาพคือการออกแบบแบบ Fan-out/Fan-in ซึ่งแสดงให้เห็นว่าปัญหาสำคัญสามารถถูกแบ่งย่อยออกเป็นส่วนย่อยๆ แก้ไขแบบขนาน แล้วรวมเข้าด้วยกันเป็นผลลัพธ์เดียว วิธีนี้ช่วยปรับปรุงทั้งประสิทธิภาพและคุณภาพ

ขั้นตอนที่ 1: การประสานงานและการแยกย่อยงาน

กระบวนการเริ่มต้นด้วยตัวประสาน (orchestrator) ซึ่งจะรับคำสั่งจากผู้ใช้และแบ่งคำสั่งออกเป็นงานย่อยๆ ที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน เพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละเอเจนต์จะมุ่งเน้นไปที่ความรับผิดชอบที่ชัดเจน

ขั้นตอนที่ 2: กระจายไปยังตัวแทนคู่ขนาน

จากนั้นงานย่อยจะถูกกระจายไปยังเอเจนต์หลายตัว โดยแต่ละเอเจนต์จะทำงานควบคู่กันไป ตัวอย่างเช่น เอเจนต์ตัวหนึ่งอาจวิเคราะห์ AutoGen อีกตัวหนึ่งตรวจสอบคลังข้อมูล CrewAI ขณะที่ตัวที่สามศึกษาฟีเจอร์ของ LangGraph การแบ่งส่วนนี้จะช่วยลดเวลาและเพิ่มความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน

ขั้นตอนที่ 3: การดำเนินการแบบขนานโดยตัวแทนเฉพาะทาง

เอเจนต์แต่ละตัวจะทำงานตามภารกิจที่ได้รับมอบหมายอย่างอิสระ ทำงานแบบอะซิงโครนัส แทบไม่มีสัญญาณรบกวน วิธีการนี้ช่วยลดความหน่วงและเพิ่มปริมาณงานเมื่อเทียบกับการประมวลผลแบบต่อเนื่อง

ขั้นตอนที่ 4: การรวบรวมและรวบรวมผลลัพธ์

หลังจากที่เอเจนต์ทำงานเสร็จสิ้น ผู้ประสานงานจะรวบรวมผลลัพธ์ ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลที่ค้นพบและข้อมูลเชิงลึกจากเอเจนต์ต่างๆ จะถูกรวบรวมไว้ด้วยกัน

ขั้นตอนที่ 5: การสังเคราะห์และผลลัพธ์สุดท้าย

ในที่สุด ผู้ประสานงานจะสรุปผลลัพธ์ที่รวบรวมได้ให้เป็นคำตอบที่มีโครงสร้างเดียว ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการลบข้อมูลที่ซ้ำกัน การแก้ไขข้อขัดแย้ง และการรักษาความสอดคล้องกัน

การออกแบบแบบกระจาย/กระจายนี้คล้ายคลึงกับทีมวิจัยที่ผู้เชี่ยวชาญทำงานแยกกัน แต่ผลการวิจัยของพวกเขาจะถูกนำมารวมกันเพื่อสร้างโซลูชันที่สมบูรณ์ ดังนั้นจึงแสดงให้เห็นว่าการประมวลผลแบบขนานแบบกระจายสามารถปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพในระบบ AI ได้อย่างไร

เมตริกประสิทธิภาพ AI เพื่อการปรับขนาดที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ในอดีต การวัดขนาดจะวัดจากขนาดของโมเดลเป็นหลัก สมมติว่าจำนวนพารามิเตอร์ที่มากขึ้นจะให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม ในยุคของ AI แบบเอเจนต์ จำเป็นต้องมีการวัดแบบใหม่ การวัดเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่ความร่วมมือและประสิทธิภาพ ไม่ใช่แค่ขนาดเท่านั้น

ประสิทธิภาพการประสานงาน

ตัวชี้วัดนี้ประเมินประสิทธิภาพของเอเจนต์ในการสื่อสารและการซิงโครไนซ์ ความล่าช้าที่สูงหรือการทำงานซ้ำซ้อนทำให้ประสิทธิภาพลดลง ในทางกลับกัน การประสานงานที่ราบรื่นจะเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดโดยรวม

การคำนวณเวลาทดสอบ (เวลาคิด)

หมายถึงทรัพยากรการประมวลผลที่ใช้ไประหว่างการอนุมาน ซึ่งจำเป็นต่อการควบคุมต้นทุนและการตอบสนองแบบเรียลไทม์ ระบบที่ใช้ทรัพยากรน้อยลงแต่ยังคงรักษาความแม่นยำไว้ได้จะมีประสิทธิภาพมากกว่า

ตัวแทนต่องาน

การเลือกจำนวนตัวแทนที่ถูกต้องก็สำคัญเช่นกัน ตัวแทนที่มากเกินไปอาจทำให้เกิดความสับสนและค่าใช้จ่ายสูง ส่วนตัวแทนที่น้อยเกินไปอาจจำกัดความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ดังนั้น ความสมดุลจึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ

ตัวชี้วัดเหล่านี้เมื่อนำมารวมกันแล้ว ถือเป็นวิธีการใหม่ในการวัดความก้าวหน้าของ AI โดยมุ่งเน้นที่การร่วมมือกันอย่างชาญฉลาด การดำเนินการแบบคู่ขนาน และการแก้ปัญหาร่วมกัน แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่การวัดผลแบบหยาบๆ

ข้อได้เปรียบเชิงปฏิรูปของตัวแทน AI แบบคู่ขนาน

เอเจนต์ AI แบบคู่ขนานนำเสนอแนวทางใหม่ด้านปัญญาประดิษฐ์ (machine intelligence) ที่ผสานรวมความเร็ว ความแม่นยำ และความยืดหยุ่นไว้ในรูปแบบที่ระบบแบบโมโนลิธิกเดี่ยวไม่สามารถทำได้ ประโยชน์เชิงปฏิบัติของเอเจนต์เหล่านี้ปรากฏให้เห็นอย่างชัดเจนในทุกอุตสาหกรรม และคาดว่าผลกระทบจะเพิ่มมากขึ้นตามการใช้งานที่เพิ่มขึ้น

ประสิทธิภาพผ่านการดำเนินการงานพร้อมกัน

เอเจนต์แบบคู่ขนานช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้วยการทำงานหลายอย่างพร้อมกัน ตัวอย่างเช่น ในงานสนับสนุนลูกค้า เอเจนต์คนหนึ่งสามารถสืบค้นฐานความรู้ อีกคนหนึ่งดึงข้อมูลบันทึก CRM และอีกคนหนึ่งประมวลผลอินพุตของผู้ใช้แบบเรียลไทม์พร้อมกัน การทำงานแบบคู่ขนานนี้ทำให้ได้รับการตอบสนองที่รวดเร็วและครอบคลุมมากขึ้น เฟรมเวิร์กเช่น ซุปเปอร์เอจี แสดงให้เห็นว่าการดำเนินการพร้อมกันสามารถลดเวลาเวิร์กโฟลว์และเพิ่มผลผลิตได้อย่างไร

ความแม่นยำผ่านการตรวจสอบแบบร่วมมือ

การทำงานร่วมกันของตัวแทนคู่ขนานจะช่วยเพิ่มความแม่นยำ ตัวแทนหลายตัวที่วิเคราะห์ข้อมูลเดียวกันสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ ท้าทายสมมติฐาน และปรับปรุงการใช้เหตุผล ในด้านการดูแลสุขภาพ ตัวแทนสามารถวิเคราะห์ผลการสแกน ตรวจสอบประวัติผู้ป่วย และศึกษาข้อมูลวิจัย ส่งผลให้การวินิจฉัยมีความละเอียดและเชื่อถือได้มากขึ้น

ความแข็งแกร่งผ่านความยืดหยุ่นแบบกระจาย

การออกแบบแบบกระจายช่วยให้มั่นใจได้ว่าความล้มเหลวของเอเจนต์ตัวใดตัวหนึ่งจะไม่ทำให้ระบบหยุดชะงัก หากส่วนประกอบใดตัวหนึ่งขัดข้องหรือทำงานช้าลง ส่วนประกอบอื่นๆ จะยังคงทำงานต่อไปได้ ความยืดหยุ่นนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในสาขาต่างๆ เช่น การเงิน โลจิสติกส์ และการดูแลสุขภาพ ซึ่งความต่อเนื่องและความน่าเชื่อถือเป็นสิ่งสำคัญ

อนาคตที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นด้วยการทำงานแบบคู่ขนาน

ด้วยการผสานประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความยืดหยุ่นเข้าด้วยกัน เอเจนต์ AI แบบขนานจึงสามารถนำเสนอแอปพลิเคชันอัจฉริยะได้หลากหลาย ตั้งแต่ระบบอัตโนมัติระดับองค์กรไปจนถึงการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ แนวทางนี้ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในการออกแบบ AI ช่วยให้ระบบทำงานได้เร็วขึ้น เชื่อถือได้มากขึ้น และมีข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น

ความท้าทายใน AI หลายตัวแทน

แม้ว่าระบบ AI แบบหลายเอเจนต์จะมีความสามารถในการปรับขนาดและปรับตัวได้ แต่ก็ยังคงมีความท้าทายที่สำคัญเช่นกัน ด้านเทคนิค การประสานงานเอเจนต์จำนวนมากจำเป็นต้องมีการประสานงานขั้นสูง เมื่อจำนวนเอเจนต์เพิ่มขึ้น ภาระงานด้านการสื่อสารอาจกลายเป็นปัญหาคอขวดได้

ยิ่งไปกว่านั้น พฤติกรรมที่เกิดขึ้นใหม่มักยากต่อการคาดเดาหรือทำซ้ำ ทำให้การดีบักและการประเมินมีความซับซ้อน งานวิจัยเน้นย้ำถึงข้อกังวลต่างๆ เช่น การจัดสรรทรัพยากร ความซับซ้อนทางสถาปัตยกรรม และศักยภาพของเอเจนต์ที่จะขยายข้อผิดพลาดของกันและกัน

นอกจากปัญหาทางเทคนิคเหล่านี้แล้ว ยังมีความเสี่ยงด้านจริยธรรมและการกำกับดูแลอีกด้วย ความรับผิดชอบในระบบหลายเอเจนต์นั้นกระจัดกระจาย เมื่อเกิดผลลัพธ์ที่เป็นอันตรายหรือไม่ถูกต้อง ก็ไม่แน่ชัดเสมอไปว่าความผิดพลาดนั้นเกิดจากผู้ควบคุมระบบ เอเจนต์แต่ละตัว หรือปฏิสัมพันธ์ระหว่างกัน

ความปลอดภัยเป็นอีกประเด็นที่น่ากังวล เนื่องจากเอเจนต์ที่ถูกบุกรุกเพียงตัวเดียวอาจเป็นอันตรายต่อทั้งระบบ หน่วยงานกำกับดูแลกำลังเริ่มดำเนินการแก้ไข ยกตัวอย่างเช่น คาดว่าพระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรปจะขยายขอบเขตเพื่อจัดการกับสถาปัตยกรรมเอเจนต์ ขณะที่ปัจจุบันสหรัฐอเมริกากำลังดำเนินแนวทางที่ขับเคลื่อนโดยตลาดมากขึ้น

บรรทัดด้านล่าง

ปัญญาประดิษฐ์พึ่งพาการปรับขนาดโมเดลขนาดใหญ่เป็นอย่างมาก แต่วิธีการนี้มีค่าใช้จ่ายสูงและไม่ยั่งยืนมากขึ้นเรื่อยๆ เอเจนต์ AI แบบคู่ขนานจึงเป็นทางเลือกหนึ่งโดยการปรับปรุงประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความยืดหยุ่นผ่านการทำงานร่วมกัน แทนที่จะพึ่งพาระบบเดียว งานต่างๆ จะถูกกระจายไปยังเอเจนต์เฉพาะทางที่ประสานงานกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น การออกแบบนี้ช่วยลดความล่าช้า เพิ่มความน่าเชื่อถือ และช่วยให้แอปพลิเคชันสามารถทำงานตามขนาดได้ในสภาพแวดล้อมจริง

แม้จะมีศักยภาพ แต่ระบบมัลติเอเจนต์ก็ต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการ การประสานงานเอเจนต์หลายตัวทำให้เกิดความซับซ้อนทางเทคนิค ขณะที่การมอบหมายความรับผิดชอบต่อข้อผิดพลาดก็เป็นเรื่องท้าทาย ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยก็เพิ่มขึ้นเช่นกันเมื่อความล้มเหลวของเอเจนต์ตัวหนึ่งส่งผลกระทบต่อเอเจนต์ตัวอื่น ข้อกังวลเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงความจำเป็นในการกำกับดูแลที่เข้มงวดยิ่งขึ้นและการเกิดขึ้นของบทบาทวิชาชีพใหม่ๆ เช่น วิศวกรเอเจนต์ ด้วยการวิจัยอย่างต่อเนื่องและการสนับสนุนจากภาคอุตสาหกรรม ระบบมัลติเอเจนต์มีแนวโน้มที่จะกลายเป็นทิศทางหลักสำหรับการพัฒนา AI ในอนาคต