Khi khối lượng công việc đa tác nhân ngày càng sâu sắc và phức tạp, một câu hỏi trở nên trung tâm: Làm thế nào mà các hệ thống này quyết định phải làm gì? Bài viết mới nhất của Kite AInsights do nhà nghiên cứu Kevin Ros thực hiện, khám phá các khung lý thuyết đứng sau quá trình đó. Khi các nhiệm vụ trở nên phức tạp hơn và các tác nhân trở nên chuyên biệt hơn, việc lập kế hoạch xác định liệu các hệ thống có thể chuyển đổi các mục tiêu rộng lớn thành hành động phối hợp hay không. Câu hỏi không còn là "Liệu các tác nhân có thể giải quyết nhiệm vụ?" Mà là "Liệu họ có thể phân tích, ủy quyền và thực hiện một cách hiệu quả?" Tại trung tâm của công việc này là Lập Kế Hoạch Hướng Tác Nhân (AOP), được hướng dẫn bởi ba nguyên tắc phân tích: ☑️ Khả năng giải quyết: mỗi nhiệm vụ con có thể được xử lý bởi một tác nhân duy nhất ☑️ Tính đầy đủ: các nhiệm vụ hoàn toàn bao phủ mục tiêu của người dùng ☑️ Không trùng lặp: không có công việc trùng lặp hoặc không liên quan Tác nhân meta đóng vai trò điều phối, diễn giải truy vấn, phân phối nhiệm vụ và tinh chỉnh kế hoạch thông qua: • Một Bộ Phát Hiện để phát hiện các nhiệm vụ con bị thiếu hoặc trùng lặp • Một Mô Hình Phần Thưởng để đánh giá khả năng giải quyết nhiệm vụ con Kết quả là gì? AOP mang lại độ chính xác cao hơn ~10% so với các cơ sở đơn tác nhân, và ~4% so với các thiết lập đa tác nhân ngây thơ. Lập kế hoạch đang trở thành mô liên kết cho các hệ thống đa tác nhân - xác định cách mà chúng cấu trúc, phối hợp và hoàn thành các quy trình làm việc phức tạp.