En la actualidad, con el rápido desarrollo de la tecnología AI, no deberíamos considerar a los agentes de AI como individuos que existen de manera independiente. Por el contrario, al reunir múltiples agentes de AI en un equipo colaborativo, podemos explorar escenarios de aplicación más amplios. Este equipo puede lograr la cooperación en la división del trabajo y el Asentamiento mutuo, formando un pequeño sistema económico.

Imagina un entorno virtual en el que podemos desplegar un conjunto de agentes de IA: uno encargado de crear contenido, otro que gestiona la interacción comunitaria y otro que maneja los pagos y Asentamiento. Cada agente tiene su tarea específica y la recompensa correspondiente, pero pueden trabajar en conjunto para llevar a cabo operaciones comerciales más complejas.

Una de las ventajas destacadas de este modelo de colaboración de múltiples agentes es que los agentes pueden compartir capacidades, invocar servicios entre sí y distribuir los ingresos de acuerdo con las reglas preestablecidas. Para lograr esta colaboración, debemos prestar atención a los siguientes puntos:

Primero, defina claramente el papel y los límites de cada agente, incluidas sus responsabilidades, derechos y las interfaces que se pueden invocar, evitando la superposición de funciones o la expansión excesiva de derechos. En segundo lugar, diseñe un proceso de cooperación claro, descomponiendo todo el proceso en una serie de eventos, como la generación de contenido, la confirmación de derechos de autor, la venta y la distribución de ingresos, y asigne condiciones de activación y beneficiarios para cada etapa.

Además, es necesario establecer un mecanismo de distribución de ingresos contractual, que a través de contratos inteligentes defina claramente la forma de división de ingresos, asigne un porcentaje correspondiente y condiciones de activación a cada agente, reduciendo la intervención humana. Al mismo tiempo, se introduce un mecanismo de reputación, estableciendo indicadores de rendimiento para los agentes, como la tasa de finalización de tareas, el tiempo de respuesta y la calificación de usuarios, vinculando su reputación con la futura asignación de tareas e ingresos.

En la aplicación práctica, se sugiere comenzar a pequeña escala, primero probando con un pequeño equipo compuesto por dos o tres agentes, funcionando en escenarios limitados, como una colaboración de IP o un evento pequeño, y luego expandiendo gradualmente la escala después de recopilar datos.

Este modelo de colaboración de múltiples agentes tiene un potencial de aplicación en varios campos. Por ejemplo, en el campo de la educación, podemos establecer un agente docente responsable de la enseñanza, un agente asistente encargado de las pruebas, y además un agente de ventas que maneje los pagos y la emisión de certificados. En las campañas de marketing de marca, puede haber un agente creativo que genere el guion, un agente de actores que produzca el video, y un agente de operaciones que se encargue de la publicidad en redes sociales y el Asentamiento de bonificaciones.

En general, la colaboración multiagente ha abierto nuevas posibilidades para las aplicaciones de IA, permitiéndonos construir sistemas impulsados por IA más complejos y eficientes, que traen innovación y transformación a diversas industrias.