Привет, я серчил надстройки на GPT и нашел интересную концепцию, в которой несколько ИИ агентов на основе GPT общаются друг с другом. Кажется, что она показывает значительные улучшения при применении, и это заставило меня задуматься о некоторых философских штуках.

Примеры мультиагентности в реальной жизни:
- Человеческий мозг, где различные структуры постоянно борются друг с другом за принятие решений.
- Групповые дискуссии и социальные взаимодействия с различными перспективами
- Политика и другие системы со сдержками и противовесами.

Я думаю, следующий этап развития ИИ моделей предполагает создание независимых агентов, которые работают вместе через четко определенный процесс коммуникации. В результате система перестает быть "черным ящиком", и в их диалоге мы сможем увидеть путь к итоговому ответу.

Преимущества мультиагентного подхода:
- Повышение контекста и прозрачности в системах ИИ
- Согласование с реальными примерами мультиагентного подхода
- Лучшее понимание рассуждений, стоящих за окончательным ответом

Например, если два агента имеют по 4 000 токенов общего контекста и 4 000 токенов индивидуального контекста, мы можем иметь не 8 000, а 12 000 токенов контекста. Это число будет увеличиваться с каждым дополнительным агентом.

Возможные проблемы и ограничения:
- Сложность коммуникации между агентами
- Возможное увеличение требуемых вычислительных ресурсов

Чтобы решить эти проблемы потенциальные решения или стратегии могут включать оптимизацию протоколов связи между агентами и разработку более эффективных методов распределения ресурсов.

В итоге, мультиагентный подход в надстройках GPT потенциально может привести к созданию более эффективных и прозрачных систем.