Sehr groß angelegte Multi-Agenten-Simulation in AgentScope

Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope

July 25, 2024

Autoren: Xuchen Pan, Dawei Gao, Yuexiang Xie, Zhewei Wei, Yaliang Li, Bolin Ding, Ji-Rong Wen, Jingren Zhou

cs.AI

Zusammenfassung

In jüngster Zeit haben Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs) neue Möglichkeiten für die Anwendung von Multi-Agenten-Systemen in sehr großen Simulationen eröffnet. Es bestehen jedoch mehrere Herausforderungen bei der Durchführung von Multi-Agenten-Simulationen mit bestehenden Plattformen, wie begrenzte Skalierbarkeit und geringe Effizienz, unzureichende Agentenvielfalt und arbeitsintensive Verwaltungsprozesse. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben wir mehrere neue Funktionen und Komponenten für AgentScope entwickelt, eine benutzerfreundliche Multi-Agenten-Plattform, um ihre Bequemlichkeit und Flexibilität zur Unterstützung von sehr großen Multi-Agenten-Simulationen zu verbessern. Konkret schlagen wir einen auf Akteuren basierenden verteilten Mechanismus als zugrunde liegende technologische Infrastruktur für hohe Skalierbarkeit und Effizienz vor und bieten flexible Umgebung unterstützung für die Simulation verschiedener realer Szenarien, was parallele Ausführung mehrerer Agenten, zentrale Workflow-Orchestrierung sowie Interaktionen zwischen Agenten und Agenten-Umgebung unter den Agenten ermöglicht. Darüber hinaus integrieren wir ein benutzerfreundliches konfigurierbares Tool und eine automatische Hintergrundgenerierungspipeline in AgentScope, um den Prozess der Erstellung von Agenten mit vielfältigen und detaillierten Hintergrund-Einstellungen zu vereinfachen. Zuletzt bieten wir eine webbasierte Benutzeroberfläche zur bequemen Überwachung und Verwaltung einer großen Anzahl von Agenten, die auf mehreren Geräten bereitgestellt werden können. Wir führen eine umfassende Simulation durch, um die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Verbesserungen in AgentScope zu demonstrieren, und bieten detaillierte Beobachtungen und Diskussionen, um das große Potenzial der Anwendung von Multi-Agenten-Systemen in groß angelegten Simulationen hervorzuheben. Der Quellcode ist auf GitHub unter https://github.com/modelscope/agentscope veröffentlicht, um weitere Forschung und Entwicklung in groß angelegten Multi-Agenten-Simulationen zu inspirieren.

English

Recent advances in large language models (LLMs) have opened new avenues for applying multi-agent systems in very large-scale simulations. However, there remain several challenges when conducting multi-agent simulations with existing platforms, such as limited scalability and low efficiency, unsatisfied agent diversity, and effort-intensive management processes. To address these challenges, we develop several new features and components for AgentScope, a user-friendly multi-agent platform, enhancing its convenience and flexibility for supporting very large-scale multi-agent simulations. Specifically, we propose an actor-based distributed mechanism as the underlying technological infrastructure towards great scalability and high efficiency, and provide flexible environment support for simulating various real-world scenarios, which enables parallel execution of multiple agents, centralized workflow orchestration, and both inter-agent and agent-environment interactions among agents. Moreover, we integrate an easy-to-use configurable tool and an automatic background generation pipeline in AgentScope, simplifying the process of creating agents with diverse yet detailed background settings. Last but not least, we provide a web-based interface for conveniently monitoring and managing a large number of agents that might deploy across multiple devices. We conduct a comprehensive simulation to demonstrate the effectiveness of the proposed enhancements in AgentScope, and provide detailed observations and discussions to highlight the great potential of applying multi-agent systems in large-scale simulations. The source code is released on GitHub at https://github.com/modelscope/agentscope to inspire further research and development in large-scale multi-agent simulations.