Simulazione Multi-Agente su Scala Molto Ampia in AgentScope

Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope

July 25, 2024

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

cs.AI

Abstract

I recenti progressi nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) hanno aperto nuove strade per l'applicazione di sistemi multi-agente in simulazioni su scala molto ampia. Tuttavia, permangono diverse sfide quando si conducono simulazioni multi-agente con le piattaforme esistenti, come una scalabilità limitata e una bassa efficienza, una diversità degli agenti insoddisfacente e processi di gestione ad alto sforzo. Per affrontare queste sfide, sviluppiamo diverse nuove funzionalità e componenti per AgentScope, una piattaforma multi-agente user-friendly, migliorandone la comodità e la flessibilità per supportare simulazioni multi-agente su scala molto ampia. Nello specifico, proponiamo un meccanismo distribuito basato su attori come infrastruttura tecnologica sottostante per ottenere una grande scalabilità e un'elevata efficienza, e forniamo un supporto flessibile per l'ambiente per simulare vari scenari del mondo reale, che consente l'esecuzione parallela di più agenti, l'orchestrazione centralizzata dei flussi di lavoro e le interazioni sia tra agenti che tra agenti e ambiente. Inoltre, integriamo in AgentScope uno strumento configurabile di facile utilizzo e una pipeline automatica per la generazione di background, semplificando il processo di creazione di agenti con impostazioni di background diverse ma dettagliate. Ultimo ma non meno importante, forniamo un'interfaccia basata sul web per monitorare e gestire comodamente un gran numero di agenti che potrebbero essere distribuiti su più dispositivi. Conduciamo una simulazione completa per dimostrare l'efficacia dei miglioramenti proposti in AgentScope e forniamo osservazioni e discussioni dettagliate per evidenziare il grande potenziale dell'applicazione dei sistemi multi-agente nelle simulazioni su larga scala. Il codice sorgente è rilasciato su GitHub all'indirizzo https://github.com/modelscope/agentscope per ispirare ulteriori ricerche e sviluppi nelle simulazioni multi-agente su larga scala.

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.