Zeer grootschalige multi-agent simulatie in AgentScope

Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope

July 25, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

Recente ontwikkelingen in grote taalmodellen (LLMs) hebben nieuwe mogelijkheden geopend voor het toepassen van multi-agent systemen in zeer grootschalige simulaties. Er blijven echter verschillende uitdagingen bestaan bij het uitvoeren van multi-agent simulaties met bestaande platforms, zoals beperkte schaalbaarheid en lage efficiëntie, onvoldoende agentdiversiteit, en arbeidsintensieve beheerprocessen. Om deze uitdagingen aan te pakken, ontwikkelen we verschillende nieuwe functies en componenten voor AgentScope, een gebruiksvriendelijk multi-agent platform, waardoor het gemak en de flexibiliteit voor het ondersteunen van zeer grootschalige multi-agent simulaties worden verbeterd. Specifiek stellen we een actor-gebaseerd gedistribueerd mechanisme voor als de onderliggende technologische infrastructuur voor grote schaalbaarheid en hoge efficiëntie, en bieden we flexibele omgevingsondersteuning voor het simuleren van verschillende real-world scenario's, wat parallelle uitvoering van meerdere agents, gecentraliseerde workflow-orchestratie, en zowel inter-agent als agent-omgeving interacties mogelijk maakt. Bovendien integreren we een gebruiksvriendelijk configureerbaar hulpmiddel en een automatische achtergrondgeneratiepijplijn in AgentScope, wat het proces van het creëren van agents met diverse en gedetailleerde achtergrondinstellingen vereenvoudigt. Last but not least bieden we een webgebaseerde interface voor het gemakkelijk monitoren en beheren van een groot aantal agents die mogelijk over meerdere apparaten zijn verdeeld. We voeren een uitgebreide simulatie uit om de effectiviteit van de voorgestelde verbeteringen in AgentScope aan te tonen, en bieden gedetailleerde observaties en discussies om het grote potentieel van het toepassen van multi-agent systemen in grootschalige simulaties te benadrukken. De broncode is vrijgegeven op GitHub op https://github.com/modelscope/agentscope om verder onderzoek en ontwikkeling in grootschalige multi-agent simulaties te inspireren.

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.