Simulação Multiagente em Grande Escala no AgentScope

Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope

July 25, 2024

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

cs.AI

Resumo

Os avanços recentes em modelos de linguagem grandes (LLMs) abriram novas possibilidades para a aplicação de sistemas multiagentes em simulações em larga escala. No entanto, ainda existem vários desafios ao conduzir simulações multiagentes com as plataformas existentes, como escalabilidade limitada e baixa eficiência, diversidade insatisfatória de agentes e processos de gerenciamento intensivos. Para enfrentar esses desafios, desenvolvemos várias novas funcionalidades e componentes para o AgentScope, uma plataforma multiagente amigável ao usuário, aprimorando sua conveniência e flexibilidade para suportar simulações multiagentes em larga escala. Especificamente, propomos um mecanismo distribuído baseado em atores como a infraestrutura tecnológica subjacente para grande escalabilidade e alta eficiência, e fornecemos suporte de ambiente flexível para simular vários cenários do mundo real, o que permite a execução paralela de múltiplos agentes, orquestração centralizada do fluxo de trabalho e interações entre agentes e entre agentes e o ambiente. Além disso, integramos uma ferramenta configurável fácil de usar e um pipeline de geração de plano de fundo automático no AgentScope, simplificando o processo de criação de agentes com configurações de plano de fundo diversificadas e detalhadas. Por fim, fornecemos uma interface baseada na web para monitorar e gerenciar convenientemente um grande número de agentes que podem ser implantados em vários dispositivos. Realizamos uma simulação abrangente para demonstrar a eficácia das melhorias propostas no AgentScope e fornecemos observações e discussões detalhadas para destacar o grande potencial da aplicação de sistemas multiagentes em simulações em larga escala. O código-fonte está disponível no GitHub em https://github.com/modelscope/agentscope para inspirar pesquisas e desenvolvimentos adicionais em simulações multiagentes em larga escala.

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.