Исследование поведения агентов в мультиагентных системах

Тематика emergent behavior в мультиагентных системах заинтересовала меня уже давно. В отличие от стандартных AI-агентов, которые решают простые задачи, я решил проверить, что произойдет, если дать агентам абстрактные цели и ограниченные ресурсы. Для эксперимента использовался VPS с 100 агентами, каждый из которых имел 1000 токенов виртуального бюджета и цель — максимизировать свой результат. Агенты могли общаться друг с другом и обмениваться токенами, но сначала действовали индивидуально. На 30-м часу эксперимента начали появляться «менеджеры», которые платили другим за выполнение задач, создавая тем самым новые роли. В дальнейшем агенты даже разработали кредитную систему, несмотря на то, что это не было прописано в инструкциях. Также были введены налоги, на которые агенты оперативно отреагировали, создав схемы оптимизации. В итоге к концу эксперимента наблюдались высокие уровни неравенства, а система выработала устойчивость без внешних вмешательств. Это вызывает вопросы о природе экономических систем и emergent properties в условиях ограниченной конкуренции.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: