13、大规模多智能体系统中协调失败的处理

大规模多智能体系统中协调失败的处理

1 引言

在现实、复杂的领域中，智能体需要监控其他智能体，以完成任务、检测故障、进行协调与协作。多智能体系统中智能体监控的重要性在理论和实践中早已得到认可，其应用场景广泛，涵盖工业系统、虚拟训练与研究环境、人机交互以及多机器人团队等。

团队监控的一个特定目标是检测和解决团队协作与协调中的失败问题。这些失败可能源于意外的环境状态，或者通信、传感器、执行器的不确定性。例如，通信的间歇性故障可能导致一个智能体发送了消息，而其同伴却未收到。

因此，已部署的多智能体系统必须具备检测、诊断和解决故障的能力。然而，大规模多智能体系统面临着诸多挑战，主要包括有限的连通性和潜在故障数量的组合复杂性。本文将深入探讨这些挑战，并分析现有故障检测方法的应对策略。我们将以检测智能体团队间的分歧为例，展示近年来解决大规模系统问题的方法演变。

2 动机与背景

团队协作的相关研究强调，团队成员在目标、计划和信念等状态特征上达成一致至关重要。许多团队协作理论将一致定义为一种相互信任的状态，例如SharedPlans理论要求团队成员在任务规划和执行阶段对共享方案达成相互信任；Joint Intentions框架则强调团队成员对团队目标的选择、目标的可实现性和相关性达成相互信任。

然而，实现和维持一致并非易事。团队协作理论指出，通过相互信任达成一致在实际中难以实现，通常需要进行近似处理。这些近似处理往往依赖于团队成员的可靠性、可靠的通信、相互观察的能力以及共同可见的环境等假设。但在实际应用中，这些假设可能会失效，导致团队成员之间出现分歧。这种分歧可能会对协作造成严重影响，因此团队监控以检测分歧至关重要。

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