Реестровая запись: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
Агенты противоборствующие (Adversarial Agents) – агенты, обучающиеся играть «против» или обманывать других. Например, в играх «кто-то пытается победить», могут специально атаковать слабые стороны соперников. В
Протоколы общения агентов (Inter-Agent Communication Protocols) – правила и форматы обмена сообщениями между агентами. Это могут быть формализованные языки запросов-ответов, сигнализации или общие «чаты» между роботами.
Стратегии распределения задач (Task Allocation Strategies) – методы, как распределять задачи между агентами. Может быть статическое распределение (руками прописано), или динамическое (агенты договариваются, кто что возьмёт
Иерархии агентов (Hierarchical Agent Architectures) – построение многослойных систем, где «высшие» агенты ставят задачи или управляют «низшими». Позволяет разбивать сложные задачи: например, верхний слой планирует цели,
Моделирование агентов (Agent-based Modeling) – метод симуляции сложных систем через набор автономных агентов. Позволяет изучать, как их взаимодействия на простом уровне ведут к глобальным эффектам (экономика,
Координация децентрализованная (Decentralized Agent Coordination) – алгоритмы организации работы агентов без центрального лидера. Каждый агент действует автономно, обмен информацией и координация происходят по локальным правилам или
ИИ кооперативный (Cooperative AI) – направление, изучающее, как обучать агентов эффективно сотрудничать друг с другом и с людьми. Включает разработку методов обучения, при которых агенты максимизируют
Поведение эмерджентное (Emergent Behavior) – появление в системе сложных коллективных эффектов из простых правил взаимодействия агентов. Например, в симуляции стай птиц каждый следует простым правилам: держаться
Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) – обучение нескольких агентов в единой среде с учётом взаимодействия. Каждый агент учится принимать решения, учитывая возможные действия других. Применяется, например, в
Hypernetwork Adaptation – использование вспомогательной сети (гиперсети), которая генерирует или подстраивает веса основного LLM. Вместо прямой донастройки, гиперсеть создает обновления весов для конкретной задачи. Это обеспечивает