Zwei‑Stufen‑Optimierung für KI‑Aufgaben‑Auslagerung im Internet der Agenten
Das Internet der Agenten (IoA) entwickelt sich rasch zu einer zentralen Architektur für vernetzte Intelligenzsysteme. Es ermöglicht intelligente Agenten, sich zu entdecken, miteinander zu kommunizieren und gemeinsam zu denken – weit über die Grenzen einzelner, isolierter Modelle hinaus.
Im IoA agieren physische Wireless Agenten (WAs) mit begrenzten Ressourcen, die ihre rechenintensiven Aufgaben an nahegelegene Server auslagern müssen. Diese Server sind entweder mobile Agenten (MAs), etwa Fahrzeugagenten, oder feste Agenten (FAs), wie Edge‑Einheiten. Durch ihre stabile Lage und konstante Konnektivität fungieren FAs zuverlässig als Kommunikations‑ und Aufgabensammelstellen und können Aufgaben an eine dritte Ebene – die Aerial Agenten (AAs) – weiterleiten, die über zusätzliche Kapazitäten verfügen.
Zur effizienten Koordination wird ein zweistufiges Optimierungsmodell eingesetzt. In der ersten Stufe agieren MAs und FAs als Mehrfachführer in einem Stackelberg‑Spiel, setzen Preisstrategien und bestimmen die Aufgabenauslagerung der WAs. Sobald ein FA jedoch überlastet ist, kann er Aufgaben an verfügbare Luftagenten delegieren.
Die zweite Stufe ergänzt dieses Vorgehen durch ein Double‑Dutch‑Auction‑Modell. Überlastete FAs treten als Verkäufer auf, während verfügbare AAs als Käufer fungieren. Durch dieses dynamische Auktionssystem wird die Lastverteilung noch flexibler gestaltet, sodass die gesamte Agenten‑Infrastruktur optimal ausgelastet bleibt.