I sistemi multi-agente basati su LLM hanno mostrato progressi significativi nella collaborazione generativa e nella gestione coordinata delle risorse. Secondo uno studio pubblicato su arXiv, gli agenti che condividono informazioni e adattano reciprocamente le strategie aumentano l’efficienza complessiva fino al 42%. In simulazioni digitali simili a un Roobet Casino, gli agenti generativi hanno ridistribuito compiti e risorse per massimizzare il guadagno collettivo e prevenire conflitti.
L’analisi dei social network indica che il 58% degli utenti percepisce l’interazione con agenti collaborativi come più intuitiva e prevedibile rispetto a quella con agenti tradizionali. Le architetture ibride, combinando approcci simbolici e subsimbolici, consentono agli agenti di apprendere sia da conoscenze strutturate sia dall’esperienza, migliorandone l’adattabilità in ambienti nuovi e dinamici.
I meccanismi di feedback interno e auto-correzione riducono i conflitti e permettono di raggiungere un consenso adattivo in tempo reale. Le ricerche mostrano che gli agenti con valutazione critica interna possono prevenire fino al 30% dei conflitti emergenti nelle simulazioni complesse. Le principali sfide future includono la sicurezza della memoria distribuita e il mantenimento delle prestazioni in sistemi con centinaia di agenti interdipendenti, ma le prospettive di applicazione in pianificazione urbana, infrastrutture ed educazione rimangono molto promettenti.
