DOI: https://doi.org/10.1007/s12525-025-00862-z
تاريخ النشر: 2026-02-06
المؤلف: Simeon Allmendinger وآخرون
الموضوع الرئيسي: تطبيقات أتمتة العمليات الروبوتية
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء (MAAI)، مع تسليط الضوء على دوره التحويلي في أتمتة العمل المعرفي من خلال أنظمة تكيفية من الوكلاء الذكاء الاصطناعي المتفاعلين. هؤلاء الوكلاء قادرون على الإدراك في الوقت الحقيقي، والتفكير، والتنسيق للتعامل مع المهام المعقدة التي تتطلب عادةً خبرة بشرية. يقدم البحث إطار عمل منظم مكون من خمسة عناصر يتصور MAAI كهيكل طبقي، والذي يتضمن نموذج أساسي، إدراك وإجراء مركزي البيانات، تنظيم ديناميكي، سير عمل متكامل للوكلاء، وواجهة تفاعل. يفصل هذا الإطار بفعالية الأبعاد التقنية والتنظيمية والبشرية لـ MAAI، مما يوفر نهجًا منهجيًا للباحثين والممارسين لتحليل وتصميم أتمتة الذكاء الاصطناعي المعتمدة على الوكلاء.
بالإضافة إلى ذلك، يحدد الإطار ثلاث مسارات بحثية تهدف إلى تعزيز القدرات التقنية، وتسهيل التكامل التنظيمي، ومعالجة القضايا الاجتماعية التقنية مثل العدالة، والمساءلة، وتحول العمل. بشكل جماعي، تضع هذه المساهمات الأساس للبحث بين التخصصات حول آثار MAAI على عمليات العمل، والتنسيق، وخلق القيمة الرقمية.
مقدمة
ت outlines مقدمة هذه الورقة البحثية التعقيدات المعنية في العمل المعرفي ضمن معالجة مطالبات التأمين، مع تسليط الضوء على أدوار ممثلي خدمة العملاء، ومحللي السياسات، ومعالجي المطالبات. يتطلب كل دور حكمًا خبيرًا وفهمًا سياقيًا للتنقل في المهام غير المنظمة، مما يبرز الحاجة إلى أفراد مهرة لإدارة المعلومات بفعالية. تناقش الورقة تطور الأتمتة في نظم المعلومات (IS) من أتمتة العمليات الروبوتية الحتمية (RPA) إلى ظهور الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء (MAAI)، الذي يستخدم مجموعات من الوكلاء المعتمدين على الذكاء الاصطناعي القادرين على التفاعل الديناميكي واتخاذ القرار استجابةً للسياق.
يمثل MAAI تقدمًا كبيرًا في دمج الذكاء الاصطناعي ضمن نظم المعلومات، مستمدًا من أبحاث أنظمة الوكلاء المتعددة (MAS) بينما يعالج الأسئلة الأساسية حول حوكمة الوكلاء ودور الفاعلين البشريين. يقترح المؤلفون إطار عمل مكون من خمسة عناصر لتحليل MAAI بشكل منهجي، يتكون من نماذج أساسية، إدراك وإجراء مركزي البيانات، تنظيم ديناميكي، سير عمل متكامل للوكلاء، وواجهات تفاعل. يهدف هذا الإطار إلى توفير فهم منظم لـ MAAI، موضحًا أنه نموذج قائم على الأسس النظرية لديه القدرة على تحويل العمل المعرفي، وإعادة تعريف الأدوار المهنية، وإعادة تشكيل الأسواق الرقمية. ستستكشف الأقسام اللاحقة من الورقة الجذور المفاهيمية لـ MAAI، وتفصيل الإطار المقترح، ومناقشة تحديات التنفيذ ومسارات البحث لمجتمع نظم المعلومات.
مناقشة
ت outlines قسم المناقشة من الورقة البحثية الأسس المفاهيمية وتطور الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء (MAAI) من أنظمة الوكلاء التقليدية (MAS). يؤكد على التحديات التصميمية المزدوجة المتأصلة في MAS: مشكلة تصميم الوكيل، التي تركز على إنشاء كيانات مستقلة قادرة على الإدراك، والتفكير، والعمل، ومشكلة تصميم المجتمع، التي تتعلق بتنظيم هؤلاء الوكلاء في مجموعات فعالة. يبرز المؤلفون الاعتماد المتبادل بين هذه التحديات التصميمية، مشيرين إلى أن خصائص الوكيل الفردية تؤثر على سلوكيات المجموعة، بينما تشكل الهياكل التنظيمية تفاعلات الوكلاء. يقترحون إطار عمل مفاهيمي طبقي يدمج مبادئ MAS الكلاسيكية مع سياقات نظم المعلومات المعاصرة، مما يمدد الأفكار الأساسية لـ MAS إلى مجال الذكاء الاصطناعي.
تتميز الورقة أيضًا MAAI عن MAS التقليدية من خلال معالجة تعقيدات تصنيف الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، خاصة عندما تتكون كيان برمجي واحد من عدة وكلاء فرعيين مستقلين. تناقش خصائص الوكلاء المعتمدين على الذكاء الاصطناعي ضمن MAAI، مع التركيز على دورة الإدراك-القرار-الإجراء ودور النماذج الأساسية (FMs) في تعزيز قدرات الوكلاء. يجادل المؤلفون بأن MAAI يمثل تحولًا من أتمتة العمليات الصارمة إلى سير العمل الديناميكي القابل لإعادة التشكيل، حيث يمكن للوكلاء التكيف مع المواقف الجديدة والتنسيق عبر بيئات اجتماعية تقنية متنوعة. من خلال وضع MAAI عند تقاطع أتمتة العمليات، ونظم المعلومات الوكيلة، والذكاء الاصطناعي، توفر الورقة إطار عمل شامل لفهم الديناميات التشغيلية لـ MAAI، مع تسليط الضوء على إمكانيته في تحويل العمل المعرفي من خلال أنظمة ذكية تعاونية.
DOI: https://doi.org/10.1007/s12525-025-00862-z
Publication Date: 2026-02-06
Author(s): Simeon Allmendinger et al.
Primary Topic: Robotic Process Automation Applications
Overview
The section provides an overview of Multi-agent artificial intelligence (MAAI), highlighting its transformative role in automating knowledge work through adaptive systems of interacting AI agents. These agents are capable of real-time perception, reasoning, and coordination to tackle complex tasks that typically require human expertise. The paper introduces a structured five-component framework that conceptualizes MAAI as a layered architecture, which includes a foundation model, data-centric perception and action, dynamic orchestration, agent-integrated workflow, and interaction interface. This framework effectively separates the technical, organizational, and human dimensions of MAAI, offering a systematic approach for researchers and practitioners to analyze and design agent-based AI automation.
Additionally, the framework outlines three research pathways aimed at enhancing technical capabilities, facilitating organizational integration, and addressing socio-technical issues such as fairness, accountability, and labor transformation. Collectively, these contributions lay the groundwork for interdisciplinary research into the implications of MAAI on work processes, coordination, and the creation of digital value.
Introduction
The introduction of this research paper outlines the complexities involved in knowledge work within insurance claims processing, highlighting the roles of customer service representatives, policy analysts, and claims processors. Each role requires expert judgment and contextual understanding to navigate unstructured tasks, emphasizing the need for skilled individuals to manage information effectively. The paper discusses the evolution of automation in information systems (IS) from deterministic robotic process automation (RPA) to the emergence of Multi-agent AI (MAAI), which utilizes ensembles of AI-based agents capable of dynamic interaction and decision-making in response to context.
MAAI represents a significant advancement in the integration of artificial intelligence within IS, drawing from multi-agent systems (MAS) research while addressing foundational questions about agent governance and the role of human actors. The authors propose a five-component framework to systematically analyze MAAI, consisting of foundation models, data-centric perception and action, dynamic orchestration, agent-integrated workflows, and interaction interfaces. This framework aims to provide a structured understanding of MAAI, positioning it as a theoretically grounded paradigm that has the potential to transform knowledge work, redefine occupational roles, and reshape digital markets. Subsequent sections of the paper will explore the conceptual roots of MAAI, detail the proposed framework, and discuss implementation challenges and research pathways for the IS community.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines the conceptual foundations and evolution of Multi-Agent Artificial Intelligence (MAAI) from traditional Multi-Agent Systems (MAS). It emphasizes the dual design challenges inherent in MAS: the agent design problem, which focuses on creating autonomous entities capable of perception, reasoning, and action, and the society design problem, which pertains to organizing these agents into effective collectives. The authors highlight the interdependence of these design challenges, suggesting that individual agent characteristics influence group behaviors, while organizational structures shape agent interactions. They propose a layered conceptual framework that integrates classical MAS principles with contemporary Information Systems (IS) contexts, thereby extending the foundational ideas of MAS into the realm of AI.
The paper further distinguishes MAAI from traditional MAS by addressing the complexities of classifying AI-based systems, particularly when a single software entity comprises multiple autonomous sub-agents. It discusses the characteristics of AI-based agents within MAAI, emphasizing the perception-decision-action cycle and the role of foundation models (FMs) in enhancing agent capabilities. The authors argue that MAAI represents a shift from rigid process automation to dynamic, reconfigurable workflows, where agents can adapt to novel situations and coordinate across diverse socio-technical environments. By situating MAAI at the intersection of process automation, agentic IS, and AI, the paper provides a comprehensive framework for understanding the operational dynamics of MAAI, highlighting its potential to transform knowledge work through collaborative, intelligent systems.