Et prosjekt bruker Agentic AI og Gemini-modeller til å implementere Artificial Bee Colony (ABC) som autonome ‘bie‑agenter’ for klynging på Iris‑datasettet.
Utviklingen beskrives gjennom en Python‑implementering der WebResearcher oppsummerer scikit‑learns klyngealgoritmer og hyperparametere, mens tre agenttyper håndterer søket: ScoutBeeAgent genererer kandidater, EmployedBeeAgent raffinerer dem, og OnlookerBeeAgent evaluerer og velger de beste. En Runner orkestrerer agentsekvensen, FitnessModel vurderer løsninger med Adjusted Rand Index (mål: minimere 1 − ARI), og en Reporter visualiserer konvergens og sammenligner toppresultater mot baseline. Parametervalg og lokale justeringer styres via tekst‑prompter til Gemini‑LLMene som fungerer som agentmotor. Prosjektet kombinerer elementer fra kunstlig intelligens (KI) og swarm intelligence og følger ABC‑metodens naturinspirerte formler for utforskning og utnyttelse.
Kort norsk kontekst: Metoden er relevant for problemområder som nevnes i prosjektet — planlegging, rutelegging, energioptimalisering, ressursfordeling og anomalideteksjon — temaer som finnes i norske forsknings‑ og næringsmiljøer, og som følges av publikum innen AI-nyheter.
Kilde: https://towardsdatascience.com/agentic-ai-swarm-optimization-using-artificial-bee-colonization-abc | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
