O sistema multiagente é composto por vários agentes de inteligência artificial (IA) que atuam de forma autônoma, mas colaborativa, para interpretar as entradas do usuário, decidir e executar tarefas para atingir um objetivo coletivo.

Os sistemas multiagente resolvem problemas complexos com várias etapas e em larga escala e liberam as equipes para tarefas de maior valor agregado.

Alguns exemplos de sistemas multiagente nos negócios:

• Atendimento ao cliente: os agentes de IA podem trabalhar juntos para rastrear o problema do cliente nas chamadas de suporte técnico, recomendar correções, ampliar a solução, ajustar o faturamento e emitir reembolsos.
• Cadeia de suprimentos: agentes que representem fornecedores diferentes podem colaborar em tempo real para prever necessidades de estoque, alocar recursos e ajustar as operações conforme necessário.
• Segurança e detecção de fraudes: os agentes de IA podem monitorar atividades fraudulentas, avaliar o risco e adaptar as ações da empresa para reduzir ameaças.

Compreensão de sistemas multiagente

Os recursos dos sistemas multiagente vão muito além da simples automação de workflows, em parte graças aos agentes de IA, que, em essência, são a próxima fronteira da IA generativa. Os agentes de IA excederão muito a capacidade dos chatbots simples e farão avançar o que é possível com os copilotos de IA. Pense em um único ser humano que opera de forma independente: há limites para a experiência e a capacidade de trabalho de uma pessoa só. O mesmo acontece com os agentes de IA: a colaboração realiza muito mais do que o trabalho isolado. Quando colaboram entre si de forma autônoma para lidar com fluxos de trabalho mais complexos, os sistemas multiagente aumentam a produtividade e a eficiência da organização.

Um exemplo real de sistema multiagentes é o RH, em que os agentes apoiam de forma autônoma o processo de recrutamento por meio de triagem, classificação e recomendação de candidatos.

Outro exemplo é a cadeia de suprimentos, em que os agentes de IA avaliam de forma autônoma o impacto do tempo de inatividade das máquinas, reprogramam os pedidos afetados, realocam estoque e planejam e programam a manutenção.

• IA: o poder cerebral no núcleo de um agente de IA
• Agente de IA: um subconjunto de agentes inteligentes que faz a própria agência avançar com a especialização e toma decisões e cumpre tarefas de forma autônoma.
• Grandes modelos de linguagem (LLMs): sistema de IA treinado com uma grande quantidade de dados para que os agentes de IA entendam a linguagem humana e reajam de forma conversacional, com respostas a perguntas, elaboração de textos e decisões baseadas no contexto aprendido.
• Orquestração: a troca de informações entre os agentes de IA.
• Ambiente: espaço físico, digital e simulado onde a IA funciona.

Como funciona o sistema multiagente?

O sistema multiagente distribui tarefas e comunicação entre agentes individuais. Cada um deles traz seu talento especializado para atingir o objetivo de forma coletiva e aprender com ele em um ambiente compartilhado. Essa divisão de tarefas é o segredo da capacidade do sistema multiagente de resolver problemas complexos.

Principais arquiteturas de sistemas multiagente

Normalmente, o sistema multiagente opera como uma rede centralizada ou descentralizada.

• Na rede centralizada, um único servidor controla as interações e informações dos agentes de IA. Esse orquestrador (no cenário humano, o gerente de projeto) tem capacidade de raciocinar sobre o sistema e o processo geral para simplificar as comunicações e padronizar as informações. A principal desvantagem de um sistema multiagente centralizado é que ele pode criar um único ponto de falha.
• Na rede descentralizada, os agentes de IA controlam as interações diretas entre si, em vez de ter um único servidor ("gerente de projetos") para controlá-los. Os agentes de IA especializados têm uma compreensão em comum e compartilham a responsabilidade do que tentam realizar. Embora mais robusta e escalável do que a rede centralizada, a principal desvantagem do sistema multi-agente descentralizado é tornar a coordenação mais complexa.

Qual é a diferença entre o sistema multiagente e o agente único?

Há várias diferenças entre sistemas multiagente e sistemas de agentes individuais.

• Os agentes de IA individuais trabalham de forma autônoma em seu próprio ambiente para executar a tarefa solicitada. Eles usam LLMs para entender as entradas do usuário, criam workflows e recorrem a ferramentas para executar os workflows planejados.
• Nos sistemas multiagente, vários agentes de IA interagem entre si de forma fluida e iterativa e reúnem a expertise e as propriedades individuais para realizar a tarefa e aprender. O sistema multiagente pode ter milhares de agentes individuais.

A colaboração é uma estratégia usada por todos os negócios para tornar as equipes maiores do que a soma das partes. Essa tática pode incluir a gestão de projetos, as reuniões de scrum e os fóruns de discussão. A colaboração permite que os agentes de IA realizem mais do que quando agem de forma independente; por exemplo, na falta de oportunidade fora de sua especialização. Ao conversarem entre si, os agentes de IA atuam como uma equipe humana e preenchem lacunas que não seriam resolvidas.

A diferença entre os dois sistemas é ter um só especialista que pratica seu trabalho individual como o dente de uma engrenagem ou uma equipe de especialistas coordenados que se sucedem em tempo real.

Uma distinção fundamental entre o sistema de agente único e um sistema multiagente é a capacidade mais alta deste último de entender a complexidade do problema e a eficácia na solução do problema.

Pense no gerente de projeto que reúne uma equipe de especialistas individuais – por exemplo, um engenheiro de software, um designer, um gerente de produto etc. – para fazer coisas maiores de forma colaborativa. O sistema multiagente é como o gerente ou o plano de um projeto: consegue fazer mais quando trabalha com uma equipe de especialistas. A atribuição das tarefas a agentes de IA de acordo com a especialização de cada um ajuda o LLM a priorizar os pontos principais para oferecer um melhor desempenho.

O uso de agentes de IA especializados no sistema multiagente também oferece aos desenvolvedores uma estrutura a seguir, permitindo que dividam as tarefas em subtarefas mais fáceis de codificar. Por fim, muitas equipes que usam sistemas multiagentes talvez percebam que eles superam os sistemas de agente único e impulsionam inovações e a produtividade do desenvolvedor.

Quando escolher um sistema multiagente

De modo geral, qualquer organização que já use agentes de IA percebe os benefícios do sistema multiagente. A escolha entre o sistema de agente único e o sistema multiagente depende da necessidade específica da empresa ou do projeto; atingir o objetivo depende de treinamento, manutenção e processamento dos resultados – as mesmas tarefas necessárias para expandir uma equipe.

• O sistema de agente único é ideal quando as tarefas são simples e bem definidas.
• O sistema multiagente é ideal quando as tarefas são complexas e exigem experiência em várias disciplinas.

Exemplos de sistemas multiagente do mundo real

Graças à flexibilidade e adaptabilidade, os sistemas multiagente são ideais para funções em quase todos os setores.

• Linha de produção automatizada: redução do tempo de inatividade com agentes de IA de manutenção preditiva, que auditam equipamentos e se comunicam com outro agente para programar os reparos necessários.
• Rede elétrica inteligente: otimização da distribuição de energia com um agente para monitorar os sistemas meteorológicos e outro para usar esses dados e prever a demanda de energia.
• Veículos autônomos: aumento da segurança; o agente de IA controla os sistemas de câmeras e colabora com o agente de exibição na tela para orientar o motorista.
• Cuidados de saúde e coordenação do paciente: aceleração do diagnóstico e da intervenção com agentes que representam diversos especialistas em saúde que trabalham juntos para elaborar um plano de tratamento abrangente.
• Gestão da cadeia de suprimentos: resposta mais rápida às mudanças com um agente de IA que monitora as tendências de vendas e se comunica com outro agente que ajusta o nível de reabastecimento.
• Sistemas de transporte: navegação aprimorada usando um agente monitora as condições de tráfego e as compartilha com outro agente que otimiza as rotas para o transporte público.

Benefícios dos aplicativos de sistemas multiagente em tecnologia e IA

Em tarefas complexas como escrever código, um sistema multiagente distribuiria o trabalho e os atribuiria a agentes individuais que representariam o engenheiro de software, o gerente de produto, o designer, o engenheiro de garantia de qualidade e outras funções necessárias para a tarefa. Cada agente de IA faz sua parte, e o sistema multiagente geral coordena o trabalho coletivo e permite que os agentes colaborem e raciocinem sobre as etapas seguintes e futuras para finalmente cumprir o objetivo geral.

Embora sejam poderosos por si sós, os agentes de IA podem oferecer ainda mais precisão, escalabilidade e flexibilidade quando fazem parte de um sistema multiagente. O sistema multiagente libera a equipe para se concentrar em valores mais altos e trabalho mais estratégico, em vez de perder tempo supervisionando workflows manuais, repetitivos e exaustivos.

Benefícios gerais de um sistema multiagente:

• Colaboração: O uso da inteligência coletiva de uma equipe de agentes de IA promove o entendimento e a resolução de problemas cada vez mais complexos.
• Desempenho: Habilitar um pool maior de agentes de IA especializados para interagir e aprender no ambiente permite realizar mais e com maior rapidez do que com agentes únicos que agem de forma independente.
• Eficiência: O padrão de design do sistema multiagente dá aos desenvolvedores uma estrutura para dividir tarefas complexas em subtarefas mais fáceis de codificar.

Desenvolvimento de um sistema multiagente

Ao criar um sistema multiagente, é importante considerar a qualidade e a profundidade dos dados disponíveis na organização.

Design de um sistema multiagente

A capacitação de decisões mais inteligentes e a obtenção de eficiência em larga escala começam com um sistema adaptado à estrutura de dados exclusiva da organização e às nuances do setor. Isso garante que os agentes de IA que compõem o sistema multiagente da empresa tenham os dados mais confiáveis e relevantes disponíveis.

1. Determine as necessidades do projeto e escolha o LLM ideal para atender a essas necessidades. Os melhores LLMs para sistemas multiagente oferecem recursos avançados de raciocínio, compreensão de leitura, entendimento da linguagem e geração de código.
2. Defina a função e os objetivos de cada agente de IA. Certifique-se de que cada agente de IA saiba o que fazer como parte do objetivo maior. Atribua o LLM correto e as ferramentas necessárias aos agentes de IA.
3. Inicie um workflow para cada agente de IA. Orquestre os agentes de IA para que suas tarefas sejam feitas corretamente, com uma colaboração eficaz e harmoniosa. A iniciação do workflow inclui estabelecer o ambiente de IA, definir tarefas, iniciar agentes, monitorar a comunicação e gerar resultados.

Principais considerações ao implementar um sistema multiagente

Todo sistema implementado na empresa deve operar de forma eficiente, ética e dentro da regulamentação estabelecida, o que requer avaliação constante e uma estrutura de governança.

• Estabeleça práticas éticas para usar a IA.

• Identifique as métricas de desempenho de cada agente de IA.

• Volte a testar o desempenho do sistema quando o número de agentes de IA e/ou de tarefas aumentar.

• Avalie a capacidade do sistema de se recuperar de erros, adaptar-se a mudanças e dar continuidade aos negócios.

• Monitore e audite continuamente o sistema multiagente para identificar áreas de melhoria.

Considerações específicas da governança

• Aplique padrões que protejam a privacidade dos dados, evitem preconceitos e cumpram as leis regulatórias e os padrões do setor.
• Programe agentes de IA para monitorar a atividade de outros agentes e identificar violações éticas.
• Mantenha a visibilidade das decisões dos agentes de IA para ganhar confiança.
• Estabeleça transparência nas operações de sistemas multiagente para atender ao compliance regulatório.
• Identifique e reduza o risco para diminuir os erros e aumentar a confiabilidade.

Supervisão humana

• Use um modelo com participação humana nos workflows para manter o alinhamento com valores humanos.
• Inclua pontos de contato humanos para monitorar e evitar ações autônomas não sancionadas.

Desafios dos sistemas multiagente

Embora sejam altamente capazes, os sistemas multiagente trazem alguns desafios a considerar.

• A IA ainda precisa se tornar proficiente no tratamento de tarefas complexas, workflows e processos de negócios difíceis de pré-configuração ou que exigem várias etapas até a conclusão.
• Ter mais agentes de IA aumenta a complexidade, a configuração e a manutenção necessária do sistema.
• Um sistema multiagente descentralizado pode presenciar um comportamento imprevisível dos agentes de IA, que transmitem informações incorretas como se fossem verdadeiras. Detectar a origem da imprecisão e gerenciar o comportamento baseado em dados incorretos pode ser um desafio.
• Os seres humanos que usam a IA também precisam seguir as regras e diretrizes de uso ético da IA.

Qual é o próximo passo para o uso de sistemas multiagente de IA

Os agentes de IA representam uma grande mudança na forma de trabalhar, desde o aumento da eficiência operacional até a geração de mais valor de serviço com menos esforço.

Tendências e previsões emergentes

À medida que a IA se torna mais capaz e o gerenciamento de dados mais rigoroso, os sistemas multiagente evoluirão para gerar resultados cada vez mais precisos, aplicáveis e adaptativos. Alguns cenários são o atendimento virtual ao cliente para responder a perguntas comuns, o monitoramento de cadeias de suprimentos e a gestão de estoque, a previsão de tendências de mercado e a recomendação de oportunidades de possível crescimento, a atualização de anúncios de emprego e geração de listas de candidatos e o rastreamento e a prevenção de fraudes com o monitoramento de transações em tempo real.

Uma tendência futura será combinar sistemas multiagente com algoritmos de Machine Learning cada vez mais dinâmicos para avançar na análise de dados e no desenvolvimento de aplicativos. Outra tendência aproveita a inteligência e a capacidade cada vez maiores dos agentes de IA individuais que contribuem para a eficácia de um sistema multiagente.

Consequências para a IA e a tecnologia

À medida que os agentes de IA continuam a aprender e se adaptar, os sistemas multiagente levarão a IA a se aprofundar nos problemas mais complexos enfrentados por organizações de todos os portes e setores. Esses recursos posicionam a IA para ter um impacto muito maior nas empresas e na sociedade.

Perguntas frequentes