Um sistema multiagente consiste em múltiplos agentes de inteligência artificial (IA) que atuam de forma autônoma, mas trabalham colaborativamente para entender as entradas do usuário, tomar decisões e realizar tarefas para alcançar um objetivo coletivo.

Sistemas multiagente resolvem problemas complexos, em várias etapas e em grande escala, libertando as equipas para se concentrarem em trabalhos de maior valor.

Alguns exemplos de sistemas multi-agente em negócios incluem:

• Serviço ao cliente: Os agentes de IA podem trabalhar juntos para acompanhar o problema de um cliente numa chamada de suporte técnico, recomendar soluções, escalar a solução e ajustar a faturação ou emitir um reembolso.
• Cadeia de abastecimento: Agentes que representam diferentes fornecedores podem colaborar em tempo real para prever necessidades de inventário, alocar recursos e ajustar operações conforme necessário.
• Deteção de segurança e fraude: Agentes de IA podem monitorizar atividades fraudulentas, avaliar o risco e adaptar as ações de uma organização para reduzir ameaças.

Compreender sistemas multiagente

As capacidades dos sistemas multi-agente vão muito além de simplesmente automatizar fluxos de trabalho, em parte, graças aos agentes de IA, que são essencialmente a próxima fronteira da IA generativa. Os agentes de IA irão superar em muito as capacidades de simples chatbots e avançar o que é possível com copilots de IA. Pense em um único ser humano operando de forma independente: uma pessoa pode ter apenas um certo nível de especialização e, trabalhando isoladamente, pode realizar apenas até certo ponto. O mesmo é verdade para os agentes de IA: Colaborar alcança muito mais do que trabalhar sozinho. Sistemas multiagente que colaboram autonomamente entre si para lidar com fluxos de trabalho mais complexos podem melhorar a produtividade e eficiência de uma organização.

Um exemplo do mundo real de um sistema multiagente é em RH, onde os agentes apoiam autonomamente o processo de recrutamento através da triagem, classificação e recomendação de candidatos.

Outro exemplo é na cadeia de abastecimento, onde agentes de IA avaliam autonomamente o impacto do tempo de inatividade das máquinas, reprogramam pedidos afetados, realocam inventário e planeiam e agendam manutenção.

• AI: O poder cerebral no núcleo de um agente de IA
• Agente de IA: Um subconjunto de agentes inteligentes que leva a sua própria agência um passo adiante através da especialização, tomando decisões e realizando tarefas de forma autónoma
• Grandes modelos de linguagem (LLMs): Um sistema de IA treinado com enormes quantidades de dados para que agentes de IA possam entender a linguagem humana e responder de forma conversacional—respondendo a perguntas, gerando texto e tomando outras decisões com base no contexto que aprendeu.
• Orquestração: As trocas de informações entre agentes de IA
• Ambiente: Espaço físico, digital e simulado onde a IA funciona

Como funciona um sistema multi-agente?

Um sistema multiagente distribui tarefas e comunicação entre agentes individuais, cada um dos quais traz o seu talento especializado para alcançar coletivamente um objetivo e aprender com isso num ambiente compartilhado. Esta divisão de tarefas é a chave para a capacidade de um sistema multiagente resolver problemas complexos.

Principais arquiteturas de sistemas multi-agente

Um sistema multiagente opera tipicamente como uma rede centralizada ou descentralizada.

• Numa  rede centralizada, um único servidor controla as interações e informações dos agentes de IA. Este orquestrador (num cenário humano, o gestor de projeto) tem a capacidade de raciocinar sobre o processo e sistema geral, simplificando comunicações e padronizando informações. A principal desvantagem de usar um sistema multiagente centralizado é que pode criar um único ponto de falha.
• Em uma rede  descentralizada, os agentes de IA controlam suas próprias interações diretas uns com os outros, em vez de um único servidor (“gestor de projeto”) controlá-los. Os agentes de IA especializados têm uma compreensão comum e responsabilidade partilhada sobre o que estão a tentar alcançar. Embora mais robusto e escalável do que uma rede centralizada, a principal desvantagem de usar um sistema multi-agente descentralizado é que requer uma coordenação mais complexa.

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

Existem várias diferenças entre sistemas multi-agente e sistemas de agente único.

• Agentes de IA individuais trabalham autonomamente dentro do seu próprio ambiente para realizar uma tarefa solicitada. Eles usam LLMs para entender as entradas dos utilizadores, desenham fluxos de trabalho e podem recorrer a ferramentas para executar os fluxos de trabalho que planeiam.
• Num sistema multiagente, múltiplos agentes de IA interagem uns com os outros de forma fluida e iterativa, reunindo as suas propriedades e conhecimentos individuais não só para realizar a tarefa, mas também para aprender. Um sistema multiagente pode ter milhares de agentes individuais.

A colaboração é uma estratégia que todas as empresas utilizam para tornar as equipas maiores do que a soma das suas partes, e estas táticas podem incluir gestão de projetos, reuniões scrum e fóruns de discussão. A colaboração permite que os agentes de IA alcancem mais do que quando agem de forma independente; por exemplo, perdendo oportunidades fora da sua especialização. Ao conversarem entre si, os agentes de IA agem mais como uma equipa humana e podem preencher lacunas que, de outra forma, ficariam sem solução.

A diferença entre os dois sistemas é ter um único especialista a realizar a sua especialidade individual como uma engrenagem numa roda, em contraste com uma equipa de especialistas a coordenar e a ter sucesso em tempo real.

Uma distinção fundamental entre um sistema de agente único e um sistema multiagente é a capacidade superior deste último de compreender a complexidade do problema e a sua eficácia em abordar esse problema.

Pense num gestor de projeto que reúne uma equipa de especialistas individuais—por exemplo, um engenheiro de software, um designer, um gestor de produto, e assim por diante—para fazer coisas maiores através da colaboração. Um sistema multiagente é como um gestor de projeto ou um plano de projeto; pode fazer mais usando uma equipa de especialistas. Atribuir agentes de IA a tarefas de acordo com a sua especialização ajuda o LLM a priorizar no que se concentrar para que possa oferecer um melhor desempenho.

O uso de agentes de IA especializados num sistema multi-agente também oferece aos desenvolvedores um quadro a seguir, permitindo-lhes dividir suas tarefas em subtarefas que são mais fáceis de codificar. Finalmente, muitas equipas que utilizam sistemas multi-agente podem vê-los superar sistemas de agente único, impulsionando novas inovações e produtividade dos desenvolvedores.

Quando escolher um sistema multi-agente

De um modo geral, qualquer organização que já utilize agentes de IA pode perceber os benefícios de um sistema multiagente. Escolher entre um sistema de agente único e um sistema de multi-agentes depende das necessidades específicas de uma organização ou projeto; alcançar o objetivo resume-se a formação, manutenção e processamento de resultados—as mesmas tarefas que são necessárias para desenvolver uma equipa de humanos.

• Um sistema de agente único é ideal quando as tarefas são simples e bem definidas.
• Um sistema multiagente é ideal quando as tarefas são complexas e requerem especialização em várias disciplinas.

Exemplos de sistemas multiagente do mundo real

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

• Linhas de fabricação automatizadas: Reduzindo o tempo de inatividade com manutenção preditiva Agentes de IA que auditam equipamentos e comunicam-se com outro agente para agendar reparos necessários
• Redes elétricas inteligentes: Otimização da distribuição de energia usando um agente para monitorizar sistemas meteorológicos e um segundo agente para usar esses dados para prever a demanda de energia
• Veículos autónomos: Aumentando a segurança com o agente de IA que controla os sistemas de câmaras colaborando com o agente de exibição no ecrã para guiar o condutor
• Cuidados de saúde do paciente e coordenação: Acelerar o diagnóstico e a intervenção usando agentes que representam diferentes especialistas em saúde que trabalham juntos para conceber um plano de tratamento abrangente
• Gestão da cadeia de abastecimento: Responder mais rapidamente às mudanças usando um agente de IA para monitorizar as tendências de vendas e comunicar com outro agente para ajustar os níveis de reordenação
• Sistemas de transporte: Melhorar a navegação usando um agente para monitorizar as condições de tráfego que partilha com um segundo agente que otimiza rotas para transporte público

Benefícios das aplicações de sistemas multi-agente em tecnologia e IA

Dada uma tarefa complexa como escrever código, um sistema multi-agente distribuiria o trabalho como atribuições para agentes individuais representando o engenheiro de software, gestor de produto, designer, engenheiro de garantia de qualidade e outras funções necessárias para a tarefa. Cada agente de IA faz a sua parte, e o sistema multiagente geral coordena o trabalho coletivo e permite que os agentes colaborem, raciocinando sobre os próximos passos e além, para finalmente alcançar o objetivo geral.

Embora os agentes de IA individuais sejam poderosos por si só, eles podem oferecer ainda mais precisão, escalabilidade e flexibilidade quando fazem parte de um sistema multi-agente. Um sistema multiagente pode liberar a equipe para se concentrar em trabalho de maior valor e mais estratégico, em vez de gastar tempo supervisionando fluxos de trabalho manuais, repetitivos e intensivos em mão de obra.

Os benefícios gerais de um sistema multi-agente incluem:

• Colaboração: Aproveitar a inteligência coletiva de uma equipa de agentes de IA pode compreender e resolver problemas cada vez mais complexos.
• Desempenho: Permitir que um maior número de agentes de IA especializados interaja e aprenda no seu ambiente pode realizar mais, mais rapidamente, do que agentes individuais agindo de forma independente.
• Eficiência: O padrão de design de sistema multi-agente oferece aos desenvolvedores uma estrutura para como dividir tarefas complexas em subtarefas que são mais fáceis de codificar.

Construindo um sistema multiagente

Ao construir um sistema multiagente, é importante considerar a qualidade e a profundidade dos dados disponíveis para uma organização.

Desenvolvendo um sistema multiagente

Capacitar decisões mais inteligentes e alcançar eficiências em escala começa com um sistema adaptado ao panorama de dados único de uma organização e às nuances do seu setor. Isto garante que os agentes de IA que compõem o sistema multi-agente da organização tenham os dados mais relevantes, fiáveis e confiáveis disponíveis.

1. Determine as necessidades do projeto e escolha o LLM mais ideal para atender a essas necessidades. Os melhores LLMs para sistemas multi-agente oferecem capacidades avançadas de raciocínio, compreensão de leitura, entendimento de linguagem e geração de código.
2. Defina o papel e os objetivos para 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 quaisquer ferramentas necessárias que os agentes de IA possam precisar.
3. Inicie um fluxo de trabalho para cada agente de IA. Orquestre agentes de IA para que suas tarefas sejam realizadas corretamente, e a colaboração seja harmoniosa e eficaz. A iniciação do fluxo de trabalho inclui estabelecer o ambiente de IA, definir tarefas, lançar agentes, monitorizar a comunicação e gerar resultados.

Considerações chave ao implementar um sistema multi-agente

Cada sistema que uma organização implementa deve operar de forma eficiente, ética e dentro das regulamentações estabelecidas, o que requer avaliação constante e um quadro de governança.

• Estabelecer práticas éticas para o uso de IA.

• Identifique métricas para o desempenho de cada agente de IA.

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

• Avalie a capacidade do sistema de recuperar-se de erros, adaptar-se a mudanças e garantir a continuidade do negócio.

• Monitorizar e auditar continuamente o sistema multi-agente para identificar áreas de melhoria.

Considerações específicas de governança

• Implemente normas que protejam a privacidade dos dados e previnam preconceitos, cumprindo as leis regulatórias e normas da indústria.
• Programar agentes de IA para monitorizar a atividade de outros agentes e identificar quaisquer violações éticas.
• Mantenha a visibilidade na tomada de decisões do agente de IA para estabelecer confiança.
• Estabelecer transparência nas operações de sistemas multiagente para cumprir a conformidade regulatória.
• Identifique e mitigue riscos para reduzir erros e aumentar a fiabilidade.

Supervisão humana

• Use um modelo com intervenção humana para fluxos de trabalho a fim de manter o alinhamento com os valores humanos.
• Inclua pontos de contacto humanos para monitorizar e prevenir ações autónomas não autorizadas.

Desafios dos sistemas multi-agente

Embora os sistemas multi-agente sejam altamente capazes, eles apresentam alguns desafios a considerar.

• A IA ainda precisa tornar-se proficiente em lidar com tarefas complexas, fluxos de trabalho e processos empresariais que não são facilmente pré-configurados ou que exigem múltiplos passos para serem concluídos.
• Ter mais agentes de IA aumenta a complexidade do sistema, a configuração e a manutenção necessária.
• Um sistema multiagente descentralizado pode experimentar um comportamento imprevisível entre os seus agentes de IA que transmitem informações incorretas com base na suposição de que são verdadeiras. Detectar a fonte da imprecisão e gerir o comportamento com base em dados incorretos pode ser difícil.
• Os humanos que utilizam IA devem também seguir as regras e diretrizes para o uso ético da IA.

O que vem a seguir para o uso de sistemas multi-agentes de IA

Os agentes de IA representam uma mudança significativa na forma como o trabalho é realizado, desde a melhoria das eficiências operacionais até à entrega de mais valor de serviço com menos esforço.

Tendências emergentes e previsões

À medida que a IA se torna mais capaz e a gestão de dados mais rigorosa, os sistemas multi-agente evoluirão para gerar resultados cada vez mais precisos, aplicáveis e adaptativos. Alguns cenários incluem serviço ao cliente virtual para responder a perguntas comuns, monitorização de cadeias de abastecimento e gestão de inventário, previsão de tendências de mercado e recomendação de oportunidades de crescimento potencial, atualização de anúncios de emprego e geração de listas de candidatos, e rastreamento e prevenção de fraude através da monitorização de transações em tempo real.

Uma tendência futura será combinar sistemas multi-agente com algoritmos de aprendizagem de máquina cada vez mais dinâmicos para avançar na análise de dados e no desenvolvimento de aplicações. Outra tendência aproveita a crescente inteligência e capacidades dos agentes de IA individuais que contribuem para a eficácia de um sistema multiagente.

Implicações para IA e tecnologia

À medida que os agentes de IA continuam a adaptar-se e a aprender, os sistemas multi-agente irão levar a IA mais profundamente a problemas mais complexos enfrentados por organizações de todos os tamanhos, focos e indústrias. Essas capacidades posicionam a IA para ter um impacto muito maior nos negócios e na sociedade.

Perguntas frequentes