Um sistema multiagente consiste em vários agentes de inteligência artificial (IA) que atuam de forma autónoma, mas trabalham colaborativamente para compreender as entradas dos utilizadores, tomar decisões e executar tarefas para alcançar um objetivo coletivo.

Os sistemas multiagente resolvem problemas complexos, de múltiplas etapas e em grande escala, libertando as equipas para se concentrarem em tarefas de maior valor.

Alguns exemplos de sistemas multiagente em negócios incluem:

• Serviço de apoio ao cliente: Agentes de IA podem trabalhar em conjunto para acompanhar o problema de um cliente numa chamada de suporte técnico, recomendar soluções, escalar a resolução, 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.
• Segurança e deteção de 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 multiagente vão muito além da simples automatização de 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 largamente as capacidades dos simples chatbots e avançar o que é possível com copilotos de IA. Pense numa única pessoa a operar de forma independente: uma pessoa só pode ter um determinado nível de especialização e, trabalhando em isolamento, só pode alcançar até certo ponto. O mesmo se aplica aos agentes de IA: colaborar alcança muito mais do que trabalhar sozinho. Sistemas multiagente a colaborar autonomamente entre si para gerir fluxos de trabalho mais complexos podem melhorar a produtividade e a eficiência de uma organização.

Um exemplo real de um sistema multiagente é na área de Recursos Humanos, onde agentes apoiam autonomamente o processo de recrutamento através da triagem, classificação e recomendação de candidatos.

Outro exemplo é ao longo da cadeia de abastecimento, onde agentes de IA avaliam autonomamente o impacto do tempo de inatividade das máquinas, reprogramam encomendas afetadas, realocam inventário e planeiam e agendam a manutenção.

• IA: O poder cerebral no centro de um agente de IA
• Agente de IA: Um subconjunto de agentes inteligentes que leva a sua própria agência um passo além 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 compreender 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 informação entre agentes de IA
• Ambiente: Espaço físico, digital e simulado onde a IA funciona

Como funciona um sistema multiagente?

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

Principais arquiteturas de sistemas multiagente

Um sistema multiagente funciona 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 o sistema como um todo, simplificando as comunicações e normalizando a informação. A principal desvantagem de utilizar um sistema multiagente centralizado é que pode criar um ponto único de falha.
• Numa rede descentralizada, os agentes de IA controlam as suas próprias interações diretas entre si, em vez de serem controlados por um único servidor (“gestor de projeto”). Os agentes de IA especializados têm uma compreensão comum e uma responsabilidade partilhada sobre o que estão a tentar alcançar. Embora seja mais robusto e escalável do que uma rede centralizada, a principal desvantagem de utilizar um sistema multiagente descentralizado é que exige uma coordenação mais complexa.

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

Existem várias diferenças entre sistemas multiagente e sistemas de agente único.

• Agentes de IA individuais trabalham de forma autónoma no seu próprio ambiente para realizar uma tarefa solicitada. Utilizam LLMs para compreender as entradas dos utilizadores, desenham fluxos de trabalho e podem recorrer a ferramentas para executar os fluxos de trabalho que planeiam.
• Num sistema multiagente, vários agentes de IA interagem entre si de forma fluida e iterativa, reunindo as suas propriedades e competências individuais não só para alcançar 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 agentes de IA alcancem mais do que quando atuam de forma independente; por exemplo, evitando perder oportunidades fora da sua especialização. Ao comunicarem entre si, os agentes de IA agem mais como uma equipa humana e conseguem colmatar lacunas que, de outra forma, ficariam por resolver.

A diferença entre os dois sistemas é ter um único especialista a desempenhar a sua especialidade individual como uma peça numa engrenagem, em vez de uma equipa de especialistas a coordenar-se e a ter sucesso em tempo real.

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

Pense numa gestora ou num gestor de projetos que reúne uma equipa de especialistas individuais—por exemplo, uma engenheira ou um engenheiro de software, uma designer ou um designer, uma gestora ou um gestor de produto, e assim por diante—para alcançarem feitos maiores através da colaboração. Um sistema multiagente é como um gestor de projeto ou um plano de projeto; pode fazer mais utilizando uma equipa de especialistas. Atribuir agentes de IA a tarefas de acordo com a sua especialização ajuda o LLM a priorizar no que deve focar-se, permitindo assim um melhor desempenho.

A utilização de agentes de IA especializados num sistema multiagente também oferece aos programadores uma estrutura a seguir, permitindo-lhes dividir as suas tarefas em subtarefas que são mais fáceis de programar. Por fim, muitas equipas que utilizam sistemas multiagente podem ver estes a superar os sistemas de agente único, impulsionando novas inovações e a produtividade dos desenvolvedores.

Quando escolher um sistema multiagente

De um modo geral, qualquer organização que já utilize agentes de IA pode beneficiar de um sistema multiagente. A escolha entre um sistema de agente único e um sistema multiagente depende das necessidades específicas de uma organização ou projeto; alcançar o objetivo resume-se à formação, manutenção e processamento de resultados— as mesmas tarefas necessárias para fazer crescer uma equipa de pessoas.

• 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 exigem conhecimentos em várias disciplinas.

Exemplos de sistemas multiagente do mundo real

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

• Linhas de produção automatizadas: Redução do tempo de inatividade com manutenção preditiva Agentes de IA que auditam o equipamento e comunicam-se com outro agente para agendar as reparações necessárias
• Redes elétricas inteligentes: Otimização da distribuição de energia utilizando um agente para monitorizar os sistemas meteorológicos e um segundo agente para usar esses dados para prever a procura de energia
• Veículos autónomos: Aumentar a segurança com o agente de IA a controlar os sistemas de câmaras em colaboração com o agente de exibição no ecrã para guiar o condutor
• Cuidados de saúde e coordenação do paciente: Acelerar o diagnóstico e a intervenção utilizando agentes que representam diferentes especialistas de saúde, que trabalham em conjunto para elaborar um plano de tratamento abrangente
• Gestão da cadeia de abastecimento: Responder mais rapidamente às mudanças utilizando um agente de IA para monitorizar as tendências de vendas e comunicar com outro agente para ajustar os níveis de reabastecimento
• Sistemas de transporte: Melhorar a navegação utilizando um agente para monitorizar as condições do trânsito, que partilha essas informações com um segundo agente que otimiza os percursos dos transportes públicos

Vantagens das aplicações de sistemas multiagente na tecnologia e na IA

Dada uma tarefa complexa como escrever código, um sistema multiagente distribuiria o trabalho como tarefas para agentes individuais que representam o engenheiro de software, o gestor de produto, o designer, o engenheiro de garantia de qualidade e outros papéis necessários para a tarefa. Cada agente de IA desempenha o seu papel, e o sistema multiagente global coordena o trabalho coletivo e permite que os agentes colaborem, raciocinando sobre os próximos passos e além, para, em última análise, alcançar o objetivo geral.

Embora agentes de IA individuais sejam poderosos por si só, podem oferecer ainda mais precisão, escalabilidade e flexibilidade quando fazem parte de um sistema multiagente. Um sistema multiagente pode libertar a equipa para se concentrar em tarefas de maior valor e mais estratégicas, em vez de gastar tempo a supervisionar fluxos de trabalho manuais, repetitivos e que exigem muito trabalho.

Os benefícios gerais de um sistema multiagente incluem:

• Colaboração: Tirar partido da inteligência coletiva de uma equipa de agentes de IA pode ajudar a compreender e resolver problemas cada vez mais complexos.
• Desempenho: Permitir que um grupo maior de agentes de IA especializados interaja e aprenda no seu ambiente pode alcançar mais, mais rapidamente, do que agentes individuais a agir de forma independente.
• Eficiência: O padrão de design de sistemas multiagente oferece aos programadores uma estrutura para dividir tarefas complexas em subtarefas mais fáceis de programar.

Construir um sistema multiagente

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

Conceção de um sistema multiagente

Capacitar decisões mais inteligentes e alcançar eficiências em grande escala começa com um sistema adaptado ao panorama de dados único de uma organização e às particularidades do seu setor. Isto garante que os agentes de IA que compõem o sistema multiagente da organização tenham acesso aos dados mais relevantes, fiáveis e fidedignos disponíveis.

1. Determine as necessidades do projeto e escolha o LLM mais adequado para as satisfazer. Os melhores LLMs para sistemas multiagente oferecem capacidades avançadas de raciocínio, compreensão de leitura, entendimento de linguagem e geração de código.
2. Defina o papel 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 quaisquer ferramentas necessárias de que os agentes de IA possam precisar.
3. Inicie um fluxo de trabalho para cada agente de IA. Orquestre agentes de IA para que as suas tarefas sejam realizadas corretamente e a colaboração seja harmoniosa e eficaz. A iniciação do fluxo de trabalho inclui o estabelecimento do ambiente de IA, a definição de tarefas, o lançamento de agentes, a monitorização da comunicação e a geração de resultados.

Considerações-chave ao implementar um sistema multiagente

Todos os sistemas que uma organização implementa devem funcionar de forma eficiente, ética e dentro das regulamentações estabelecidas, o que exige uma avaliação constante e um quadro de governação.

• Estabeleça práticas éticas para a utilização da IA.

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

• Volte a testar 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.

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

Considerações específicas de governação

• Implemente normas que protejam a privacidade dos dados, previnam o viés e cumpram as leis regulamentares e os padrões da indústria.
• Programe agentes de IA para monitorizar a atividade de outros agentes e identificar quaisquer violações éticas.
• Mantenha a visibilidade sobre a tomada de decisões dos agentes de IA para estabelecer confiança.
• Estabeleça transparência nas operações de sistemas multiagente para cumprir a conformidade regulamentar.
• Identifique e mitigue riscos para reduzir erros e aumentar a fiabilidade.

Supervisão humana

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

Desafios dos sistemas multiagente

Embora os sistemas multiagente sejam altamente capazes, 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 apresentar comportamentos imprevisíveis entre os seus agentes de IA, que transmitem informações incorretas com base na suposição de que são verdadeiras. Detetar a origem da imprecisão e gerir o comportamento com base em dados incorretos pode ser difícil.
• As pessoas que utilizam IA devem também seguir as regras e diretrizes para o uso ético da IA.

O que se segue para a utilização de sistemas multiagente 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 prestação de mais valor em serviços 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 multiagente irão evoluir para gerar resultados cada vez mais precisos, aplicáveis e adaptáveis. Alguns cenários incluem o atendimento ao cliente virtual para responder a perguntas frequentes, o acompanhamento das cadeias de abastecimento e a gestão de inventário, a previsão de tendências de mercado e a recomendação de potenciais oportunidades de crescimento, a atualização de ofertas de emprego e a geração de listas de candidatos, bem como o rastreamento e a prevenção de fraudes através da monitorização de transações em tempo real.

Uma tendência futura será combinar sistemas multiagente com algoritmos de aprendizagem automática 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 a IA e a tecnologia

À medida que os agentes de IA continuam a adaptar-se e a aprender, os sistemas multiagente irão impulsionar a IA para enfrentar problemas mais complexos que afetam organizações de todas as dimensões, áreas e setores. Estas capacidades colocam a IA numa posição para ter um impacto muito maior nas empresas e na sociedade.

Perguntas frequentes