04 | Junho
Multiagentes de IA - O seu novo time
Se uma única ferramenta de inteligência artificial baseada em agentes já possui um potencial impressionante, como seria se várias delas pudessem trabalhar em conjunto?
Vamos entender como esses sistemas funcionam e, principalmente, quais benefícios eles trazem para o seu negócio?
De um agente solitário a uma equipe
Para falar sobre multiagentes, primeiro precisamos olhar para um agente de IA isolado. Pense nele como um especialista em uma única tarefa ou área. Por exemplo, um agente pode ser programado para otimizar a rota de entregas de uma frota de veículos, garantindo o menor tempo de percurso e menor consumo de combustível. Ele é muito eficiente no que faz, mas não consegue executar outras tarefas importantes naquele setor, como a gestão do estoque ou o acompanhamento do status de cada entrega em tempo real.
Gostaria de entender mais sobre os agentes de IA? Acesse nosso conteúdo aqui,
Com os sistemas multiagentes, é como ter vários agentes individuais reunidos com a capacidade de interagir e colaborar entre si. Se utilizarmos o mesmo exemplo anterior, um pode atuar na otimização de rotas, outro na gestão de estoque e outro no rastreamento e comunicação, como uma equipe coordenada para um objetivo comum predefinido.
Componentes essenciais
Para que um sistema multiagente funcione bem, é preciso um conjunto de elementos que garantam a interação, a comunicação e a execução de tarefas. Os principais são:
Agentes individuais: São sistemas de IA autônomos, capazes de perceber o ambiente, processar informações, tomar decisões e executar ações com autonomia, dependendo de seu tipo e configuração.
Conexões: São canais e protocolos que permitem a comunicação entre os agentes. Podem ser comparadas a plataformas usadas pelos membros de uma equipe para se comunicarem, como chats ou e-mails.
Orquestração: É o mecanismo que define como os agentes coordenam seus esforços. Pode seguir um modelo mais simples, com tarefas sequenciais, ou um modelo mais complexo, com decisões hierárquicas ou interações dinâmicas. A orquestração garante que a sinergia entre os agentes leve a resultados eficazes.
Ferramentas: São os recursos que os agentes utilizam para executar suas funções. Podem incluir algoritmos de análise de dados, acesso a bases de conhecimento ou capacidades de automação.
Humano no loop: Dependendo da configuração do sistema, a intervenção humana ainda pode ser necessária. Em determinados momentos, um especialista pode ser acionado para validar decisões, ajustar parâmetros ou lidar com situações inesperadas.
LLM (Large Language Model): Modelos de linguagem, como os que geram textos, traduzem idiomas ou respondem a perguntas, estão cada vez mais presentes em arquiteturas multiagentes. Eles ajudam os agentes a interpretar, compreender linguagem natural, tomar decisões complexas baseadas em texto ou até simular o comportamento humano. Em resumo, a IA baseada em agentes pode usar a IA generativa como ferramenta para alcançar seus objetivos.
A arquitetura por trás de tudo
Essa etapa da construção de um sistema multiagente tem um grande impacto no comportamento dos agentes após a implementação. A escolha da opção mais adequada depende do problema a ser resolvido e do ambiente onde ele será implementado.
Redes centralizadas: Nessa arquitetura, existe uma unidade central de controle, como um "cérebro", que reúne informações de todos os agentes, toma decisões e distribui as tarefas. O ponto positivo é o controle centralizado e padronização. A desvantagem é que, se esse centro falhar, todo o sistema falha junto.
Redes descentralizadas: Aqui não há um comando central. Os agentes se comunicam diretamente, trocam informações e tomam decisões locais que contribuem para um objetivo comum. Essa estrutura é mais resiliente e escalável, pois a falha de um agente não derruba o sistema. Por outro lado, exige um esforço maior para a coordenação dos agentes e para que um agente não acabe atrapalhando o outro.
Essas arquiteturas podem ser organizadas em diferentes modelos e estruturas, como:
Estrutura hierárquica: Aqui, os agentes são organizados em níveis. Os de nível superior tomam decisões estratégicas e delegam tarefas para os níveis mais baixos. É parecida com a estrutura de uma empresa com gerentes, supervisores e operadores. Funciona bem para problemas que podem ser divididos em partes menores.
Estrutura holônica: Inspirada no conceito de holon, onde cada entidade é ao mesmo tempo um todo e uma parte. Nessa estrutura, um agente pode funcionar sozinho para um objetivo específico, mas também integrar um grupo maior com metas mais amplas. Isso proporciona flexibilidade e robustez.
Estrutura de coalizão: Neste modelo, agentes autônomos formam grupos temporários para alcançar objetivos específicos que seriam difíceis ou impossíveis de serem atingidos individualmente. Assim que o objetivo da coalizão é cumprido, os agentes podem se dissolver e formar novos grupos conforme a necessidade.
Estrutura de equipes: Parecida com a coalizão, mas com maior compromisso e interdependência entre os agentes. Nas equipes, os agentes trabalham de forma mais unida, com metas comuns e cooperação contínua.
Vantagens para as empresas
Com tudo o que abordamos até aqui, você já deve imaginar que são muitas as vantagens da implementação de um sistema multiagentes em um negócio, mas podemos listar como principais:
Flexibilidade: Uma das grandes forças dos sistemas multiagentes é a sua capacidade de se ajustar rapidamente a ambientes que estão sempre mudando. Isso acontece porque podemos adicionar novos agentes quando a demanda cresce, remover aqueles que não são mais necessários ou simplesmente adaptar o comportamento dos que já existem. Essa maleabilidade permite que a sua operação responda de forma ágil a novas realidades de mercado ou a desafios inesperados, mantendo tudo funcionando de forma fluida.
Escalabilidade: A colaboração que existe entre os multiagentes permite que eles compartilhem e processem um volume muito maior de informações. Essa sinergia dá ao sistema a capacidade de resolver problemas e executar tarefas que seriam simplesmente inviáveis para um único agente de IA.
Especialização: Em um sistema multiagente, cada agente pode se especializar em uma área ou conjunto de tarefas específicos. Isso eleva a qualidade e a precisão da execução de cada atividade.
Aprendizado: A diversidade de "planos de ação" e a troca contínua de conhecimento e feedbacks entre os agentes incentivam um aprendizado e uma reflexão mais profunda. Essa habilidade de preencher lacunas de informação e de gerar conhecimento coletivo é algo único das estruturas multiagentes.
E quanto aos desafios?
Apesar das muitas vantagens, a implementação de sistemas multiagentes não é livre de obstáculos como:
Complexidade: Criar e programar sistemas onde múltiplos agentes precisam interagir de forma inteligente pode ser uma tarefa complexa e minuciosa. Isso exige um entendimento aprofundado de como eles vão se comunicar e cooperar. É como projetar uma máquina: cada peça precisa se encaixar perfeitamente para que ela funcione.
Coordenação: Um dos pontos-chave (e desafiadores) é assegurar que todos os agentes, mesmo com suas autonomias, trabalhem de maneira coesa em direção a um objetivo comum, sem que um "atrapalhe" o outro ou tome decisões contraditórias.
Segurança de dados: Como esses sistemas podem lidar com informações e processos críticos, é fundamental garantir que as interações e decisões dos agentes sejam seguras e que todo o sistema funcione de forma confiável. Isso é especialmente relevante em ambientes onde a tolerância a falhas é muito baixa.
Exemplo prático
Digamos que um hospital estava com frequentes reclamações de lentidão no atendimento, especialmente em casos de cirurgia ou no retorno à consulta médica após os resultados de exames. Foi dada, então, à equipe de TI, a tarefa de implementar Inteligência Artificial em processos ao longo da jornada do paciente, buscando diminuir a espera e a insatisfação dos pacientes (e também o estresse dos profissionais).
Com a tarefa em mãos, ao invés de buscar por sistemas de IA isolados para agendamento, gestão de leitos e acompanhamento de pacientes, a equipe de TI percebeu que um sistema multiagente poderia coordenar tudo isso de uma forma muito mais fluida, e funcionaria assim:
Agente 1 (gerenciamento de leitos) acompanha a ocupação em tempo real;
Agente 2 (logística de equipamentos) monitora a disponibilidade de aparelhos críticos;
Agente 3 (agendamento de procedimentos) coordena cirurgias e exames;
Agente 4 (equipe médica) verifica a disponibilidade de especialistas.
Na prática, quando um paciente é liberado para cirurgia, o Agente 1 informa a disponibilidade do leito. O Agente 3, ciente da próxima cirurgia, verifica com o Agente 2 a disponibilidade do equipamento necessário e com o Agente 4 a disponibilidade do cirurgião.
Se houver um gargalo, os agentes se comunicam para realocar recursos, ajustar agendamentos ou solicitar a ajuda dos profissionais humanos, que também podem supervisioná-los quando considerarem necessário.
O resultado? Redução no tempo de espera, melhor alocação de recursos e uma experiência aprimorada para o paciente e para a equipe do hospital.
Como a Develcode pode ajudar
Com todo o potencial dos sistemas multiagentes, é natural se perguntar se vale a pena implementá-los no seu negócio. A resposta depende da estratégia certa, e é aqui que a Develcode entra.
Com mais de 11 anos de experiência em tecnologia, desenvolvemos e implementamos sistemas multiagentes sob medida, transformando complexidade em resultados reais, eficientes e lucrativos.
Referências: O que é um sistema multiagente? | IBM, Sistemas multiagentes: o que são, como funcionam e como criar em Python
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