
O que são Multiagentes?
Uma das áreas mais promissoras e de rápido crescimento na IA atualmente é o campo dos Sistemas Multiagentes (MAS), que tem o potencial de transformar a maneira como as máquinas interagem e resolvem problemas complexos. Esses sistemas diferem das abordagens convencionais de IA, permitindo que agentes autônomos trabalhem juntos, se comuniquem e coordenem suas ações para alcançar metas comuns em ambientes dinâmicos. Desde a saúde até o setor financeiro, passando pela logística e o entretenimento, os MAS têm o poder de revolucionar várias indústrias ao utilizar inteligência coletiva e comportamentos adaptativos.

Os grandes feitos da humanidade, como a construção da Muralha da China, as Pirâmides do Egito e a Catedral de Notre-Dame, são testemunhos impressionantes do poder da colaboração em massa. Essas obras monumentais, muitas vezes realizadas ao longo de séculos, envolveram a coordenação de centenas de milhares de pessoas, cada uma desempenhando papéis especializados. Na construção das pirâmides, por exemplo, engenheiros, pedreiros, artesãos e trabalhadores braçais colaboraram em um sistema bem organizado de logística e planejamento. A Muralha da China, com mais de 20 mil quilômetros de extensão, demandou esforços contínuos de soldados, camponeses e artesãos, muitas vezes em condições extremas.
Esses projetos monumentais não foram apenas frutos da força física, mas de uma divisão eficiente de trabalho, conhecimento técnico especializado e, principalmente, de uma coordenação colaborativa que se estendeu por gerações. O sucesso dessas construções demonstra como a interação entre inúmeras pessoas com diferentes habilidades e responsabilidades, operando em sinergia, foi capaz de transformar visões grandiosas em realidade duradoura.
Uma das histórias mais fascinantes e reais da história antiga que pode servir como analogia para a visão recente de Multiagentes AI é a construção das Pirâmides do Egito, especialmente a Grande Pirâmide de Gizé. Esta obra monumental, construída há mais de 4.500 anos, é um testemunho impressionante de como milhares de trabalhadores, especializados em diferentes tarefas, colaboraram em uma escala gigantesca, formando um “sistema de agentes” interdependentes, semelhante ao conceito atual de IA de múltiplos agentes.
O que é um sistema multiagente?
Um sistema multiagente (MAS) é formado por múltiplos agentes de inteligência artificial (IA) que atuam em conjunto para realizar tarefas em benefício de um usuário ou de outro sistema.
Embora cada agente dentro de um MAS tenha características individuais, eles operam de maneira colaborativa para alcançar objetivos globais comuns. Os sistemas multiagentes são especialmente úteis para lidar com tarefas complexas e de grande escala, que podem envolver centenas ou até milhares de agentes.
Assim como a natureza, onde nada surge do nada e a evolução é um processo contínuo, ao examinarmos as redes neurais complexas que sustentam um modelo de linguagem grande (LLM) e sua capacidade de raciocínio semelhante ao humano, o que realmente estamos buscando ou criando? A natureza nos ensina sobre a perfeição em seus próprios sistemas interconectados e, ao final, chegamos a um entendimento mais profundo sobre a colaboração e a eficiência. Da mesma forma, os sistemas multiagentes se assemelham a organizações de civilizações antigas que trabalharam juntas para resolver problemas em grande escala. As pirâmides do Egito ou a Muralha da China, por exemplo, foram construídas através da colaboração de milhares de pessoas, enquanto os sistemas multiagentes funcionam por meio da interação e cooperação de múltiplos agentes, cada um contribuindo com suas habilidades específicas para alcançar um objetivo comum. Essa abordagem não apenas reflete a estrutura organizacional das civilizações, mas também nos mostra que a verdadeira inovação e solução de problemas emergem quando indivíduos ou agentes colaboram de maneira harmoniosa e coordenada.
A construção das Pirâmides: colaboração em grande escala
A Grande Pirâmide de Gizé foi construída para o faraó Quéops, e sua construção envolveu o esforço coordenado de dezenas de milhares de trabalhadores. Para realizar esse feito colossal, havia uma divisão clara de tarefas e especialização. Alguns trabalhadores cortavam e transportavam as pedras, outros eram responsáveis por planejar as rotas de transporte, enquanto uma terceira equipe cuidava da manutenção das ferramentas e do suporte logístico, como alimentação e abrigo para os trabalhadores.
Embora houvesse supervisores e arquitetos no topo da cadeia, a execução diária da construção dependia de centenas de pequenos grupos especializados, cada um responsável por uma parte específica do processo. Esses grupos operavam em sincronia, cada um resolvendo seus problemas localmente e se comunicando quando necessário com outros grupos. Não havia uma “mente central” que controlasse cada detalhe; em vez disso, eram os agentes especializados que, ao atuar em conjunto, conseguiram realizar uma obra monumental.

A analogia com Multi-agents AI
A recente visão de IA de múltiplos agentes (Multi-agents AI) tem uma forte correlação com esse sistema de colaboração das civilizações antigas. Em sistemas multiagentes, você tem uma rede de IAs especializadas que trabalham de forma independente, mas coordenada, para atingir um objetivo comum. Cada agente é programado para resolver um conjunto específico de problemas ou realizar uma tarefa, assim como cada grupo de trabalhadores egípcios tinha sua função única na construção das pirâmides.
Assim como na construção das pirâmides, os sistemas de Multi-agents AI não dependem de um controle centralizado absoluto. Cada agente tem sua própria “inteligência local” para resolver problemas em seu domínio, mas deve se comunicar e colaborar com outros agentes para garantir que o todo funcione de maneira eficiente. Essa abordagem é fundamental para resolver problemas complexos em tempo real, como a construção de modelos de negócios automatizados, a otimização de sistemas de transporte ou até mesmo a manutenção de infraestrutura digital.
Cooperação e autonomia
A beleza desse sistema, tanto no passado quanto no presente, é o equilíbrio entre autonomia e cooperação. No caso das pirâmides, os trabalhadores e grupos tinham a liberdade de executar suas tarefas da melhor forma possível, mas sabiam que seu sucesso individual dependia da colaboração com outros grupos. Isso espelha perfeitamente a forma como os sistemas de Multi-agents AI funcionam: cada agente pode ter a autonomia para otimizar sua parte da tarefa, mas deve interagir e se ajustar às necessidades dos outros agentes para atingir um objetivo maior.
A evolução dos agentes de IA
A OpenAI categoriza o desenvolvimento de IA em cinco estágios, cada um representando um nível mais avançado de capacidade:
- Nível 1: Chatbots — IA com habilidades de linguagem conversacional.
- Nível 2: Raciocinadores — IA capaz de resolver problemas em nível humano.
- Nível 3: Agentes — IA que pode realizar ações em nome dos usuários.
- Nível 4: Inovadores — IA que pode auxiliar na invenção.
- Nível 5: Organizadores — IA que pode gerenciar tarefas organizacionais.
O modelo o1 lançado recentemente se enquadra no segundo estágio, conhecido como “raciocinadores”. A mudança para sistemas multiagentes se alinha com os objetivos do terceiro estágio, onde se espera que agentes de IA executem ações em nome dos usuários, aprimorando suas capacidades e eficiência.
De raciocinadores a agentes ativos
Após conquistar avanços importantes com o estágio de “raciocinadores”, representado pelo modelo o1, a OpenAI agora direciona seus esforços para o próximo patamar: agentes de IA capazes de agir em nome dos usuários. Esta transição representa uma mudança crucial, saindo da simples resolução passiva de problemas para a tomada de decisões e execução ativa, abrindo caminho para uma nova fase de autonomia nas IAs.
A ascensão dos sistemas multiagentes
No centro dessa mudança está o conceito de sistemas multiagentes. Essas redes de IA interligadas, compostas por múltiplos agentes autônomos, cada um equipado com seus próprios prompts, grandes modelos de linguagem (LLMs) e ferramentas, são projetadas para colaborar de maneira eficiente na resolução de problemas complexos. Aproveitando a inteligência coletiva e as habilidades especializadas de cada agente, esses sistemas oferecem uma flexibilidade e robustez sem precedentes para enfrentar desafios do mundo real.
Noam Brown, pesquisador da OpenAI, destacou a relevância dos sistemas multiagentes, afirmando: “Acreditamos que os sistemas multiagentes são o caminho para um raciocínio de IA mais eficiente”. Com LLMs impulsionando esses sistemas, cada agente opera de forma independente, utilizando suas ferramentas e capacidades exclusivas. O design desses sistemas tem como objetivo facilitar uma colaboração eficiente entre os agentes, permitindo que abordem tarefas complexas de maneira mais eficaz.
Sistemas multiagentes baseados em Modelos de Linguagem Grande (LLM)
- Princípio da Responsabilidade Única — Cada agente é designado para uma função específica, o que garante que ele se concentre em sua tarefa e a execute de forma eficaz.
- Divisão de Tarefas Complexas — Tarefas complicadas podem ser fragmentadas em partes menores, que são então atribuídas a diferentes agentes, facilitando o gerenciamento e a execução.
- Colaboração Aprimorada — Os agentes têm a capacidade de se comunicar e compartilhar informações entre si, permitindo um trabalho conjunto em direção a um objetivo comum.
- Escalabilidade — O sistema pode ser facilmente ampliado com a adição de mais agentes para realizar tarefas adicionais, adaptando-se assim a requisitos em mudança.
- Tolerância a Falhas — Caso um agente não produza o resultado esperado, há a possibilidade de outro agente solicitar que ele repita a ação, promovendo a resiliência do sistema. Além disso, as tarefas podem ser realocadas para outros agentes, se necessário.
- Desempenho Aprimorado — Os agentes podem atuar simultaneamente, o que pode resultar em uma execução mais rápida das tarefas e um desempenho geral melhorado do sistema.
- Reutilização — Os agentes podem ser utilizados em diferentes sistemas para realizar funções semelhantes, facilitando a reutilização de agentes existentes e a criação ágil de novos sistemas.
Implementando sistemas multiagentes com LangGraph
(obs: Poderíamos usar o CrewAI, uma ferramenta open source criada por um brasileiro)
LangGraph é uma biblioteca de código aberto que utiliza a estrutura de grafos para representar e gerenciar fluxos de trabalho complexos em sistemas de inteligência artificial, especialmente aqueles que envolvem múltiplos agentes. Essa ferramenta permite criar e visualizar de forma intuitiva como diferentes agentes se comunicam e colaboram para alcançar um objetivo comum.
O LangGraph oferece uma estrutura ideal para modelar sistemas multiagentes por diversos motivos:
- Representação visual: a visualização em forma de grafo permite entender facilmente as relações entre os agentes, as informações que são compartilhadas e a ordem das ações.
- Flexibilidade: permite criar fluxos de trabalho complexos e dinâmicos, com a possibilidade de adicionar ou remover agentes e conexões conforme necessário.
- Gerenciamento de estado: o LangGraph pode rastrear o estado de cada agente e do sistema como um todo, facilitando a depuração e a análise de resultados.
- Integração com LLMs: o LangGraph se integra perfeitamente com Large Language Models (LLMs), permitindo que os agentes utilizem a capacidade de processamento de linguagem natural para tomar decisões mais sofisticadas.
Casos de Uso
- Diálogos complexos: criação de diálogos entre múltiplos agentes, como em chatbots que simulam conversas entre diferentes personagens.
- Sistemas de recomendação: desenvolvimento de sistemas que recomendam produtos ou serviços com base nas preferências de múltiplos usuários.
- Automação de processos: automação de tarefas complexas que envolvem a colaboração de diferentes sistemas e serviços.
- Simulações: criação de simulações realistas de sistemas complexos, como cidades inteligentes ou mercados financeiros.
Exemplo Prático
Imagine um chatbot que simula uma conversa entre um cliente e um assistente de vendas. O LangGraph poderia ser utilizado para modelar esse sistema, com agentes representando o cliente, o assistente de vendas, um sistema de busca de produtos e um banco de dados de clientes. As conexões entre os agentes representariam as trocas de informações e as ações que cada um realiza.
Sistemas multiagentes: presente e futuro
Os sistemas multiagentes estão rapidamente se consolidando como uma solução inovadora e eficaz para enfrentar os desafios complexos das organizações modernas. Atualmente, esses sistemas aproveitam a inteligência coletiva, a colaboração e a autonomia de múltiplos agentes para otimizar processos em diversas indústrias, desde a logística até a saúde. À medida que a tecnologia avança, especialmente com o surgimento da inteligência artificial generativa, o potencial dos sistemas multiagentes se expande ainda mais, prometendo transformar a maneira como as empresas operam e se adaptam a um ambiente de negócios dinâmico.
No futuro, podemos esperar que os sistemas multiagentes desempenhem um papel central na criação de ambientes mais inteligentes e resilientes, onde a interação entre agentes autônomos não apenas melhora a eficiência operacional, mas também permite soluções inovadoras para problemas globais, como a sustentabilidade e a mobilidade urbana.
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