1. What distinguishes a multi-agent system from a modular single-agent system?

A multi-agent system (MAS) consists of multiple autonomous agents, each capable of making its own decisions, acting independently, and interacting with others. In contrast, a modular single-agent system has a centralized decision-maker that controls various modules, meaning it’s still one agent managing internal components rather than independent entities.

2. How do multi-agent systems compare to ensemble learning in traditional ML?

Multi-agent systems involve agents coordinating actions with each other, and adapting to their environment in real time. Ensemble learning combines multiple models (like random forests or boosting) to improve prediction accuracy, but these models operate independently and don’t communicate during runtime.

3. How can you ensure that agent communication remains interpretable and auditable?

To ensure agent communication is interpretable and auditable, all messages should be logged with structured formats such as JSON, including metadata like sender ID, timestamp, and message type. Using a centralized logging service or distributed trace system helps maintain transparency.

4. Can agents learn from each other in MAS? How is knowledge sharing handled?

Yes, agents in a MAS can learn from each other using shared data structures like a blackboard system or message passing protocols. The system must be designed with conflict resolution and update synchronization mechanisms to ensure consistency and avoid contradictory learning updates.

What infrastructure is needed to scale MAS?

To scale a multi-agent system, you need a distributed infrastructure with components like Kubernetes for container orchestration, message brokers (e.g., Kafka, RabbitMQ) for inter-agent communication, and distributed databases (like Redis or Cassandra) for shared state and memory.

Dominando Sistemas de Avaliação Multiagente em 2025

Escrito por

Aryan Kargwal

Desenvolvedor de IA, Doutorando e Criador de Conteúdo (edtr newsletter & Botpress)

Índice

Etapa 1. o título da etapa vai aqui conforme esperado

Resumo

Sistemas multiagente (MAS) utilizam vários agentes de IA colaborando para resolver tarefas complexas, como redigir relatórios ou gerenciar data centers.
Os MAS permitem que agentes trabalhem de forma independente e sistemática, em vez de depender de um único agente tentando executar todas as tarefas por meio de prompts.
Sistemas de avaliação multiagente (MAES) são ferramentas para analisar o desempenho dos agentes individualmente e em conjunto em ambientes MAS.
Avaliar um MAS significa observar não só o desempenho individual de cada agente, mas também como eles cooperam e trocam informações entre si.

Bem-vindo ao empolgante universo dos multiagentes! Esses LLMs incríveis estão revolucionando a produtividade ao trabalhar lado a lado com humanos para resolver problemas complexos. Desde a elaboração de relatórios até a depuração de códigos e gestão de data centers, a capacidade de criar agentes de IA que colaboram de forma eficiente representa o futuro da força de trabalho em IA.

Como medir o sucesso de sistemas multiagente? Avaliar MAS (sistemas multiagente) é como pontuar uma corrida de revezamento — não apenas os corredores individuais, mas também como o bastão é passado entre eles.

Mas antes de avançar nesse assunto…

O que são Sistemas Multiagente?

Um sistema multiagente contém vários agentes de IA trabalhando juntos em um ambiente compartilhado para alcançar um objetivo maior. Esse objetivo pode ou não exigir a contribuição de cada agente.

Por que não simplesmente passar diferentes prompts de sistema para o mesmo agente? Sistemas multiagente permitem que vários agentes atuem de forma independente, percebendo e tomando decisões que levam à realização da tarefa de maneira mais sistemática e eficiente.

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O que são Sistemas de Avaliação Multiagente?

Sistemas de avaliação multiagente podem ser entendidos como ferramentas, wrappers ou serviços usados para avaliar o comportamento de sistemas agentes.

Esses sistemas não se limitam a avaliações quantitativas como latência ou uso de tokens. Métodos modernos de avaliação oferecem insights mais profundos sobre comportamentos agentivos, com métricas que abrangem áreas qualitativas como coerência e similaridade semântica com o conteúdo original.

O que considerar ao avaliar sistemas multiagente

Avaliar sistemas multiagente (MAS) exige fazer as perguntas certas em cada etapa do processo. Esses aspectos podem ajudar você a repensar ou aprimorar o design agentivo do seu sistema:

1. Cooperação e Coordenação

Seus agentes estão colaborando bem entre si ou estão sendo desonestos e caóticos? Por exemplo, em um banco de dados, os agentes precisam cooperar para evitar conflitos, como sobrescrever arquivos dinâmicos que outro agente está usando ativamente.

2. Uso de Ferramentas e Recursos

Quão bem os agentes utilizam as ferramentas disponíveis? Se você está implementando um MAS para análise de dados, os agentes estão dividindo o trabalho de forma eficiente ou há duplicidade de esforços?

3. Escalabilidade

Adicionar mais agentes pode fortalecer ou prejudicar o sistema. O desempenho melhora com o aumento de escala, ou os agentes começam a atrapalhar uns aos outros? Se houver muita sobreposição, você estará desperdiçando recursos computacionais valiosos.

Como Construir Sistemas de Avaliação Multiagente?

Algumas tarefas precisam ser realizadas para criar uma estrutura de avaliação eficaz para seu sistema multiagente. Veja como estruturar seu processo:

Logs de Interação dos Agentes: Registre cada decisão, ação e comunicação para análise.
Métricas de Avaliação: Defina métricas e benchmarks para as interações agentivas.
Framework de Avaliação: Escolha o framework adequado para começar a implementar a avaliação.

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1. Logs de Interação dos Agentes

É fundamental manter a rastreabilidade em nível de agente para avaliar sistemas multiagente. Gerar logs das interações que mostram o raciocínio, as ações e as consequências de cada agente fortalece o sistema.

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Esses logs podem conter carimbos de data e hora, chamadas de ferramentas, resultados gerados ou conversas internas. Veja um exemplo de log de uma conversa de um agente implantado com o Botpress.

2. Métricas de Avaliação

Avaliar MAS depende das métricas corretas e de ferramentas práticas para medir o desempenho. Com os logs prontos, é hora de decidir o que avaliar. Veja as principais métricas para analisar seu MAS:

Categoria	Métrica	Descrição
	Precisão na Alocação de Tarefas	Tarefas atribuídas aos agentes mais capacitados.
Colaboração	Latência de Comunicação	Tempo de resposta dos agentes (ms).
	Taxa de Sucesso das Ferramentas	Percentual de interações bem-sucedidas com ferramentas (API/Funções).
Utilização de Ferramentas	Tempo de Adaptação	Tempo para se adaptar a novas ferramentas (segundos).
	Precisão na Conclusão de Tarefas	Precisão dos resultados das tarefas (%).
Qualidade do Resultado	Coerência do Resultado	Consistência lógica dos resultados gerados.
	Produtividade	Tarefas concluídas por hora por todos os agentes.
Desempenho do Sistema	Tempo de Recuperação de Falhas	Tempo para se recuperar de erros (segundos).
Métricas Éticas	Índice de Equidade	Distribuição justa de tarefas/recursos.

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Ao avaliar esses sistemas, é essencial focar em métricas que reflitam colaboração, uso de ferramentas e qualidade dos resultados.

3. Framework de Avaliação

Ao escolher o framework para coletar e compilar as métricas, você pode encontrar facilmente diversos recursos em forma de bibliotecas open-source. Vamos analisar DeepEval, TruLens, RAGAs e DeepCheck, alguns dos principais frameworks para avaliação:

Framework	Descrição	Vantagens para MAS
DeepEval	Avalia LLMs com métricas personalizáveis e foco em tarefas/dados.	- Acompanha as contribuições dos agentes. - Métricas personalizáveis para colaboração em MAS. - Integração com CI/CD para testes iterativos.
TruLens	Foco em interpretabilidade e alinhamento dos resultados.	- Depura a comunicação entre agentes. - Garante alinhamento com os objetivos do MAS. - Oferece métricas de relevância de contexto.
Ragas	Avalia sistemas de Geração com Recuperação de Dados (RAG).	- Ideal para MAS que usam RAG. - Acompanha precisão e relevância das respostas. - Avalia o contexto de dados compartilhados.
DeepCheck	Garante transparência, equidade e robustez em IA.	- Garante equidade em MAS. - Identifica vieses nas decisões. - Visualiza transparência e saúde do MAS.

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Com o framework de avaliação implementado, é hora de agir. As métricas e insights coletados devem orientar como você aprimora seus sistemas multiagente:

Ajuste Protocolos de Colaboração: Use as métricas para adaptar como os agentes interagem e compartilham tarefas.
Otimize a Alocação de Recursos: Os dados dos frameworks de avaliação podem indicar ineficiências no uso de ferramentas ou na distribuição de recursos computacionais.
Combata Vieses de Forma Proativa: Verificações regulares com os frameworks de avaliação garantem que os resultados do seu MAS sejam justos e equilibrados.

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Sistemas de avaliação multiagente são fundamentais para criar agentes de IA eficientes, confiáveis e adaptáveis. Seja otimizando fluxos de trabalho, aprimorando decisões ou escalando tarefas complexas, frameworks robustos de avaliação garantem o melhor desempenho dos seus sistemas.

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Perguntas frequentes

1. O que diferencia um sistema multiagente de um sistema modular de agente único?

Um sistema multiagente (MAS) é composto por vários agentes autônomos, cada um capaz de tomar suas próprias decisões, agir de forma independente e interagir com outros. Já um sistema modular de agente único possui um tomador de decisão centralizado que controla vários módulos, ou seja, ainda é um agente só gerenciando componentes internos, e não entidades independentes.

2. Como sistemas multiagente se comparam ao ensemble learning no aprendizado de máquina tradicional?

Sistemas multiagentes envolvem agentes que coordenam ações entre si e se adaptam ao ambiente em tempo real. Ensemble learning combina múltiplos modelos (como random forests ou boosting) para melhorar a precisão das previsões, mas esses modelos funcionam de forma independente e não se comunicam durante a execução.

3. Como garantir que a comunicação entre agentes permaneça interpretável e auditável?

Para garantir que a comunicação entre agentes seja interpretável e auditável, todas as mensagens devem ser registradas em formatos estruturados como JSON, incluindo metadados como ID do remetente, data e hora, e tipo de mensagem. Utilizar um serviço centralizado de logs ou um sistema de rastreamento distribuído ajuda a manter a transparência.

4. Agentes podem aprender uns com os outros em um MAS? Como ocorre o compartilhamento de conhecimento?

Sim, agentes em um MAS podem aprender uns com os outros usando estruturas de dados compartilhadas, como um sistema de quadro-negro, ou protocolos de troca de mensagens. O sistema deve ser projetado com mecanismos de resolução de conflitos e sincronização de atualizações para garantir a consistência e evitar aprendizados contraditórios.

5. Que infraestrutura é necessária para escalar um MAS?

Para escalar um sistema multiagente, é necessário uma infraestrutura distribuída com componentes como Kubernetes para orquestração de containers, brokers de mensagens (por exemplo, Kafka, RabbitMQ) para comunicação entre agentes e bancos de dados distribuídos (como Redis ou Cassandra) para estado e memória compartilhados.