Guia para sistemas multiagentes em 2025

Descentralização

Num sistema multi-agente, a descentralização significa que cada agente funciona de forma independente, utilizando dados locais e a sua própria tomada de decisões, sem depender de um controlador central. 

Isto permite que os agentes de IA tratem das tarefas individualmente, contribuindo ao mesmo tempo para os objectivos gerais do sistema através da interação.

Visões locais

Cada agente tem uma visão local - mas nenhum agente tem uma visão global. Isto significa que nenhum agente tem um conhecimento completo de todo o sistema, apenas dos componentes relevantes para a sua tarefa específica.

Autonomia

A autonomia num sistema multiagente permite que cada agente interprete a informação e actue de forma independente com base nas suas próprias regras e objectivos. 

Esta independência significa que os agentes podem tomar decisões e adaptar as suas acções sem necessitarem de orientação contínua ou de informações de outros agentes.

Maior tolerância a falhas

Os sistemas multiagentes mantêm-se operacionais mesmo que um agente falhe, uma vez que os outros podem ajustar-se ou assumir o controlo. Esta capacidade aumenta a sua resiliência em comparação com os sistemas de agente único.

Exemplo: Numa frota de drones de entrega, se um drone tiver uma avaria, os outros podem assumir as suas entregas, garantindo uma interrupção mínima.

Mais escalável

Ao adicionar agentes conforme necessário, os sistemas multiagentes podem mais facilmente lidar com cargas de trabalho crescentes para corresponder à procura, ou adicionar novas capacidades para expandir a sua capacidade.

Exemplo: Um sistema de análise financeira multi-agente pode adicionar novos agentes para processar fluxos de dados adicionais à medida que os volumes de negociação aumentam.

Melhor resolução de problemas

Com vários agentes a trabalhar em diferentes partes de uma tarefa, os problemas complexos são tratados de forma mais eficiente e eficaz em ambientes distribuídos.

Exemplo: Os robôs autónomos de busca e salvamento podem dividir-se para cobrir diferentes áreas, enfrentando terrenos complexos de forma mais eficiente.

Flexível e adaptável 

A capacidade de cada agente responder de forma independente às mudanças permite que o sistema se adapte rapidamente a novas condições ou cenários inesperados.

Exemplo: Numa fábrica inteligente, se um braço robótico estiver ocupado ou parado, os outros braços ajustam-se para assumir as suas tarefas sem interromper a produção.

Enxames de robôs para busca e salvamento 

Na busca e salvamento, os robôs de enxame actuam como um sistema multi-agente, cada um explorando e analisando diferentes secções de forma independente, ao mesmo tempo que partilham dados para mapear o terreno e localizar pessoas necessitadas. 

Esta coordenação permite que os robôs cubram rapidamente áreas grandes e perigosas sem necessitarem de controlo humano direto.

Robótica de armazém

Num armazém, os agentes de IA representam diferentes robôs responsáveis por tarefas como a recolha, a triagem e a embalagem. 

Cada robô navega autonomamente no armazém e comunica com os outros para otimizar os percursos de movimento, reduzir os estrangulamentos e satisfazer as encomendas mais rapidamente, adaptando-se a volumes de encomendas e layouts variáveis.

Mercados baseados em IA

Nos mercados orientados para a IA, os agentes de IA podem representar compradores e vendedores, negociando preços, gerindo inventários e ajustando as ofertas com base na oferta e na procura. 

Todos os agentes operam de forma independente, ao mesmo tempo que interagem com outros, criando um ambiente de mercado dinâmico que se adapta à evolução das condições.

Cuidados de saúde personalizados

No planeamento de tratamento personalizado, cada agente de IA representa uma área médica especializada: diagnóstico, gestão de medicação ou reabilitação. 

Cada agente analisa os dados do doente no âmbito da sua especialidade, por exemplo, recomendando medicamentos com base em resultados laboratoriais ou adaptando exercícios de fisioterapia. 

Ao coordenar as informações, os agentes criam um plano de tratamento integrado e personalizado que se adapta ao progresso contínuo do paciente e a quaisquer novas informações médicas.

Definir objectivos claros para cada agente

Assegurar que cada agente tem uma função ou objetivo específico alinhado com o objetivo geral do sistema para evitar acções contraditórias e otimizar a coordenação.

Estabelecer protocolos de comunicação eficazes

Conceba uma estrutura de comunicação fiável para que os agentes possam partilhar informações e coordenar eficazmente, especialmente se as actualizações em tempo real forem críticas.

Implementar a tomada de decisões adaptativas

Utilizar algoritmos que permitam aos agentes adaptar o seu comportamento com base na alteração das condições ambientais e dos dados - isto promove a flexibilidade e a resiliência face às incógnitas.

Conceção para escalabilidade

Construir o sistema para que os agentes possam ser adicionados ou removidos à medida que as necessidades evoluem, assegurando que o MAS pode crescer sem perturbar os agentes existentes.

Monitorizar e gerir as interações dos agentes

Acompanhar regularmente a forma como os agentes interagem para evitar problemas como estrangulamentos, conflitos de recursos ou concorrência improdutiva, especialmente em sistemas complexos.

Dar prioridade às medidas de segurança

Implementar protocolos de segurança para comunicação e tratamento de dados para proteção contra riscos como violações de dados ou interferências maliciosas em sistemas com muitos agentes.

1) Escolher uma solução

Decida se quer construir o seu MAS de raiz ou utilizar uma plataforma de IA existente que suporte sistemas multiagentes. O DIY permite a personalização, mas requer recursos de desenvolvimento extensivos. As plataformas fornecem frequentemente ferramentas incorporadas para coordenação de agentes, escalabilidade e tratamento de dados, simplificando o processo de desenvolvimento.

2) Definir objectivos e requisitos

Defina claramente o que pretende que o MAS alcance, incluindo tarefas específicas, interações e necessidades de escalabilidade. Identifique os tipos de agentes necessários e as suas funções no sistema para garantir o alinhamento com os objectivos gerais.

3) Conceber os seus agentes

Para cada agente, crie uma arquitetura que inclua lógica de tomada de decisões, capacidades de processamento de dados e adaptabilidade. Considere a forma como cada agente irá interagir com o ambiente e outros agentes, adaptando a arquitetura a essas necessidades.

4) Criar mecanismos de comunicação e coordenação

Implementar protocolos de comunicação para facilitar a partilha de dados e a coordenação entre agentes. Escolha métodos como a passagem de mensagens ou repositórios partilhados, dependendo da frequência com que os agentes necessitam de interagir e atualizar-se mutuamente.

5) Implementar

Escolha um ambiente adequado (digital, físico ou híbrido) que suporte as operações dos seus agentes. Configure o ambiente para garantir que acomoda interações, fluxo de dados e quaisquer restrições físicas que possam afetar o desempenho do agente.

6) Simular e testar

Executar simulações para testar o comportamento, as interações e a escalabilidade dos agentes. Observar a forma como os agentes respondem a diferentes cenários, garantindo que se coordenam como esperado e que conseguem lidar com a carga de trabalho do sistema em condições variáveis.

7) Refinar

Com base nos resultados dos testes, refine os comportamentos dos agentes, os protocolos de comunicação e quaisquer problemas de desempenho. Uma vez optimizado, implemente o MAS no ambiente pretendido, monitorizando o desempenho inicial para garantir que cumpre os seus objectivos.