Sistemas multiagentes explicados: como os agentes de IA trabalham juntos 

Desde o surgimento dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs), os setores têm buscado formas de otimizar processos de negócios. Entre os métodos que vêm ganhando espaço está o sistema multiagente.

Os sistemas multiagente permitem que organizações automatizem workflows complexos com um conjunto colaborativo de agentes de IA autônomos. Eles superam obstáculos que antes impediam empresas de aproveitar plenamente os benefícios oferecidos pelos LLMs. 

Segundo uma pesquisa, os sistemas multiagente representam 66,4% da participação de mercado da IA agêntica, destacando o crescimento dos negócios, a inovação e a produtividade à medida que essa arquitetura ganha espaço. 

Este guia explora os fundamentos dos sistemas multiagente e por que eles são importantes. Além disso, abordamos arquiteturas comuns, tipos de agentes de IA, desafios, benefícios e casos de uso, incluindo em IA de voz. 

Resumo

• Os sistemas multiagente usam vários agentes de IA para realizar tarefas complexas que um único agente não conseguiria executar.
• Há sete tipos de agentes de IA que um sistema multiagente pode usar, incluindo agentes de reflexo simples, baseados em modelo e baseados em objetivos.
• Os agentes podem operar em uma arquitetura centralizada ou descentralizada. 
• Os principais benefícios dos sistemas multiagente são a escalabilidade, o paralelismo e a especialização oferecidos pela arquitetura.
• Organizações usam sistemas multiagente em vários casos de uso, incluindo desenvolvimento de software, gestão de armazéns e distribuição de conteúdo. 
  

O que são sistemas multiagente? 

Sistemas multiagente são conjuntos de agentes de IA que trabalham em direção a objetivos coletivos para resolver problemas complexos que um único agente não consegue resolver. 

Um agente de IA é uma aplicação autônoma baseada em modelos de linguagem de grande porte (LLMs) que raciocina, age e se conecta a ferramentas externas. Embora um único agente de IA seja útil para tarefas bem definidas, ele tem dificuldade para lidar com tarefas imprevisíveis, extensas ou excessivamente complexas que abrangem vários domínios. 

Como os sistemas multiagente funcionam 

Em uma arquitetura típica de sistema multiagente, um coordenador centralizado divide uma tarefa complexa em várias partes menores. Em seguida, atribui cada tarefa a agentes especializados implantados no ambiente compartilhado.

A comunicação é fundamental para um sistema multiagente confiável e de alto desempenho. 

• Os agentes trocam dados entre si usando serviços proprietários de mensagens ou o protocolo A2A.
• Os agentes interagem com ferramentas externas usando APIs de terceiros e o Model Context Protocol (MCP). 

Para concluir a tarefa, os agentes especializados compartilham informações, trocam mensagens e se aprimoram continuamente por meio de interações com usuários e com o ambiente. 

Por que os sistemas multiagente são importantes? 

Os sistemas multiagente oferecem uma plataforma flexível e distribuída que amplia a janela de contexto de um LLM de agente único. Um único agente consegue fazer inferências razoáveis em determinado domínio, mas forçá-lo a concluir um número substancial de tarefas em pouco tempo e com informações limitadas reduz sua precisão. 

Com sistemas multiagente, você pode escalar a IA para diferentes casos de uso por meio de processamento paralelo, controle de agentes especializados e maior adaptabilidade.

Vamos considerar como exemplo um workflow de marketing de conteúdo. Um único agente de IA teria dificuldade para concluir a pesquisa de temas, a análise de público, a criação de conteúdo, a publicação e os relatórios. Para isso, você precisaria intervir em diferentes pontos de contato.

Por outro lado, um sistema multiagente usa agentes de IA dedicados, cada um com domínio de sua respectiva área de conhecimento, e se conecta às ferramentas necessárias para automatizar o workflow. 

Tipos de agentes de IA em sistemas multiagente  

Há sete tipos de agentes de IA, cada um com suas próprias características.

1. Agente de reflexo simples

Um agente de reflexo simples reage a entradas sensoriais com base em regras condicionais predefinidas. Quando recebe uma entrada, o agente produz uma saída, que pode ser uma ação, texto, áudio ou outro formato. Ele não retém nenhuma memória dos resultados ou de seu ambiente, o que significa que cada inferência começa do zero. 

2. Agente de reflexo baseado em modelo

Um agente de reflexo baseado em modelo tem consciência parcial do ambiente em que está implantado. Por meio de interações contínuas, ele aprende como suas ações afetam o ambiente e usa essas informações para complementar regras condicionais de inferência. 

No entanto, o agente não retém memória de inferências anteriores e, de certa forma, funciona de modo bastante semelhante a um agente de reflexo simples. 

3. Agente baseado em objetivos

Um agente baseado em objetivos considera possíveis ações que o levarão a atingir um objetivo predeterminado. Em vez de agir com base em regras condicionais, o agente de IA usa algoritmos de busca e planejamento para prever resultados futuros de cada caminho mapeado. Depois, escolhe o caminho que considera ter maior probabilidade de gerar resultados bem-sucedidos. 

4. Agente baseado em utilidade

Um agente baseado em utilidade é projetado para buscar um resultado que maximize a utilidade. No contexto dos agentes de IA, utilidade é o valor que você obtém do sistema. Quando implantado, o agente prevê diferentes caminhos possíveis e atribui um peso a cada um. Em seguida, considera os riscos e as recompensas potenciais antes de escolher a opção que oferece mais benefícios.

5. Agente de aprendizado

Um agente de aprendizado melhora continuamente seu desempenho por meio de experiências anteriores e interações com o ambiente. Ao operar em um ciclo de feedback, ele avalia seu desempenho com base em critérios específicos e refina seu comportamento para gerar resultados desejáveis. 

6. Agente hierárquico

Agentes hierárquicos são agentes de IA que operam em diferentes cadeias de comando entre agentes de alto e baixo nível. Os agentes de nível mais alto normalmente dividem tarefas grandes em partes menores para os agentes de nível mais baixo. 

Enquanto isso, os agentes de baixo nível são responsáveis por implementações táticas, como ingerir dados de sensores e controlar a resposta de atuadores. Em uma configuração complexa, engenheiros de machine learning implantam agentes em vários níveis para sincronizar e distribuir melhor as tarefas. 

7. Agente colaborativo

Agentes colaborativos são agentes de IA que mantêm uma relação ponto a ponto entre si. Em vez de depender de um orquestrador central, cada agente compartilha informações, transfere o controle e trabalha de forma colaborativa em direção a um objetivo comum. 

Arquiteturas comuns de sistemas multiagente 

Embora sistemas multiagente melhorem a eficiência operacional, uma implantação bem-sucedida depende de escolher a arquitetura certa para o caso de uso. 

Veja uma comparação rápida entre diferentes arquiteturas de sistemas multiagente. 

Vamos analisar cada arquitetura com mais profundidade.

Centralizada

A arquitetura multiagente centralizada consiste em um único orquestrador central e vários agentes executores. Eles compartilham uma base de conhecimento comum, controlada pelo orquestrador. Quando recebe uma tarefa, o orquestrador a divide em partes menores e especializadas e as atribui aos respectivos agentes. 

Por definição, uma arquitetura centralizada simplifica a execução. Você define objetivos, aplica políticas de segurança e supervisiona agentes em um painel unificado. 

No entanto, o ponto único de controle em que essa arquitetura se baseia também representa um risco operacional. Se o orquestrador falhar, todo o sistema falha, pois os agentes dependem dele para se coordenar e compartilhar informações.

Use multiagentes centralizados quando precisar proteger e propagar mudanças facilmente em ambientes de produção. 

Descentralizada

Uma rede descentralizada de agentes distribui igualmente o raciocínio, a comunicação e a ação entre todos os agentes do sistema. Ela se baseia em uma hierarquia plana, sem que um agente tenha mais autoridade que os demais. Cada agente é uma entidade autônoma. Isso torna a arquitetura descentralizada robusta, favorável à privacidade e menos propensa a falhas. 

Ao contrário de uma rede multiagente centralizada, uma arquitetura descentralizada continua operando mesmo que um único agente falhe. Por mecanismos de consenso ou compartilhamento de tarefas, outros agentes podem assumir a função do agente com problema. A desvantagem dessa arquitetura é a complexidade de distribuir mensagens e proteger as comunicações em malhas de comunicação complexas. 

Use uma arquitetura de agentes descentralizada se quiser um sistema de IA escalável e tolerante a falhas, como a computação de borda.

Hierárquica 

A arquitetura hierárquica é composta por agentes de IA que operam em camadas de uma cadeia de comando. Pense nela como o organograma de uma empresa, com chefes de departamento, gerentes intermediários e executivos de operações supervisionando diferentes partes da mesma campanha. Um agente de IA da camada superior planeja, um agente da camada intermediária coordena, enquanto os agentes da camada inferior executam em um nível detalhado.  

Uma hierarquia clara permite governança e uma trilha de auditoria. Você consegue rastrear decisões entre agentes em diferentes camadas. No entanto, pilhas de agentes aumentam a sobrecarga e podem causar latência perceptível em aplicações em tempo real.

Use uma arquitetura de IA hierárquica quando precisar de um sistema multiagente escalável que abranja vários domínios, como gestão da cadeia de suprimentos. 

Sequencial 

Sistemas de agentes sequenciais operam passando os resultados de um agente de IA para outro seguindo um padrão rígido. Por exemplo, o Agente A transfere para o Agente B, que transfere para o Agente C. Em uma arquitetura sequencial, cada etapa depende diretamente do resultado anterior, o que a torna adequada para workflows previsíveis. 

A previsibilidade é uma grande vantagem da IA sequencial. Ela permite rastrear erros facilmente e ajustar o agente afetado. No entanto, um pipeline sequencial perde velocidade porque os agentes posteriores não podem iniciar inferências nem operar em paralelo. 

Use agentes sequenciais quando dependências rígidas forem essenciais, como em uma triagem médica que leva a um diagnóstico. 

Principais benefícios dos sistemas multiagente 

As equipes de operações usam sistemas multiagente por seus benefícios comprovados. 

Veja alguns benefícios dos sistemas multiagente:

• Especialização flexível
• Paralelismo aprimorado
• Melhor isolamento de falhas
• Maior escalabilidade

Vamos detalhar cada um deles.

Especialização

Em vez de atribuir uma ampla variedade de tarefas a um único agente, um sistema multiagente as atribui a agentes de IA projetados especificamente para realizá-las. Isso permite que a equipe de operações crie um sistema de agentes que reproduz fielmente seus workflows.

Por exemplo, você usa um agente de web scraping para obter dados de produtos, um agente de análise para prever tendências de mercado e um agente de e-commerce para atualizar o preço. 

Paralelismo

Vários agentes de IA operam simultaneamente para acelerar o resultado. Em vez de percorrer uma série de agentes, você delega tarefas independentes a diferentes agentes autônomos. Quando eles concluem a inferência, você consolida os resultados para análises posteriores. 

Por exemplo, equipes de sucesso do cliente usam agentes para recuperar dados de clientes, compilar transações anteriores e mostrar conversas históricas simultaneamente. 

Isolamento de falhas

Em um sistema multiagente, uma falha não necessariamente interrompe todo o sistema. Quando um agente falha, você o corrige ou isola para impedir que afete os workflows agênticos subsequentes. Isso torna os sistemas multiagente atraentes para aplicações de missão crítica, com baixa tolerância a interrupções operacionais.

Por exemplo, robôs agênticos usados em armazéns assumem as operações de um robô que falhou. 

Escalabilidade

Sistemas multiagente escalam facilmente à medida que a carga de trabalho cresce. Em vez de redesenhar a arquitetura do zero, você adiciona mais agentes para melhorar a eficiência. Como compartilham o mesmo ambiente, todos os agentes acessam o mesmo contexto, o que ajuda os agentes adicionais a fazer inferências mais precisas. 

Por exemplo, uma startup implanta um workflow de marketing multiagente para gerenciar leads recebidos. Quando os agentes encontram um gargalo, ela adiciona mais agentes de IA à mesma plataforma. 

Desafios e limitações dos sistemas multiagente 

Apesar dos benefícios oferecidos pelos sistemas multiagente, vários desafios ainda complicam sua implementação.

• Sobrecarga de coordenação: Os agentes precisam transmitir o contexto com precisão para garantir que alcancem os resultados desejados de forma consistente. Em uma arquitetura complexa, especialmente com centenas de agentes, a troca confiável de mensagens é difícil. Isso pode resultar em desvio de contexto, cuja mitigação exige coordenação rigorosa. 
• Erro cumulativo: Os LLMs, que são a base dos agentes de IA, podem cometer erros. Qualquer imprecisão que passe por um agente será propagada para o próximo. Como consequência, as equipes podem observar variações significativas no resultado final, o que afeta os resultados operacionais. 
• Multiplicação de custos: Operar agentes de IA pode ser caro, especialmente em processos complexos. Cada chamada de API a um provedor de LLM consome tokens, que se acumulam em custos consideráveis. 
• Dificuldade de depuração: Solucionar problemas em um sistema multiagente é desafiador. Quando vários agentes participam da geração de um resultado, identificar a causa raiz exige mais esforço. Mesmo que você consiga rastrear a falha até um agente, reproduzir o sintoma é extremamente difícil devido à natureza probabilística dos LLMs.

Exemplos reais de sistemas multiagente 

Os sistemas multiagente foram além da inovação interna e passaram a resolver desafios operacionais no mundo real.

Veja alguns exemplos de como sistemas multiagente melhoraram workflows reais. 

Woven by Toyota usa sistemas multiagente para correções automatizadas de código

A Woven by Toyota é uma empresa moderna de mobilidade que oferece soluções de direção autônoma. O software que desenvolve precisa estar em conformidade com a MISRA, uma norma de codificação para o setor automotivo. No entanto, cumprir a MISRA não é fácil, pois engenheiros precisam validar o código em relação a centenas de páginas de normas. 

Por isso, a Woven by Toyota projetou um sistema multiagente para melhorar a segurança do código em escala. O sistema é composto pelos agentes Reviewer, Coder e Evaluator. Tanto o Reviewer quanto o Coder percorrem iterativamente o código-fonte para encontrar e corrigir problemas de programação. Em seguida, o Evaluator realiza uma verificação final e inclui a justificativa de seu veredito. 

Como resultado, a equipe de engenharia conseguiu corrigir 81,5% dos erros de conformidade com a MISRA usando o sistema multiagente.

PGA TOUR usa IA agêntica para pesquisa de mídia e produção de conteúdo 

O PGA TOUR realiza prestigiados torneios de golfe e tem uma grande base de fãs. No entanto, enfrenta dificuldades para criar conteúdo que cubra adequadamente seus jogadores e distribuí-lo para ganhar visibilidade. Com centenas de jogadores em campo, a organização queria reduzir o tempo entre a criação e a publicação do conteúdo.

Ao usar vários agentes de IA, cada um com uma função distinta, a equipe editorial cria conteúdo alinhado ao estilo da marca PGA TOUR. Quando o sistema recebe uma solicitação de conteúdo, um agente de dados realiza pesquisas antes de repassar o resultado ao agente editor. Em seguida, um agente redator e um agente de imagem criam o rascunho que, após revisão, é enviado a um agente de publicação. 

Após a implantação, o PGA TOUR aumentou sua produção de conteúdo para mais de 1.200 conteúdos por semana. Mais importante ainda, reduziu os custos em 95%.

CUADRA usa um sistema multiagente para melhorar o atendimento ao cliente

A CUADRA é uma marca mexicana premium de varejo que atende clientes por vários canais, incluindo redes sociais, site e telefone. A empresa sabe que os clientes preferem respostas rápidas e personalizadas, mas enfrenta desafios em períodos de alta demanda.

Em vez de depender apenas de equipes humanas de atendimento ao cliente, a CUADRA criou um sistema multiagente para filtrar solicitações recebidas e encaminhá-las quando necessário. No centro do sistema está um orquestrador que coordena vários agentes especializados em recomendações de produtos, histórico de pedidos e interações com clientes. 

Os agentes foram um sucesso para a CUADRA: os clientes avaliaram as respostas recebidas em 95,5%, ante 57% quando o atendimento era feito integralmente por humanos. 

Synergy Logistics implanta multiagentes para operações de armazém

As operações de armazém são sensíveis ao tempo. Por exemplo, operadores humanos podem perder prazos de envio ou correr o risco de falta de estoque, o que gera custos para as empresas. A Synergy Logistics é uma fornecedora líder de soluções de gestão de armazéns. Ela tomou a iniciativa de ajudar operadores a melhorar a eficiência e reduzir falhas na gestão de estoque usando sistemas multiagente.

A fornecedora de soluções para armazéns criou um sistema centralizado de IA agêntica para prever movimentações de estoque e dar mais clareza às operações de armazém. Um agente orquestrador atua como coordenador, delegando tarefas a agentes de estoque em risco, priorização de tarefas e previsão de ruptura de estoque. Esses agentes usam dados do WMS para fazer inferências e fornecer recomendações. 

Juntos, esses agentes puderam processar até 75% das cargas de trabalho realizadas pelos operadores. 

Sistemas multiagente em IA de voz  

IA de voz é uma tecnologia que escuta pessoas, entende intenções e responde com vozes semelhantes às humanas. Você pode criar um sistema multiagente de IA de voz para possibilitar interações verbais mais inteligentes, escaláveis e eficientes, com mínima intervenção humana.

Por exemplo, você usa um sistema telefônico com IA para complementar sua equipe de atendimento ao cliente. Um sistema telefônico com IA, diferentemente de um sistema tradicional de resposta interativa por voz, sintetiza fala em tempo real em vez de usar uma biblioteca de áudios pré-gravados. Os clientes recebem a resposta que querem sem esperar minutos para serem atendidos. 

No entanto, criar um sistema telefônico com IA exige colaboração entre vários agentes. No workflow de agentes, um agente de triagem filtra as solicitações iniciais dos clientes, recupera os dados necessários e transfere a chamada para outro agente. O mecanismo de transferência de agente transmite o contexto e o histórico do chat, para que as conversas permaneçam fluidas e compreensíveis. 

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FAQ: Entenda os sistemas multiagente