Sistemas multiagente: criação da empresa autônoma

Um sistema multiagente no contexto de organizações empresariais pode ser definido como uma rede de agentes de software inteligentes (agentes de IA) que colaboram para alcançar objetivos comuns. Eles trabalham em sistemas e departamentos empresariais, percebendo seu ambiente, raciocinando sobre suas observações e tomando medidas para atingir objetivos específicos.

Cada agente pode ter recursos especializados, como análise de dados, processamento de linguagem natural, tomada de decisões ou execução de processos, mas seu valor emerge da interação entre eles: o que torna o MAS eficiente é sua capacidade de se comunicar, coordenar e se adaptar enquanto opera dentro das estruturas empresariais existentes.

Em termos práticos, um sistema multiagente dentro de uma empresa pode se parecer com uma rede de serviços especializados de IA que são executados de maneira independente e coletiva nos sistemas existentes, extraindo dados de bancos de dados, acionando ações em sistemas de CRM, atualizando registros de ERP e trocando informações por meio de plataformas de integração empresarial, tudo isso mantendo o alinhamento com as políticas comerciais definidas.

Isso é um grande salto além dos aplicativos de IA em silos dentro de sistemas de negócios únicos; os MAS operam como um ecossistema coeso, compartilhando informações, delegando tarefas e tomando decisões coletivas, tudo isso enquanto mantêm o foco em uma meta de negócios definida.

É um salto que diminui a distância entre a automação de tarefas básicas e a empresa autônoma. Enquanto as automações de propósito único projetadas para tarefas específicas e repetitivas dependeriam da intervenção humana para exceções ou coordenação entre sistemas, os sistemas multiagente são adaptáveis e independentes. Eles reúnem agentes de IA especializados para gerenciar processos complexos e dinâmicos (processos que abrangem muitas funções e sistemas) com o mínimo de intervenção humana.

A automação costumava ser sinônimo de execução baseada em regras e caminhos de decisão definidos, mas nos sistemas multiagente, a IA agêntica possibilita a inteligência contextual. Ou seja, eles respondem às mudanças nas condições comerciais e são capazes de resolver problemas por meio da comunicação e da colaboração com outros agentes (e seres humanos).

Aspecto	Automação tradicional	Sistemas multiagente
Funcionalidade	Automações de finalidade única projetadas para tarefas específicas e repetitivas	Agentes especializados e cooperativos com funções distintas, mas complementares
Integração de sistemas	Operação isolada em sistemas ou aplicativos específicos	Orquestração de processos de ponta a ponta, abrangendo vários sistemas e departamentos
Consciência de contexto	Consciência limitada do contexto com inteligência multifuncional mínima	Inteligência contextual que se adapta às condições de negócios em constante mudança
Tomada de decisões	Execução baseada em regras com caminhos de decisão predefinidos	Solução de problemas emergentes por meio de comunicação e colaboração de agentes
Envolvimento humano	Intervenção humana necessária para exceções ou coordenação entre sistemas	Manuseio autônomo de fluxos de trabalho complexos com o mínimo de supervisão humana

Embora uma das principais limitações das iniciativas de automação atuais seja o confinamento em silos departamentais ou funcionais, os sistemas multiagente redefinem essas fronteiras, podendo trabalhar sem problemas além das barreiras operacionais típicas.

Isso tem o potencial de inverter a atual proporção entre automação e intervenção humana: com as abordagens de automação padrão, as empresas conseguem automatizar de 20% a 30% o trabalho de processamento, sendo que os 70% a 80% restantes ainda exigem intervenção humana, geralmente para preencher lacunas entre os sistemas ou lidar com a tomada de decisões complexas.

O oposto é verdadeiro para o MAS: os sistemas multiagente, em especial por meio da automação agêntica de processos, atingem 80% de automação das tarefas de processo. Eles podem atingir esse nível de execução autônoma ao:

• Cruzar limites do sistema: os agentes de IA podem acessar e operar aplicativos corporativos de maneira independente, desde ERP e CRM até sistemas da cadeia de suprimentos e plataformas de atendimento ao cliente.
• Trocar dados: os agentes de IA compartilham informações com contexto, o que ajuda a garantir que as decisões sejam tomadas com uma visão abrangente dos dados disponíveis.
• Coordenar fluxos de trabalho complexos: diferentes agentes podem lidar com aspectos especializados de um processo e, ao mesmo tempo, manter a coerência geral e o progresso em direção aos objetivos comerciais.
• Adaptar-se à mudança: os agentes de IA podem se adaptar às circunstâncias em constante mudança, da mesma forma que os funcionários qualificados que ajustam suas estratégias para atender às necessidades comerciais em evolução. E, quando surgem situações inesperadas, os agentes de IA podem raciocinar coletivamente sobre as respostas apropriadas ou encaminhar para humanos, quando necessário.

A IA integrada a um único aplicativo opera dentro dos limites desse único sistema (por exemplo, Salesforce Einstein para CRM). Ou seja, ela está limitada aos dados e às funções disponíveis nesse aplicativo. Embora ela possa ser otimizada para tarefas específicas, não é capaz de orquestrar processos multifuncionais. Ou seja, assim como na automação tradicional, são necessários humanos para fazer a ponte entre os sistemas e concluir os fluxos de trabalho.

Os sistemas multiagente para empresas, orquestrados por meio da automação agêntica de processos, conectam sistemas díspares. Eles podem acessar e sintetizar informações de várias fontes para criar um quadro completo/abrangente do processo. Eles operam de maneira coordenada, gerenciando transferências entre sistemas com autonomia e no contexto de todo o processo de ponta a ponta.

Dessa forma, os sistemas multiagente abordam o desafio persistente da fragmentação do sistema que, historicamente, tem limitado os esforços de automação, possibilitando operações empresariais verdadeiramente autônomas.

Agentes de IA

Os agentes inteligentes de IA  são os blocos de construção dos sistemas multiagente. Eles combinam o raciocínio e a velocidade da IA para compreender os dados e tomar decisões informadas com a capacidade de usar ferramentas para implementar essas decisões.

Em um nível elevado, esse processo depende de uma combinação de percepção, raciocínio e ação. Os agentes empresariais modernos geralmente incorporam recursos especializados de IA, como processamento de linguagem natural (PLN), visão computacional ou análise preditiva, permitindo que eles lidem com tarefas cada vez mais complexas em suas áreas de especialização.

Percepção: os agentes coletam entradas de dados de várias fontes, como APIs, fluxos de eventos, conexões de banco de dados ou sensores de IoT. Por exemplo, um agente de atendimento ao cliente pode monitorar os tickets de suporte recebidos, as mensagens de bate-papo e as transcrições de voz, tudo ao mesmo tempo.

Raciocínio: dependendo dos modelos de IA, os agentes usarão técnicas que vão desde a lógica baseada em regras até modelos de aprendizado de máquina para processar informações e tomar decisões. Um agente de detecção de fraudes financeiras, por exemplo, pode combinar o reconhecimento de padrões baseado em regras com algoritmos de detecção de anomalias para identificar transações suspeitas.

Ação: os agentes de IA agem conforme suas decisões usando as ferramentas e as conexões de sistema que têm à disposição, o que pode implicar a atualização de bancos de dados, o acionamento de fluxos de trabalho em outros sistemas, a geração de notificações ou a criação de novos recursos. Um exemplo de cenário para um agente de compras pode ser a geração automática de pedidos de compra, o envio deles aos fornecedores por meio de um sistema de compras eletrônicas e a atualização das previsões de estoque.

Como os agentes de IA se comunicam em sistemas multiagente

A comunicação eficaz é a espinha dorsal dos sistemas multiagente. Sem a troca de informações, os agentes de IA não têm como trabalhar juntos, colaborar ou resolver problemas. A arquitetura de suporte à comunicação de agentes avançou rapidamente para atender aos crescentes recursos e às diversas aplicações dos sistemas multiagente.

Embora os padrões reconhecidos, como FIPA-ACL e KQML, tenham estabelecido bases importantes para a comunicação entre agentes, eles são menos comuns nas implementações empresariais modernas. Atualmente, a comunicação baseada em API (usando tecnologias como APIs RESTful e GraphQL) domina os ambientes empresariais, permitindo que os agentes interajam perfeitamente entre si e com os sistemas existentes por meio de protocolos baseados em HTTP. Essa abordagem simplifica a integração com serviços da Web, plataformas de nuvem e arquiteturas empresariais mais amplas.

Os MAS modernos também MAS modernos também costumam usar mensagens orientadas por eventos (fluxos de eventos e intermediários de mensagens como Kafka, RabbitMQ ou serviços nativos da nuvem como o AWS EventBridge) para permitir a comunicação assíncrona e dimensionável entre os agentes. Esse padrão oferece suporte à reatividade em tempo real às mudanças no sistema.

Para garantir que os agentes se entendam, também são necessários padrões e políticas que regem suas comunicações. Observando a comunicação além das mensagens individuais, os agentes seguem padrões de conversação estruturados que definem sequências de interações para negociações, solicitações, compartilhamento de informações e delegação de tarefas. Muitos sistemas aplicam padrões semânticos como JSON-LD ou ontologias específicas do setor. Por exemplo, os agentes de serviços financeiros podem usar a FIBO (Financial Industry Business Ontology) para garantir uma interpretação consistente dos termos.

Coordenação de ações e fluxos de trabalho de agentes

O comportamento coerente do sistema não é garantido. Os sistemas multiagente dependem de uma camada de orquestração para coordenar as atividades dos agentes em toda a empresa.

Para o gerenciamento de fluxo de trabalho, a orquestração de MAS combina definições de processo (como BPMN) com mecanismos dinâmicos de fluxo de trabalho que podem se adaptar às mudanças. Isso permite que os processos evoluam com base no contexto, em vez de seguir caminhos estáticos e predeterminados.

Mas o que acontece quando os agentes não concordam com o caminho que um fluxo de trabalho deve seguir ou quando suas próximas ações ou decisões entram em conflito? Os sistemas avançados de orquestração implementam estratégias para a resolução de conflitos. Essas estratégias podem ser baseadas em prioridades e usar algoritmos de consenso, estruturas de decisão hierárquicas ou mecanismos de mercado (em que os agentes fazem “lances” por recursos). O objetivo subjacente é refletir as políticas organizacionais e as metas comerciais.

Para garantir que os esforços coordenados dos agentes estejam atingindo suas metas em alinhamento com esses objetivos, o monitoramento/rastreamento das atividades dos agentes desempenha um papel importante. Para isso, a camada de orquestração dos sistemas multiagente inclui painéis de controle em tempo real e ferramentas de possibilitam a observação para rastrear as atividades dos agentes, os volumes de mensagens e os resultados das decisões.

Esses sistemas oferecem supervisão humana e recursos de intervenção para exceções. Como parte de um sistema de automação agêntica de processos, essa camada de orquestração permite que os fluxos de trabalho multiagente incorporem aprovações humanas e etapas manuais quando necessário.

Mecanismo de decisão

Como qualquer equipe, os sistemas multiagente precisam de um método para determinar quais agentes lidam com quais tarefas, com o objetivo de otimizar o desempenho geral do sistema. O mecanismo de decisão assume essa função de liderança para o MAS.

Em um nível básico, os mecanismos de decisão combinam as habilidades dos agentes com os trabalhos a serem realizados. No entanto, a distribuição de tarefas é mais complexa para processos empresariais, talvez envolvendo centenas ou milhares de tarefas (e agentes).

Os mecanismos de decisão podem usar algoritmos de alocação de tarefas, incluindo abordagens baseadas no mercado, protocolos de rede de contratos e aprendizado por reforço, para otimizar a distribuição. Eles também consideram fatores ambientais como carga do sistema, sensibilidade ao tempo, disponibilidade de dados e prioridades comerciais ao alocar tarefas.

Os mecanismos de decisão de nível empresarial também devem gerenciar contratos de nível de serviço (SLAs) para garantir que os processos essenciais recebam os recursos de agente necessários, mesmo durante os períodos de alta demanda. Isso inclui tolerância a falhas integrada: os sistemas avançados incorporam mecanismos de redundância e failover para redistribuir automaticamente as tarefas quando os agentes ficam indisponíveis ou não respondem. A supervisão humana também desempenha um papel fundamental. Os mecanismos de decisão podem encaminhar tarefas para operadores humanos quando os níveis de confiança ficam abaixo dos limites definidos ou quando os requisitos regulamentares exigem intervenção humana.

Aprendizado

Uma das principais vantagens dos sistemas multiagente é sua capacidade de adaptação e autoaperfeiçoamento por meio do aprendizado contínuo. Os recursos de aprendizado integrados tornam isso possível, equilibrando a eficiência com a privacidade e os limites operacionais.

Os sistemas de aprendizado também incorporam mecanismos de transparência para ajudar as partes interessadas humanas a entender como e por que os agentes tomam decisões específicas. Esse elemento é fundamental para criar confiança e garantir uma supervisão eficaz.

• Aprendizado distribuído: os agentes compartilham insights e aprimoramentos de modelos, mantendo a privacidade dos dados e os limites operacionais.
• Aprendizagem por reforço: os agentes otimizam as políticas de decisão por meio de sinais de recompensa baseados em resultados comerciais e KPIs.
• Filtragem colaborativa: os agentes aprendem com as experiências e decisões de outros agentes que lidam com tarefas semelhantes, agilizando o aprimoramento coletivo.
• Estruturas de testes A/B: o teste sistemático de estratégias alternativas permite que os sistemas multiagente evoluam com base em evidências empíricas.

Segurança e confiança

Não há como ignorar o imperativo da segurança para sistemas multiagente empresariais. Vários componentes integram a arquitetura de segurança que envolve e permite que os agentes de IA trabalhem tanto isoladamente quanto coletivamente.

Primeiro, os agentes de IA são configurados com permissões e funções específicas. Suas identidades digitais devem se integrar aos sistemas de gerenciamento de identidade e acesso (IAM) da empresa.

A arquitetura de confiança zero predominante se estende aos sistemas multiagente, em que as implementações de MAS não assumem nenhuma confiança implícita entre os componentes, exigindo verificação para cada interação, independentemente da fonte. Os sistemas de reputação podem dar suporte a esse processo de verificação, com os agentes mantendo pontuações de confiança com base em interações anteriores, que eles usam como fatores que influenciam futuras decisões de colaboração.

O monitoramento e os controles mencionados anteriormente não são os mesmos que os das trilhas de auditoria. As operações seguras para sistemas multiagente exigem que todas as ações e decisões do agente sejam registradas para fins de conformidade e responsabilidade.

Escalabilidade

Os processos empresariais dinâmicos e de longa duração precisam ser dimensionados com eficiência, o que implica que os sistemas multiagente de nível empresarial precisam de uma infraestrutura altamente dimensionável. Os sistemas de grande escala normalmente organizam os agentes em estruturas hierárquicas, com “agentes gerentes” coordenando equipes especializadas. Ao mesmo tempo, os mecanismos de balanceamento de carga mantêm o controle de todo o sistema para garantir que nenhum agente ou canal de comunicação se torne um gargalo.

A conteinerização é útil aqui, onde os agentes são implantados como microsserviços em contêineres (usando tecnologias como Docker e Kubernetes), permitindo o dimensionamento dinâmico com base na demanda. Da mesma forma, o armazenamento de banco de dados distribuído para os estados do agente e o conhecimento compartilhado permitem que o acesso aos dados seja eficiente e sob demanda. Para agentes intermitentes ou acionados por eventos, as arquiteturas sem servidor oferecem o dimensionamento mais econômico.

Integração empresarial

Assim como a segurança, a integração com a infraestrutura empresarial existente não é negociável para sistemas multiagente eficazes.

As APIs são os heróis aqui. O gerenciamento centralizado de APIs promove interações controladas entre agentes e sistemas corporativos. Para sistemas legados, conectores especializados ou agentes conectores podem atuar como tradutores para que o MAS possa se comunicar e operar sem problemas com a infraestrutura mais antiga.

O gerenciamento de dados em nível empresarial é outro segmento central do mapa de integração. A integração com sistemas de gerenciamento de dados mestres (MDM), bem como a alimentação de plataformas de monitoramento/análise empresarial para visibilidade, garantem que os agentes operem com dados consistentes e confiáveis em toda a empresa.

No nível do agente, a implantação bem-sucedida em ambientes corporativos requer a criação de cada tipo de agente de IA tendo em mente a integração e a abordagem de vários fatores relacionados à integração, incluindo conformidade, conectividade, governança e gerenciamento de mudanças.

• Conformidade: todos os agentes devem operar conforme os padrões organizacionais de segurança, manuseio de dados e interoperabilidade.
• Conectividade: cada tipo de agente precisa das conexões corretas com os sistemas corporativos relevantes.
• Governança: o comportamento do agente deve estar vinculado às políticas organizacionais, especialmente para a tomada de decisões.
• Gerenciamento de mudanças: o design do agente deve levar em conta a necessidade de atualizações futuras à medida que as necessidades comerciais mudam.

Colocar os requisitos de integração em primeiro lugar, tanto em nível de sistema quanto de agente, prepara o cenário para sistemas multiagente que podem lidar com processos complexos e, ao mesmo tempo, permanecer seguros e adaptáveis às mudanças nos requisitos e nas tecnologias de negócios.

Os sistemas multiagente prosperam com a especialização e a colaboração entre diferentes tipos de agentes de IA. Cada tipo de agente tem uma função distinta a desempenhar no ecossistema geral, com recursos adequados a aspectos específicos dos processos empresariais. A compreensão dos tipos de agentes ajuda as organizações a projetar arquiteturas multiagente eficazes que equilibram autonomia e coordenação.

Agentes específicos de tarefas

Como o próprio nome indica, os agentes específicos de tarefas são criados para uma função específica com responsabilidades estritamente definidas. Essa especialização permite alta eficiência e precisão na execução. Sua arquitetura prioriza a excelência em sua função principal em vez da amplitude de recursos. Agentes para tarefas específicas geralmente combinam modelos de IA focados, treinados a partir de dados de um domínio específico, com mecanismos de regras do negócio para lidar com a lógica explícita desse domínio.

Principais características dos agentes para tarefas específicas

Conhecimento especializado: treinados com conhecimento específico do domínio, os agentes aplicam algoritmos e recursos de IA voltados exclusivamente para as funções específicas do negócio.

Desempenho otimizado: são projetados para serem eficientes em seu domínio, o que possibilita o processamento de grandes volumes de tarefas semelhantes com resultados consistentes.

Limites claros: os agentes para tarefas específicas têm entradas, saídas e parâmetros operacionais bem definidos.

Exemplos de agentes para tarefas específicas empresariais

• Os agentes de processamento de documentos são especializados em extrair, classificar e validar informações de documentos não estruturados. Por exemplo, um agente de processamento de faturas pode extrair itens de linha, informações fiscais e condições de pagamento com alta precisão usando visão computacional e técnicas de PLN.
• Os agentes analíticos se concentram na análise de dados, no reconhecimento de padrões e na geração de insights. Um agente de análise de vendas pode monitorar padrões de transações para identificar oportunidades de vendas cruzadas, enquanto um agente de avaliação de risco pode avaliar combinações de fatores para gerar pontuações de risco.
• Os agentes transacionais são especializados em executar transações comerciais específicas nos sistemas corporativos. Um agente de precificação pode calcular o preço ideal com base em um conjunto de variáveis, enquanto um agente de processamento de pedidos pode validar e encaminhar os pedidos para os canais de atendimento corretos.
• Os agentes de monitoramento rastreiam continuamente sistemas, processos ou fluxos de dados em busca de condições específicas. Os exemplos incluem agentes de monitoramento de inventário que acionam o reordenamento quando o estoque fica abaixo dos limites, ou agentes de monitoramento de conformidade que sinalizam possíveis problemas regulatórios.

Agentes de orquestração de processos

O panorama geral dos processos empresariais complexos exige um gerente de alto nível para garantir que cada parte do fluxo de trabalho seja executada corretamente, do início ao fim. Essa é a função dos agentes de orquestração de processos. Eles trabalham para coordenar atividades entre vários sistemas e agentes de tarefas específicas e dependem de ferramentas de visibilidade que proporcionam recursos de monitoramento de processos.

Os agentes de orquestração de processos utilizam tecnologias de gerenciamento de processos empresariais (BPM), como as estruturas de processamento de eventos para lidar com gatilhos ou sinalizações e os sistemas de gerenciamento de transações para manter a integridade do processo. Para dar suporte a fluxos de trabalho empresariais de longa duração, eles também contam com mecanismos de persistência de estado que permitem que os agentes acompanhem o progresso ao longo do tempo e retomem as operações conforme necessário.

Para implantações de nível empresarial, a mais recente tecnologia de orquestração de processos usa arquiteturas baseadas em eventos com armazenamentos de eventos persistentes, permitindo a resiliência do processo, recursos de auditoria e análises.

Principais características dos agentes de orquestração de processos

Conhecimento do processo: os agentes mantêm representações abrangentes dos processos de negócios, incluindo etapas, dependências, condições e resultados esperados.

Recurso de coordenação: eles gerenciam o sequenciamento de tarefas, a execução paralela e as transferências entre diferentes agentes e sistemas.

Gerenciamento de estado: os agentes de orquestração monitoram os estados do processo durante a execução para garantir a continuidade, mesmo durante operações de longa duração.

Processamento de exceções: eles detectam desvios dos fluxos de processo esperados e iniciam as respostas apropriadas.

Exemplos de agentes de orquestração de processos em fluxos de trabalho empresariais

• Os orquestradores do processo de pedido ao pagamento gerenciam todo o ciclo de vida do pedido do cliente, coordenando a captura de pedidos, a verificação de crédito, a alocação de estoque, o atendimento, a remessa, o faturamento e os sistemas e agentes de processamento de pagamentos.
• Os orquestradores de integração de funcionários coordenam o complexo processo de inserir novos funcionários em uma organização, orquestrando as atividades dos departamentos de RH, TI, instalações, segurança e treinamento.
• Os orquestradores de fluxo de trabalho clínico coordenam os processos de atendimento ao paciente em todos os departamentos, garantindo que os testes de diagnóstico, as consultas, os tratamentos e os acompanhamentos ocorram na sequência adequada, com as informações necessárias fluindo entre as etapas.
• Os orquestradores da cadeia de suprimentos gerenciam o fluxo de materiais e informações nos processos de aquisição, produção, armazenamento e distribuição, coordenando com fornecedores, provedores de transporte e clientes.

Agentes de tomada de decisão

Em sistemas multiagente, cada medida tomada para avançar em uma meta decorre de uma decisão. A tomada de decisão eficaz e informada é o que define um sistema entre sucesso e fracasso, ou com desempenho apenas abaixo do ideal.

Os agentes de tomada de decisão desempenham um papel central nesse processo, avaliando alternativas e fazendo escolhas com base em diversas entradas, regras definidas e critérios de otimização. Eles gerenciam lógica comercial complexa, exceções e até mesmo tarefas que exigem julgamento.

Esses agentes geralmente combinam mecanismos de regras (para aplicar políticas explícitas) com modelos de aprendizado de máquina que oferecem suporte ao reconhecimento e à previsão de padrões. Ferramentas de raciocínio estruturado, como árvores de decisão e redes bayesianas, juntamente com algoritmos de otimização, ajudam os agentes a navegar por negociações complexas.

Em ambientes empresariais, as plataformas de gerenciamento de decisões proporcionam transparência essencial, permitindo governança, controle de versão e auditabilidade para decisões de alto risco.

Principais características dos agentes de tomada de decisão

Implementação de regras: os agentes codificam regras de negócios, políticas e critérios de decisão em formato executável.

Análise multifatorial: eles consideram várias entradas e variáveis ao tomar decisões.

Gerenciamento de incertezas: os agentes de decisão podem trabalhar com informações incompletas e raciocínio probabilístico.

Foco de otimização: os agentes buscam maximizar ou minimizar resultados específicos com base em objetivos comerciais.

Recurso de explicação: os agentes de decisão podem articular o raciocínio por trás das decisões.

Exemplos de agentes de decisão em processos empresariais

• Os agentes de subscrição de seguros e empréstimos avaliam as solicitações com base em critérios de risco, dados do solicitante e condições de mercado para tomar decisões sobre cobertura ou crédito.
• Os agentes de precificação dinâmica determinam o preço ideal para produtos ou serviços com base na demanda, na concorrência, nos níveis de estoque, no valor do cliente e em outros fatores.
• Os agentes de alocação de recursos decidem como distribuir recursos limitados (pessoal, equipamento, orçamento) entre as necessidades concorrentes com base em prioridades e restrições.
• Os agentes de tratamento de exceções avaliam situações incomuns que estão fora dos parâmetros padrão do processo e determinam as respostas apropriadas com base nas políticas comerciais.

Agentes de aprendizado

A adaptabilidade e o aprimoramento contínuo dos sistemas multiagente são impulsionados por agentes de aprendizado. Esses agentes melhoram o desempenho do sistema ao longo do tempo, analisando os resultados, reconhecendo padrões e ajustando o comportamento com base na experiência.

Para isso, os agentes de aprendizado empregam uma série de técnicas de IA, incluindo aprendizado supervisionado com loops de feedback, aprendizado por reforço para tomada de decisões sequenciais e aprendizado por transferência para aplicar insights em domínios relacionados.

Para ambientes em que a privacidade dos dados é fundamental, o aprendizado federado permite o treinamento de modelos distribuídos sem centralizar dados confidenciais. Em termos mais amplos, os agentes de aprendizado eficazes requerem uma infraestrutura robusta: pipelines de dados confiáveis, armazenamentos de recursos dimensionáveis e sistemas de gerenciamento de modelos que suportem o aprendizado contínuo e, ao mesmo tempo, garantam a estabilidade operacional.

Principais características dos agentes de aprendizado

Processamento de feedback: os agentes de aprendizado coletam e analisam o feedback dos resultados do processo, das interações do usuário e do desempenho do sistema.

Refinamento do modelo: os agentes atualizam continuamente os modelos internos com base em novos dados e experiências.

Reconhecimento de padrões: os agentes de aprendizado identificam padrões e correlações recorrentes.

Compartilhamento de conhecimento: os agentes podem distribuir insights por toda a rede de agentes, possibilitando melhorias em todo o sistema.

Exemplos da aplicação de agentes de aprendizado

• Os agentes de refinamento de recomendações melhoram continuamente as recomendações de produtos, conteúdos ou ações com base nas respostas dos usuários e nos dados resultantes.
• Os agentes de manutenção preditiva, em manufatura e infraestrutura, aprendem a prever falhas de equipamentos com precisão crescente, analisando dados de sensores e registros de manutenção.
• Os agentes de otimização do atendimento ao cliente refinam as sugestões de resposta e as decisões de roteamento com base nos resultados da resolução e nas métricas de satisfação do cliente.
• Os agentes de previsão de demanda melhoram a precisão da previsão analisando os erros e ajustando os modelos para levar em conta padrões não reconhecidos anteriormente.

Agentes de interface

Os sistemas multiagente não operam no vácuo: eles são projetados para interagir com usuários humanos e aumentar o mundo real das operações comerciais. Os agentes de interface existem para tornar esse relacionamento perfeito, gerenciando as interações entre os usuários humanos e o sistema multiagente. Sua função é facilitar a colaboração eficaz e oferecer visibilidade e controles adequados.

Os agentes de interface funcionam combinando a compreensão do usuário com modelos de contexto e comunicação, muitas vezes integrando-se a sistemas de gerenciamento de acesso e identidade corporativa para personalizar as interações com base nas funções e permissões do usuário. Eles usarão um conjunto de abordagens, incluindo modelagem de usuários para manter perfis e preferências, sistemas de gerenciamento de contexto para rastrear o histórico de interações e processamento de linguagem natural para potencializar as interações de conversação.

As notificações, os alertas e as atualizações de status são o mínimo esperado: a interação humana eficaz com sistemas multiagente também exige uma comunicação clara de informações complexas. Os agentes de interface podem incorporar ferramentas de visualização para apresentar dados complexos de forma digerível, juntamente com técnicas de divulgação progressiva para gerenciar a complexidade das informações e evitar sobrecarregar os usuários.

Principais características dos agentes de interface

Consciência contextual: os agentes de interface mantêm o conhecimento das funções, preferências, histórico e atividades atuais do usuário.

Comunicação adaptativa: os agentes ajustam a maneira como apresentam as informações com base nas necessidades e na situação do usuário.

Gerenciamento de tarefas: os agentes de interface ajudam os usuários a monitorar, intervir e delegar tarefas à rede de agentes.

Coleta de feedback: os agentes coletam feedback explícito e implícito dos usuários para melhorar o desempenho do sistema.

Exemplos de agentes de interface que facilitam a interação humana com sistemas multiagente

• Os painéis executivos apresentam aos líderes métricas de alto nível de desempenho do sistema e alertas de exceção, permitindo o detalhamento quando necessário.
• Os consoles operacionais para os funcionários da linha de frente oferecem visibilidade da execução do processo, alertas sobre exceções e recursos de intervenção para suas áreas de responsabilidade.
• Os assistentes virtuais oferecem interfaces de conversação para interagir com um sistema multiagente, permitindo que os usuários deem instruções, façam perguntas e recebam respostas em linguagem natural.
• Os fluxos de trabalho aumentados guiam os usuários pelos processos de trabalho, apresentando informações relevantes e sugestões geradas por agentes em cada etapa.