A diferença fundamental entre sistemas multiagentes e sistemas de agente único está na abordagem para a solução de problemas e no escopo da interação.

Sistemas de agente único: apresentam uma única entidade autônoma que trabalha de forma independente no ambiente para alcançar metas específicas, sem interação direta com outros agentes. Pense em uma IA que joga xadrez de forma isolada, analisando o tabuleiro e tomando decisões com base em regras predefinidas ou estratégias aprendidas. Esses sistemas se destacam em problemas bem definidos em que a interação externa é mínima e o controle centralizado é eficiente, como mecanismos de recomendação ou detecção de fraudes. Eles costumam ser mais simples de desenvolver, com custos de manutenção mais baixos e resultados previsíveis.

Em contraste, os sistemas multiagente são caracterizados pela presença de vários agentes em um ambiente compartilhado. Esses agentes costumam colaborar, competir ou negociar para alcançar metas individuais ou coletivas. Eles são como uma equipe de alto desempenho, em que cada agente é responsável por uma parte do problema e se comunica com os outros para alcançar metas compartilhadas. A carga de trabalho distribuída e as funções especializadas permitem que os MAS lidem com desafios complexos, dinâmicos ou em grande escala que sobrecarregariam um único agente. Embora sejam mais complexos de projetar devido à necessidade de protocolos de comunicação e coordenação robustos, os MAS oferecem flexibilidade, robustez e escalonabilidade superiores.

Os sistemas multiagente funcionam distribuindo tarefas e comunicação entre agentes individuais, cada um trabalhando em conjunto para atingir um objetivo em um ambiente compartilhado. Esse processo geralmente envolve:

• Percepção: os agentes observam o ambiente e coletam dados. Isso pode incluir sinais diretos ou notar mudanças no ambiente compartilhado (também conhecido como estigmergia).
• Raciocínio e tomada de decisões: nos sistemas multiagentes modernos, esse raciocínio é predominantemente alimentado por um modelo de linguagem grande (LLM) que atua como o "cérebro" do agente. O LLM é excelente para entender a intenção complexa do usuário, realizar raciocínios em várias etapas e criar planos para atingir uma meta. Com base nos dados da percepção, o agente com tecnologia de LLM decide o curso de ação mais lógico.
• Ação: os agentes realizam as ações planejadas no ambiente.
• Interação: os agentes não trabalham isolados, eles se comunicam, coordenam, negociam e colaboram uns com os outros. Isso pode envolver a troca de mensagens diretas, o compartilhamento de informações ou a modificação do ambiente que outros agentes podem observar.
• Orquestração: o MAS moderno opera com base no princípio da orquestração, em que uma tarefa complexa é dividida em um fluxo de trabalho agente estruturado. Pense nisso como um plano de projeto em que diferentes agentes recebem funções e responsabilidades específicas. Um "orquestrador" ou uma estrutura de gráfico predefinida garante que os agentes sejam chamados na sequência correta, que as informações circulem entre eles e que a meta final seja atingida. Isso vai além da simples comunicação para um processo gerenciado e orientado a objetivos, que é o foco de frameworks modernos como CrewAI e LangGraph.

Esse trabalho em equipe permite que os sistemas multiagentes se adaptem e resolvam problemas complexos.

Um sistema multiagente é composto por três elementos fundamentais: agentes, o ambiente e mecanismos de interação.

São as entidades ativas que tomam decisões no sistema. Cada agente tem um grau de autonomia, ou seja, pode trabalhar de forma independente, perceber o ambiente local e fazer escolhas com base nos objetivos e nas informações disponíveis. Os agentes podem ser programas de software, bots, robôs físicos, drones, sensores ou até mesmo humanos. São entidades independentes com funções e funcionalidades específicas.

Este é o espaço compartilhado onde os agentes trabalham, percebem e interagem. O ambiente pode ser virtual, como um mundo simulado ou uma rede, ou físico, como o chão de fábrica para agentes robóticos. Ele fornece recursos, impõe restrições e serve como meio de comunicação indireta.

Para trabalhar juntos, os agentes precisam se comunicar. Os protocolos de comunicação são as regras de troca de informações. Isso inclui a forma como as mensagens são formatadas (como o uso de JSON ou XML) e como são enviadas (como o uso de HTTP ou MQTT). As linguagens de comunicação de agentes (ACLs), como FIPA ACL e KQML, oferecem uma maneira padrão para os agentes interagirem e compartilharem informações detalhadas.

• FIPA ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents - Agent Communication Language) é uma linguagem amplamente usada que ajuda agentes de software inteligentes a se comunicarem entre si. Ela se baseia na forma como os humanos se comunicam, em que "ações" específicas (como "solicitar" ou "informar") têm significados claros. Uma mensagem ACL FIPA tem campos para quem a enviou, para quem ela é, a ação e o conteúdo real da mensagem, tornando a comunicação clara.
• Mecanismos de coordenação são os métodos que os agentes usam para resolver divergências, alinhar objetivos e trabalhar com eficiência como uma equipe. Por exemplo, agentes que fazem lances para tarefas (como em um leilão), votam em decisões ou usam um sistema chamado "redes de contrato".

Os sistemas multiagentes podem ser valiosos em diversas áreas em que a solução de problemas complexos exige colaboração, adaptabilidade e resiliência.

Os MAS são bons em dividir processos complexos em tarefas menores e gerenciáveis, atribuindo-as a agentes especializados e orquestrando a execução delas.

• Gerenciamento da cadeia de suprimentos: os sistemas multiagente podem conectar diferentes componentes de uma cadeia de suprimentos, desde a fabricação até a compra pelo consumidor. Os agentes virtuais podem negociar entre si para prever as necessidades de estoque, gerenciar recursos e ajustar as operações em tempo real.
• Atendimento ao cliente: no suporte ao cliente, os agentes de IA podem trabalhar juntos para acompanhar um problema, recomendar correções, escalar soluções e até mesmo lidar com ajustes de faturamento ou reembolsos. Um agente pode lidar com as consultas iniciais, outro pode buscar a documentação relevante e um terceiro pode gerar respostas personalizadas.
• Desenvolvimento de software: uma equipe de agentes pode ser projetada para responder a solicitações de bugs, analisar bugs anteriores em busca de semelhanças, criar novos tíquetes e até mesmo fornecer assistência de engenharia gerando sugestões de código ou organizando revisões de código.

A natureza distribuída e a autonomia dos agentes permitem que os sistemas multiagentes funcionem bem mesmo em ambientes em constante mudança.

• Gerenciamento de tráfego e transporte: os MAS podem lidar com sistemas de transporte complicados, como redes de trens, atribuições de caminhões ou navios. Os agentes podem compartilhar informações sobre o tráfego em tempo real e rotas para ajudar o trânsito a fluir sem problemas e evitar congestionamentos em áreas urbanas movimentadas.
• Robótica e sistemas autônomos: em armazéns, muitos robôs trabalham juntos para evitar colisões ao atender pedidos. Da mesma forma, grupos de robôs de entrega autônomos podem compartilhar informações de tráfego e rotas em tempo real para fazer entregas com eficiência.
• Sistemas de defesa: o MAS pode ajudar a fortalecer os sistemas de defesa simulando possíveis ameaças, como ataques cibernéticos ou cenários marítimos, permitindo um planejamento e uma resposta mais proativos.

Os MAS são ferramentas poderosas para simular interações e entender comportamentos emergentes em sistemas complexos.

• Negociação financeira: vários agentes podem analisar dados de mercado, considerar riscos e realizar negociações em várias classes de ativos. Alguns agentes se concentram em mercados específicos e outros procuram padrões mais amplos. Isso pode ajudar as empresas a processar e agir com base em grandes quantidades de dados em tempo real.
• Saúde e saúde pública: sistemas baseados em agentes podem ajudar na previsão e prevenção de doenças por meio de análises genéticas, além de gerenciar recursos hospitalares, como alocação de leitos, horários de funcionários e equipamentos médicos.
• Simulações sociais: os MAS podem modelar interações sociais e comportamentos emergentes em populações simuladas, o que pode ser útil para estudar uma variedade de fenômenos sociais complexos.

Embora os sistemas multiagentes possam ser úteis, eles também podem apresentar alguns desafios em potencial:

• Difícil de gerenciar: pode ser difícil fazer com que muitos agentes independentes trabalhem juntos sem conflitos, principalmente quando mais agentes são adicionados.
• Sobrecarga de comunicação: mais agentes significam mais mensagens, o que pode deixar as coisas mais lentas. A comunicação clara e rápida é essencial.
• Ações inesperadas: a forma como os agentes agem juntos pode levar a resultados surpreendentes que não foram planejados, e pode ser difícil testar todos os resultados possíveis.
• Preocupações com a segurança: em sistemas que compartilham informações sensíveis, é essencial ter uma segurança forte. Agentes maliciosos podem causar problemas ao fornecer informações erradas, se recusar a cooperar ou compartilhar informações sensíveis.
• Criação e uso complexos: a criação desses sistemas exige planejamento cuidadoso e um bom entendimento de como os agentes se comunicam entre si. As equipes precisam conhecer a IA distribuída e regras de comunicação fortes.
• Custo da operação: a forte dependência de LLMs avançados, geralmente por meio de chamadas de API, pode gerar custos computacionais significativos. Escalar um sistema multiagente pode se tornar proibitivamente caro se não for gerenciado com cuidado.
• Fundamentação factual e alucinação: agentes com tecnologia de LLM podem "alucinar", ou seja, gerar informações plausíveis, mas factualmente incorretas. Garantir que as respostas dos agentes sejam baseadas em fontes de dados factuais e confiáveis é um grande desafio técnico.
• Depuração e avaliação complexas: o comportamento não determinista e emergente dos agentes que interagem torna a depuração extremamente difícil. Para rastrear um erro até a origem em um fluxo de trabalho complexo com várias etapas, são necessárias ferramentas sofisticadas de registro e avaliação.

Para ajudar os desenvolvedores a criar e gerenciar sistemas multiagentes, vários frameworks oferecem ferramentas para projetar, coordenar e implantar agentes autônomos. Confira algumas opções populares

A implementação de um sistema multiagente envolve várias etapas importantes, desde o design até a implantação:

1. Defina o problema e as metas: declare claramente o problema que o sistema precisa resolver e o que você quer que todo o sistema e cada agente individual alcancem.

2. Decidir o design do agente:

• Identifique as funções dos agentes: descubra os trabalhos específicos que cada tipo de agente vai realizar
• Definir as capacidades do agente: especifique o que cada agente pode detectar, o que ele pode fazer e como ele toma decisões
• Determinar a independência do agente: decida quanta liberdade cada agente tem para fazer suas próprias escolhas

3. Modelar o ambiente: criar o espaço compartilhado onde os agentes vão trabalhar. Isso inclui os recursos e as regras.

4. Determinar métodos de comunicação:

• Escolha um idioma: selecione um idioma para os agentes conversarem entre si (como FIPA ACL) e como as mensagens deles vão aparecer
• Estabeleça regras: defina como os agentes vão se comunicar, trabalhar juntos e resolver conflitos. Isso pode ser por mensagens diretas, memória compartilhada ou conversando pelo ambiente

5. Coordenar estratégias: implemente maneiras de garantir que os agentes trabalhem bem juntos e resolvam conflitos. Isso pode envolver um agente de controle principal, regras para os agentes negociarem ou colaboração natural.

6. Integrar ferramentas: dê aos agentes acesso a ferramentas ou programas externos de que eles precisam para realizar as tarefas, como bancos de dados, outros serviços ou outros modelos de IA.

7. Codificar: escolha uma linguagem de programação (como Python ou Java) e um framework multiagente (como JADE, Mesa, Ray, AutoGen ou CrewAI) para criar os agentes e configurar as interações deles.

8. Testar e validar: teste o sistema minuciosamente para garantir que os agentes ajam conforme o esperado, trabalhem bem juntos e alcancem os objetivos gerais. Isso é mais difícil por causa de comportamentos inesperados.

9. Implante e monitore: coloque o sistema em uma infraestrutura adequada e configure o monitoramento para acompanhar o desempenho, encontrar problemas e garantir que ele continue funcionando bem.

O Google Cloud oferece uma infraestrutura robusta e escalonável que pode ser uma plataforma ideal para desenvolver, implantar e gerenciar sistemas multiagentes. O conjunto abrangente de serviços dele oferece suporte aos vários componentes e interações no MAS:

• Recursos de computação: a implantação de vários agentes, principalmente aqueles que usam modelos de IA intensivos, como LLMs, exige uma grande capacidade de computação
• Google Kubernetes Engine (GKE): o GKE oferece um ambiente gerenciado para implantação, escalonamento e gerenciamento de aplicativos conteinerizados, perfeito para orquestrar vários agentes individuais
• Compute Engine: para um controle mais granular sobre máquinas virtuais (VMs), o Compute Engine oferece instâncias de VM flexíveis e personalizáveis para hospedar processos de agentes
• Gerenciamento e armazenamento de dados: os agentes geralmente precisam armazenar e recuperar grandes volumes de dados para percepção, aprendizado e tomada de decisões
• Cloud Storage: oferece armazenamento de objetos altamente escalonável e durável para dados, registros e modelos de agentes
• BigQuery: um data warehouse totalmente gerenciado e sem servidor que pode armazenar e analisar conjuntos de dados massivos, útil para agentes que realizam tarefas com uso intensivo de dados ou para analisar o comportamento coletivo dos agentes
• Cloud SQL ou Cloud Firestore: bancos de dados relacionais e NoSQL gerenciados, respectivamente, adequados para agentes armazenarem seus estados, bases de conhecimento individuais ou históricos de interação
• Comunicação entre agentes: mensagens eficientes são essenciais para que os agentes coordenem e compartilhem informações
• Pub/Sub: um serviço de mensagens em tempo real que permite a comunicação assíncrona entre agentes, ideal para arquiteturas desacopladas e interações orientadas a eventos. Os agentes podem publicar mensagens em tópicos e se inscrever em tópicos relevantes, facilitando a comunicação sem conhecimento direto do endpoint
• Protocolo A2A: um padrão aberto, desenvolvido inicialmente pelo Google, que permite a comunicação e a colaboração seguras entre diferentes agentes de IA. Ele atua como um tradutor universal, permitindo que agentes de várias estruturas e fornecedores se descubram, troquem informações (incluindo texto, áudio e vídeo) e coordenem ações. O A2A se concentra na interação entre agentes, complementando o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), que lida com a comunicação entre agentes e ferramentas.
• Recursos de IA e machine learning: muitos agentes incorporam modelos de IA para inteligência e tomada de decisões
• Vertex AI: a plataforma de ML unificada do Google é essencial para a criação de agentes inteligentes. Ela fornece acesso a modelos de fundação avançados, como o Gemini, para raciocínio e, principalmente, inclui o Vertex AI Agent Builder. Esse serviço gerenciado acelera o desenvolvimento de agentes de IA generativa de nível empresarial, fornecendo ferramentas para embasá-los em dados da empresa, conectá-los a APIs externas e criar experiências de conversação orientadas a objetivos
• APIs pré-treinadas: os agentes podem usar as APIs de IA pré-treinadas do Google Cloud (por exemplo, Vision AI, API Natural Language) para melhorar a percepção e a compreensão de vários tipos de dados
• Rede e segurança: garantir uma comunicação segura e eficiente no MAS.
• Nuvem privada virtual (VPC): cria um ambiente de rede isolado e seguro para seus agentes e serviços
• Identity and Access Management (IAM): gerencia permissões e controle de acesso para agentes que interagem com recursos do Google Cloud

Ao usar esses serviços do Google Cloud, os desenvolvedores podem criar sistemas multiagentes robustos, escalonáveis e inteligentes, permitindo aplicativos de IA sofisticados que enfrentam alguns dos desafios mais complexos do mundo.