Sistemas multiagentes explicados: guia completo

Pense em uma equipe em que cada pessoa traz suas próprias habilidades, trabalhando de forma independente mas mantendo a sincronia para alcançar um objetivo comum. Essa é a ideia básica por trás dos sistemas multiagentes (MAS). Em vez de depender de uma única IA para lidar com tudo, o MAS reúne vários agentes de IA para colaborar e compartilhar informações, o que leva a decisões mais inteligentes.

Essa abordagem está transformando diversos setores. Da otimização das cadeias de suprimentos ao gerenciamento de frotas de veículos autônomos e ao aprimoramento das transações financeiras, o MAS pode ajudar você a enfrentar desafios com eficiência e adaptabilidade. A seguir, veremos como os sistemas multiagentes funcionam e analisaremos as práticas recomendadas e os benefícios.

Antes de fazer upgrade para sistemas multiagentes, é útil dar um passo atrás e entender como funcionam os sistemas de agente único. Agentes são um tipo de sistema de IA capaz de entender e responder a consultas de clientes sem intervenção humana. Depois de reunir essas informações, esses agentes entram em ação para atingir uma meta específica.

Pense em um agente que gerencia solicitações de serviço recebidas e prioriza tarefas com base na urgência, atualizando registros ou agendando acompanhamentos. Em vez de seguir um script, ele toma decisões baseadas no contexto usando dados em tempo real.

Embora esses agentes sejam poderosos, eles não interagem com outros agentes para compartilhar percepções e resolver problemas.

Em vez de depender de uma única IA para lidar com tudo, os sistemas multiagentes adotam uma abordagem diferente: utilizam vários agentes inteligentes que interagem e colaboram para resolver problemas. Esses agentes operam em um ambiente compartilhado, trocando informações e tomando decisões coletivas. O resultado é um sistema mais eficiente, capaz de lidar com tarefas complexas melhor do que uma única IA.

Um sistema multiagente compartilha inteligência entre várias entidades, em vez de concentrar todo o poder de decisão em um único ponto. Cada agente tem seus próprios objetivos e processos de tomada de decisão, mas eles trabalham juntos, como uma colônia de formigas construindo um ninho.

O que diferencia o MAS da IA de agentes tradicional? Tudo se resume a como os agentes interagem e como conseguem desbloquear mais inteligência juntos do que poderiam individualmente. Em níveis mais avançados de maturidade de agentes, os sistemas passam a dar suporte a equipes de agentes que trabalham em conjunto e orquestram resultados em diferentes fluxos de trabalho.

Aqui está o que define um sistema multiagente:

• Autonomia: Cada agente opera de forma independente dentro de seu próprio escopo. Ele coleta e processa dados e, em seguida, atua sem precisar recorrer a uma autoridade central.
• Coordenação: Os agentes permanecem sincronizados. Eles compartilham atualizações, repassam tarefas e ajustam planos com base no que outros agentes estão fazendo.
• Interoperabilidade: Um MAS maduro oferece suporte a protocolos padronizados, como A2A e MCP, para que os agentes possam se entender, mesmo que tenham sido criados para funções diferentes.
• Escalabilidade: Quando precisar expandir o sistema, basta adicionar mais agentes. As arquiteturas de MAS facilitam o crescimento sem a necessidade de reescrever tudo do zero.
• Especialização: Cada agente é criado para um objetivo específico. Um pode cuidar do agendamento, enquanto outro resolve casos de suporte. Juntos, eles formam uma rede coordenada capaz de enfrentar desafios maiores.

Essas características tornam o MAS especialmente poderoso em ambientes dinâmicos, onde nenhum agente consegue atuar sozinho. À medida que os ecossistemas de agentes amadurecem, o MAS se consolida como o modelo para a orquestração de IA em um novo patamar.

A principal diferença entre sistemas de agente único e multiagente está na forma como tomam decisões. Um sistema de agente único funciona de forma independente. Ele coleta dados, os processa e, em seguida, age com base em suas próprias regras. Essa configuração funciona bem para tarefas simples, como encaminhar tickets de suporte com base na urgência ou redigir e-mails personalizados para clientes.

Mas alguns problemas são grandes demais para que um único sistema consiga resolver sozinho. Em vez de depender de um agente isolado, o MAS conta com uma equipe que se comunica, compartilha tarefas e se adapta em tempo real.

O MAS também dimensiona melhor. Um sistema de agente único só consegue lidar com uma certa quantidade de dados antes de perder desempenho, enquanto o MAS pode adicionar novos agentes conforme necessário. É por isso que a próxima etapa do desenvolvimento de agentes aponta para a coordenação multiagente, na qual eles poderão futuramente colaborar em domínios como suporte ao cliente, agendamento e execução de pedidos. Naturalmente, mais agentes significam mais complexidade, mas, com a estrutura certa, o MAS mantém tudo funcionando sem problemas.

Os sistemas multiagentes oferecem algo que as configurações de agente único não conseguem: a capacidade de dividir para conquistar. Ao atribuir papéis específicos a diferentes agentes, o MAS consegue lidar com tarefas mais complexas com maior flexibilidade. Os agentes podem compartilhar informações ou assumir a execução a partir do ponto em que outro parou.

Esse tipo de coordenação abre espaço para sistemas mais responsivos, especialmente à medida que as organizações buscam automatizar diferentes domínios.

Um dos maiores pontos fortes dos sistemas multiagentes é a sua capacidade de dimensionamento. Como cada agente opera de forma independente, novos agentes podem ser adicionados sem sobrecarregar o sistema. Isso torna o MAS ideal para setores em que a demanda varia, como a logística. Em vez de reprojetar todo o sistema sempre que novas variáveis ou tarefas surgem, você pode simplesmente adicionar mais agentes para compartilhar a carga de trabalho.

Em vez de resolver todos os problemas de forma colaborativa, o MAS permite criar uma sequência em que os agentes transferem tarefas entre si. Imagine que você chegue ao aeroporto: seu agente de viagens pode acionar automaticamente um agente de transporte compartilhado para reservar um carro. Cada agente permanece focado em sua área de especialidade, mas, juntos, eles oferecem uma experiência integrada.

O mundo real é imprevisível, mas os agentes em um MAS podem ajustar seu comportamento com base em novas informações ou até mesmo em interrupções inesperadas. Nesses setores, as decisões precisam ser tomadas rapidamente e as condições estão em constante mudança.

Em um sistema multiagente, não basta que os agentes simplesmente atuem lado a lado. Eles precisam se coordenar: transferir tarefas, compartilhar contexto e trabalhar juntos para alcançar um resultado mais amplo. Essa coordenação é o que diferencia um grupo solto de ferramentas de um sistema multiagente totalmente funcional.

À medida que os ecossistemas de agentes amadurecem, essa coordenação se manifesta da seguinte forma:

Cada agente é projetado para uma finalidade específica, como responder a perguntas sobre produtos ou iniciar acompanhamentos. Mas, quando esses agentes conseguem transferir tarefas entre si, a verdadeira orquestração acontece. Um agente conclui uma tarefa e passa o bastão para o próximo, preservando o contexto e mantendo o ritmo.

Imagine uma sequência de integração em que um agente de configuração ativa um serviço, depois sinaliza para um agente de boas-vindas enviar um e-mail personalizado e, em seguida, aciona um agente de treinamento para oferecer recursos adaptados a esse usuário. Cada agente atua de forma independente, mas em sincronia.

Para que os agentes funcionem bem em conjunto, eles precisam reter e compartilhar o contexto relevante. Sem isso, cada interação equivale a um recomeço. À medida que o design de agentes evolui, os sistemas passam a oferecer suporte à memória, permitindo que os agentes retomem de onde outros pararam e ajustem suas decisões de acordo.

Isso proporciona experiências mais integradas, em que o “sistema” como um todo transmite coesão, mesmo sendo impulsionado por muitas partes distintas.

Os agentes não conseguem se coordenar sem um meio comum de trocar informações. É aí que entram os protocolos de interoperabilidade. Eles fornecem a estrutura necessária para que os agentes se comuniquem, compartilhem contexto e transfiram tarefas sem dificuldades.

A Salesforce oferece suporte a dois protocolos principais projetados para a coordenação multiagente:

• O Model Context Protocol (MCP) ajuda os agentes a manter a conscientização sobre a tarefa em sentido mais amplo. Ele garante que o contexto (como a intenção do usuário, as etapas anteriores ou o estado do sistema) possa ser transmitido entre os agentes.
• O Agent-to-Agent (A2A) permite que os agentes enviem atualizações ou solicitações de tarefas em tempo real entre si, para que possam colaborar sem depender de um sistema central.

Esses protocolos facilitam o dimensionamento da rede de agentes, permitindo que cada um se concentre em seu papel e, ao mesmo tempo, contribua para uma experiência mais ampla e conectada.

Os sistemas multiagentes são muito promissores, mas concretizar esse potencial depende de um fator-chave: a interoperabilidade. Para que os agentes atuem em conjunto, eles precisam de um meio comum de comunicação e de transferência de tarefas que preserve o contexto. Sem isso, cada agente opera isoladamente.

Um dos maiores obstáculos no desenvolvimento de MAS hoje é a falta de padrões consistentes. Muitos agentes são criados usando diferentes frameworks, linguagens ou suposições sobre como devem se comportar. Essa fragmentação dificulta a conexão de agentes a um ecossistema compartilhado ou o encadeamento eficaz entre eles.

Protocolos como o MCP e o A2A ajudam a resolver esse problema, criando uma base comum para a interação entre agentes. Mas a adoção em larga escala leva tempo. E depende de os desenvolvedores já considerarem a interoperabilidade desde o início.

À medida que o MAS se torna mais difundido, você pode esperar um movimento mais forte em direção à padronização. Essa é a única maneira de garantir que os agentes possam operar como parte de um sistema mais amplo e coordenado, independentemente de quem os tenha criado.

Você não precisa lançar um MAS totalmente orquestrado desde o primeiro dia. Avance de forma gradual, começando com agentes individuais e expandindo a coordenação ao longo do tempo.

Veja como progredir quando o MAS for implementado.

• Comece pequeno e focado: Inicie com agentes que executem tarefas específicas e repetitivas. Metas claras e escopos bem definidos facilitam o teste e o aprimoramento dos agentes.
• Use protocolos compartilhados: Adote padrões de interoperabilidade desde cedo, como MCP e A2A. Mesmo que você ainda não esteja encadeando agentes, o uso de protocolos comuns prepara o caminho para uma orquestração mais eficiente no futuro.
• Continue aprimorando: À medida que expande sua rede de agentes, utilize feedback e análises para refinar o comportamento. Os ecossistemas de agentes ficam mais inteligentes à medida que aprendem e se conectam.

Cada uma dessas etapas aproxima você de um sistema multiagente, no qual agentes inteligentes trabalham em conjunto para oferecer resultados mais rápidos e eficazes.