Estes sistemas, conhecidos simplesmente como SMAs, se baseiam na descentralização da realização de ações e de decisões; saiba mais
Os processos decisórios e a realização de ações mudaram completamente nos últimos anos. Isso se deve, claramente, ao surgimento de inovações tecnológicas, que aumentaram a produtividade e o acerto nas decisões. Dentre elas, estão os sistemas multi-agentes, que são úteis em diferentes áreas do mercado.
Estes sistemas, conhecidos simplesmente como SMAs, se baseiam na descentralização da realização de ações e de decisões.
Por isso, consegue reduzir o número de erros e agilizar as ações. Desse modo, eles se apresentam como soluções para departamentos como os de saúde, finanças e energia.
Por trás da eficiência destes sistemas estão seus agentes, autônomos e inteligentes, que se responsabilizam por tarefas pontuais, enquanto interagem entre si e, ao final, oferecem uma solução conjunta e robusta.
Estes agentes podem mudar o modo como as atividades são realizadas em diferentes indústrias. A seguir, entenda o que são, quais são seus elementos, as aplicações, vantagens e desafios que os acompanham!
O que são sistemas multi-agentes?
Os SMAs são sistemas formados por unidades autônomas, que são chamadas de agentes e interagem entre si em busca de finalidades individuais e coletivas.
Estes agentes podem se ilustrar por meio de programas de software, robôs físicos etc. Cada um possui suas próprias capacidades de percepção, raciocínio e ação. Com isso, os SMAs são capazes de solucionar problemas que seriam complexos demais para os sistemas centralizados.
Um bom exemplo são os sistemas de busca e salvamento formados por drones autônomos. Neste caso, eles trabalham em equipe com o objetivo de encontrar vítimas em áreas de desastre, como o que aconteceu durante as enchentes no Rio Grande do Sul.
Data Lakehouse: o que é, recursos, vantagens e desafios
Principais componentes e arquitetura de um SMA
São diversos os elementos que compõem um sistema multi-agente. Os principais deles são os agentes, que podem ser vistos como entidades computacionais autônomas, capazes de perceber o ambiente em que estão inseridas e, assim, tomar decisões e executar ações em busca de seus objetivos.
A arquitetura de um SMA se define pela forma como esses agentes são organizados e interagem entre si. Além disso, ela considera a estrutura do ambiente no qual estão inseridos.
Agentes autônomos e suas interações
Os agentes autônomos tomam decisões sem exigirem uma intervenção humana direta. Eles atuam com base em sua própria percepção do ambiente e em seus objetivos, além de dados que lhes são fornecidos para contextualizar o cenário.
A interação entre os agentes os permite compartilhar as informações que detêm e coordenar suas ações a favor de um objetivo comum.
Em alguns casos, há a comunicação direta entre eles; em outras, a ação indireta por meio da manipulação do ambiente.
Ambiente compartilhado e recursos
O ambiente compartilhado é o contexto no qual os agentes operam e interagem entre si. Ele pode ser virtual ou físico e contém os recursos necessários para que os agentes possam executar suas ações.
Aliás, este ambiente se responsabiliza pelo fornecimento de recursos aos agentes, os quais podem ser informações, ferramentas ou até mesmo outros agentes.
Para que o ambiente funcione bem, é essencial criar estratégias de alocação e compartilhamento.
Essas estratégias ajudam a evitar conflitos e garantem que todos os agentes consigam cumprir suas funções de maneira eficiente.
A interação entre agentes depende de mecanismos de comunicação. Eles viabilizam a troca de informações, a solicitação de suporte, a negociação e até decisões tomadas em conjunto.
Esses protocolos podem ser simples, como mensagens diretas, ou avançados, envolvendo linguagens mais complexas.
Além disso, os sistemas multi-agentes contam com mecanismos de coordenação. Esses asseguram que as ações dos agentes estejam alinhadas, definindo regras, negociando planos ou até formando grupos específicos para tarefas conjuntas.
Como os SMAs funcionam na prática?
O funcionamento dos SMAs depende da interação entre os agentes que operam no mesmo espaço. Portanto, isso engloba etapas diferentes, conforme os itens abaixo, veja!
Supply Chain 4.0: como a tecnologia pode impulsionar a cadeia de suprimentos
Cooperação e competição entre agentes
Em algumas situações, a colaboração é necessária, de modo que os agentes conseguem trabalhar coordenadamente em busca de um objetivo comum.
Assim, eles se comunicam e trocam informações que podem ser úteis para todos, cada um em sua atividade.
Por outro lado, também existem os contextos de competição. Nesta hipótese, embora os agentes tenham os mesmos objetivos, um busca superar o outro em razão de uma finalidade individual.
É isso que acontece, por exemplo, nos mercados de negócios ou jogos, onde os agentes competem entre si para alcançar o melhor resultado possível.
Neste caso, eles podem se utilizar de estratégias mais agressivas e autossuficientes.
Tomada de decisão coletiva
Assim como as responsabilidades, a tomada de decisão não é centralizada no SMA. O processo decisório é distribuído entre os diferentes agentes, sendo que cada um decide com base em suas próprias percepções e nas informações que recebe das demais unidades.
As interações entre os agentes são indispensáveis para que o sistema atinja seus objetivos de forma geral.
Afinal, mesmo que cada um deles tenha uma finalidade própria, elas se somam para o alcance de um objetivo comum.
Assim, a troca de informações e a coordenação entre os agentes são parte central do funcionamento do sistema.
É assim que ele ganha eficiência e se torna capaz de resolver os problemas, independentemente de sua complexidade.
Aprendizado e adaptação
O funcionamento dos SMAs também depende da capacidade de adaptação deles e de seus agentes.
Estas unidades podem aprender com suas experiências e, a partir disso, ajustar as estratégias conforme os dados que coletam ao longo do tempo.
Isso é imprescindível em ambientes em que as condições mudam constantemente. Por exemplo, os sistemas de gestão de tráfego precisam de ajustes nos comportamentos.
Estes, por sua vez, devem ser feitos com base nas alterações apresentadas nas condições das estradas — como tráfego, barreiras, acidentes etc.
Aplicações de sistemas multi-agentes nos negócios
Os sistemas multi-agentes simulam a interação entre os agentes autônomos. A partir disso, criam uma modelagem que oferece soluções para os problemas complexos no mundo real. Por isso, tornam-se valiosos para empresas de diferentes nichos.
Por exemplo, os SMAs se destacam na gestão de cadeias de suprimentos e nas operações logísticas.
Nelas, os sistemas representam cada um dos elementos da cadeia como um agente individual — como fornecedores, fabricantes, distribuidores, transportadoras etc.
Assim, o sistema passa a simular o fluxo dos materiais e das informações, a fim de identificar gargalos e problemas em potencial.
A gestão de estoque pode, desse modo, tornar-se mais eficiente, as rotas de transporte são otimizadas e, as decisões, tomadas mais rapidamente.
Outro exemplo do uso dos sistemas multi-agentes está na área financeira, que os utiliza para automatizar suas negociações. Aqui, os agentes buscam eventuais padrões disponíveis em dados de mercado.
Dessa maneira, além de facilitarem transações financeiras e ajudarem a identificar possíveis riscos e combater fraudes, os sistemas auxiliam na previsão de tendências econômicas que podem influenciar decisões no mundo das finanças.
Na área da saúde, os agentes podem ser aplicados para análise de exames médicos individuais ou para monitorar pacientes com precisão. Assim, eles fornecem planos terapêuticos personalizados para cada um.
Quando falamos de energia e recursos naturais, os sistemas multi-agentes podem estudar as interações entre diferentes participantes do sistema, como fabricantes e consumidores, a fim de criar planos que reduzam despesas, otimizem o desempenho e lutem contra o desperdício.
No que diz respeito ao meio ambiente, os sistemas multi-agentes têm potencial para contribuir na gestão de recursos hídricos, florestais e minerais. Dessa forma, eles se tornam parceiros na busca pela sustentabilidade.
Control Tower: a tecnologia que impulsiona a logística
Benefícios dos sistemas multi-agentes para empresas
São muitos os benefícios que acompanham a adoção dos sistemas multi-agentes nas empresas, como:
Flexibilidade
Diferentemente dos sistemas centralizados, onde um único ponto de falha tende a comprometer toda a operação, os SMAs são compostos por múltiplos agentes autônomos, que podem ser adicionados ou removidos conforme a necessidade.
Assim, eles se adaptam rapidamente às mudanças no mercado ou no volume de trabalho, sem a necessidade de reestruturar todo o ecossistema.
Otimização do uso dos recursos
A distribuição das tarefas entre diferentes agentes otimiza o uso dos recursos computacionais, inclusive em situações de alta demanda.
Resiliência e robustez
Decorrem da natureza distribuída e descentralizada dos SMAs. Elas ilustram que, caso um ou mais agentes falhem, o sistema, como um todo, não será comprometido.
Afinal, nesta hipótese os agentes restantes podem continuar operando e até mesmo conseguem compensar a ausência daqueles que falharam.
Durabilidade do sistema
A capacidade de se auto-organização e adaptação permite que o sistema SMA seja estável e utilizável por mais tempo.
Eficiência operacional
A automação das tarefas pela colaboração entre os agentes reduz a necessidade de intervenção humana, reduzindo erros e atrasos.
Respostas imediatas
Ao descentralizar a tomada de decisões, os SMAs aceleram as respostas para problemas ou oportunidades.
Dessa maneira, eles permitem que as empresas se tornem mais ágeis e competitivas.
Desafios e considerações na implementação de SMAs
Ainda que os sistemas multi-agentes sejam repletos de benefícios, eles também enfrentam obstáculos e desafios que não podem passar batido na consideração de adotá-los em operações.
A complexidade de implementação dos SMAs e a coordenação entre agentes, bem como a manutenção da segurança, especialmente para fins éticos e sociais, são alguns deles. Saiba mais!
Complexidade de implementação e de coordenação
Como você viu, os SMAs atuam por meio de diferentes agentes que funcionam de modo autônomo. Isso, embora ofereça inúmeros benefícios, também cria um desafio para as empresas.
Esses obstáculos decorrem da complexidade de projetar e coordenar múltiplos agentes em um ambiente compartilhado.
Afinal, é necessário ter em mente que cada agente possui suas próprias metas. Ainda, eles possuem capacidades e conhecimentos individuais.
Portanto, seu uso conjunto requer um planejamento que possa garantir que as suas ações individuais contribuam, no final, para alcançar o objetivo geral do sistema.
Considere um exemplo já utilizado anteriormente, de um sistema de gerenciamento de tráfego urbano.
Neste caso, cada agente representa um veículo ou um semáforo e precisa tomar decisões locais que otimizem o fluxo geral, evite congestionamentos e acidentes.
A complexidade surge justamente da necessidade de projetar algoritmos que permitam a cada agente tomar decisões baseadas em informações limitadas, mas que, em conjunto, resultem em um comportamento eficiente e previsível.
Outro exemplo é a coordenação de robôs em um ambiente de produção. Cada um deles tem a responsabilidade de realizar suas tarefas, que, por sua vez, devem ser sincronizadas com as demais para evitar colisões.
Isso demanda mecanismos de comunicação e de planejamento, pois a falta de coordenação pode causar prejuízos.
Agentforce: conheça os agentes autônomos de IA da Salesforce
Custos e exigência técnica
A complexidade do desenvolvimento e da adoção dos sistemas multi-agentes é inegável. Além das necessidades de coordenação entre os agentes, conforme visto no item anterior, ela também cria exigências relacionadas aos investimentos e à capacitação.
Primeiramente, para que uma organização possa adotar os SMAs como parte de suas operações, ela precisa ter uma infraestrutura tecnológica capaz de suportar os agentes e as necessidades que os acompanham.
Ou seja, isso requer investimentos em recursos tecnológicos que tornem os agentes eficientes, seguros e controláveis. Ainda, a empresa deve contar com especialistas em tecnologia que estejam a par dos avanços da área.
Assim, é necessário constituir uma equipe formada por colaboradores que realmente conheçam as nuances destas tecnologias. Isto, por sua vez, pode exigir mais investimentos, desta vez na capacitação.
Por isso, muitas vezes as empresas de menor porte acabam excluídas na corrida pela adoção de tecnologias.
Segurança e controle de sistemas multi-agentes
Os sistemas multi-agentes não escapam de uma preocupação cada vez mais crescente em relação à tecnologia: a segurança e o controle diante de eventuais agentes mal-intencionados ou defeituosos, que podem comprometer o sistema, causar resultados indesejados e até mesmo perigosos.
Por isso, sua autonomia é tanto benéfica quanto preocupante. Considere, por exemplo, que em um sistema de negociação financeira automatizado haja um agente malicioso. Ele poderia manipular as transações para obter ganhos pessoais, prejudicando outros participantes.
Novamente no exemplo dos veículos autônomos, um erro em um dos agentes poderia causar acidentes graves e colocar em risco toda a operação.
Por isso, garantir a segurança e o controle de SMAs é uma preocupação central, que requer o uso de mecanismos de autenticação, autorização de acesso e monitoramento.
Ou seja, mesmo que se tratem de unidades autônomas, elas ainda assim requerem observação e fiscalização.
Além disso, os sistemas também podem ter sua segurança reforçada pela adoção de tecnologias com a capacidade de detectar e responder a comportamentos anormais.
Outra questão importante é que os SMAs sejam projetados para lidar com falhas e erros, oferecendo confiabilidade mesmo em condições adversas.
Zero Trust: uma estratégia essencial para a segurança de dados corporativos
Questões éticas e sociais
A adoção dos SMAs em diferentes indústrias e atividades também levanta questões de natureza ética e social.
Primeiramente, porque a tomada de decisões autônomas por parte de agentes pode gerar dilemas morais, especialmente em áreas sensíveis como saúde e justiça.
Por exemplo, considere um sistema de diagnóstico médico. Como definir a responsabilidade se um agente cometer um erro de diagnóstico?
Já em sistemas de policiamento preditivo, a dúvida gira em torno dos meios de garantir que os agentes não reproduzam preconceitos existentes na sociedade, como os raciais e de classe.
Além disso, a crescente automatização do trabalho pela adoção destes agentes inteligentes gera uma ameaça à manutenção dos empregos e, consequentemente, pode abrir as portas para o agravamento da desigualdade social.
Portanto, os sistemas multi-agentes, ainda que tenham capacidades surpreendentes e possam oferecer diferentes vantagens, ainda exigem reflexões cuidadosas sobre o impacto que essas tecnologias têm na sociedade.
Ainda, fomentam a necessidade do desenvolvimento de políticas públicas e normas que possam, de alguma forma, mitigar os efeitos negativos.
Previsões para o futuro das SMAs e potencial transformador
Os sistemas multi-agentes têm um potencial enorme, que decorre da sua capacidade de simular interações complexas, tomar decisões autônomas e resolver problemas.
Por isso, a expectativa é de que os SMAs alcancem novos patamares e se tornem cada vez mais comuns em diferentes empresas e indústrias.
Tendências tecnológicas
Sem sombra de dúvidas, o futuro dos SMAs está diretamente ligado à evolução de tecnologias como Inteligência Artificial, computação em nuvem, aprendizado de máquina e outras.
O avanço na capacidade de processamento de dados permitirá que os agentes que compõem estes sistemas trabalhem com volumes cada vez maiores de informações. Isso resultará em maior precisão nos resultados, além do ganho de agilidade e de potenciais aplicações.
Outra tendência que chama a atenção é a possível integração dos sistemas formados por agentes e a Internet das Coisas (IoT).
Quando isso foi possível, os agentes poderão monitorar e gerenciar os dispositivos que estão conectados em ambientes complexos, como cidades inteligentes e redes de energia. Outra aplicação será no agronegócio, com monitoramento de plantações e condições climáticas.
Ainda no campo das expectativas tecnológicas, espera-se que as linguagens de comunicação entre agentes passem por um desenvolvimento mais intenso.
Isso poderá aumentar a sofisticação na coordenação e na cooperação entre eles. Consequentemente, melhoram os resultados decorrentes de suas interações.
Por fim, outra das tendências aguardadas é a aplicação de blockchain.
Esta tecnologia poderá garantir a segurança e transparência nas interações entre os agentes, superando alguns dos desafios vistos e relacionados à proteção no uso dos dados.
Cloud Native: entendendo a abordagem nativa na nuvem
Impactos em novos setores
Ao longo do texto, vimos algumas áreas onde os SMAs já são utilizados e onde causam impactos importantes. Algumas delas são a logística, a saúde e as finanças.
Todavia, seu potencial de uso e de transformação das operações vai muito além desses campos tradicionais. Ou seja, espera-se a expansão dos sistemas multi-agentes para novos nichos.
Um dos setores em que se deposita a maior expectativa para seu uso é o da agricultura de precisão.
No campo, já são utilizadas tecnologias como a IoT, que permite a conexão entre diferentes frentes do agronegócio e o monitoramento das produções e de aspectos como solo, irrigação, clima, ameaças etc. Os agentes dos SMAs poderão elevar essas operações.
A educação personalizada, que está cada vez mais próxima de se tornar uma realidade, em razão do avanço das tecnologias, também poderá ser beneficiada pelos SMAs.
Seus agentes poderão atuar de forma a desenvolver materiais e experiências de aprendizado sob medida para cada aluno, considerando o nível de aprendizado dele, suas dificuldades e facilidades.
Já na gestão ambiental, os agentes dos sistemas multi-agentes poderão fundamentar o monitoramento dos recursos naturais. Mas não só isso! Eles têm potencial para prever desastres ecológicos e implementar políticas sustentáveis.
Isso é possível em razão da capacidade que estes sistemas têm de lidar com variáveis interdependentes.
Internet das Coisas: confira 4 principais aplicações na empresa
Visão de futuro para negócios baseados em SMAs
Diante de tudo o que vimos ao longo deste texto, as empresas que incorporarem SMAs em suas operações estarão à frente da concorrência em questões de inovação, eficiência e competitividade.
Com esses sistemas, elas poderão automatizar processos de alta complexidade, de modo a melhorar a tomada de decisão estratégica, as operações e de reduzir os custos das operações.
Ainda, os negócios baseados em SMAs poderão explorar novos modelos de economia colaborativa.
Afinal, os agentes atuarão como intermediários entre clientes e fornecedores, otimizando, mais uma vez, o uso de recursos.
Conclusão
No futuro, espera-se que os SMAs não sejam apenas ferramentas auxiliares. Eles deverão ir além, tornando-se pilares centrais de negócios em setores diversos, que vão da saúde à educação, da segurança às finanças.
Eles são apenas um reflexo do avanço tecnológico das últimas décadas, o qual se intensificou neste século.
Por isso, a expectativa é que suas capacidades apenas se expandam e se tornem cada vez mais adaptáveis a diferentes setores.
Além disso, espera-se que haja um avanço paralelo sobre as regulamentações para o uso destes agentes e de outras tecnologias dotadas de autonomia.
Com isso, será possível, de certa forma, limitar os riscos que sua adoção pode oferecer.
Com isso, a sociedade poderá experimentar o aumento da produtividade e da disponibilidade de recursos, ao mesmo tempo em que conta com sistemas de proteção para seus direitos fundamentais.
Se você se interessou pelos sistemas multi-agentes, aproveite e entre em contato com a BRQ. Assim, podemos ajudar você a determinar as melhores soluções para o seu negócio, além de auxiliar na implementação e no uso seguro e eficaz das tecnologias disponíveis.
Leia também:
Computação cognitiva e Inteligência Artificial: qual seu impacto no mercado?
AWS Bedrock: a poderosa ferramenta de IA Generativa da Amazon
