A construção de agentes e sistemas multiagentes com LLM tem atraído atenção significativa na indústria de tecnologia. Porém, tão promissores quanto desafiadores, esses sistemas estão dominando as estratégias de grandes empresas para aplicações que vão de assistentes virtuais inteligentes a robôs autônomos em ambientes complexos.
Para criar soluções robustas, é essencial entender as metodologias, ferramentas e frameworks que possibilitam sua implementação. Além disso, é necessário lidar com desafios de coordenação entre agentes, segurança e escalabilidade. Neste texto, trago algumas das principais técnicas, recursos disponíveis no mercado e casos práticos públicos que ilustram o potencial e as dificuldades do desenvolvimento de sistemas de agentes e multiagentes baseados em LLM.
Construção de agentes e sistemas multiagentes
A criação de sistemas de agentes e multiagentes exige técnicas robustas que garantam que vários agentes interajam de forma eficiente e coordenada. Entre as abordagens mais comuns, é possível encontrar:
- Aprendizado por Reforço MultiAgente (MARL): Essa técnica permite que os agentes aprendam por meio de interações com o ambiente e uns com os outros. Li (desculpe, não lembro onde foi) que sistemas como o Google DeepMind utilizam MARL para coordenar múltiplos agentes em jogos e simulações.
- Planejamento Distribuído: Usado em situações onde os agentes devem trabalhar em conjunto para atingir objetivos comuns. Isso é visto em sistemas como redes de drones, que inclusive são lindos. Se não sabe do que estou falando, veja esse vídeo de um show recente em BH com direito a queijo e cafézin!
- Teoria dos Jogos: Frequentemente aplicada para modelar e prever comportamentos de agentes em cenários competitivos ou cooperativos.
- NLP Avançado: Modelos como GPT-4, Llama e demais LLMs de mercado facilitam a interação linguística entre agentes, permitindo comunicação clara e compreensão contextual.
Essas técnicas, apesar de algumas não serem exclusivamente pertencentes à sistemas de agentes ou multiagentes, permitem criar projetos que não apenas funcionam de forma independente, mas também colaboram para resolver problemas complexos.
Ferramentas e frameworks populares
O ecossistema de ferramentas para construir sistemas de agentes e multiagentes com LLM é diversificado, existem váriuas opções para estudar, o que incluem:
- LangChain: Este framework é amplamente usado para criar cadeias de agentes que processam e interpretam dados com base em LLMs.
- Hugging Face: Fornece uma ampla biblioteca de modelos de linguagem prontos para integração em sistemas.
- OpenAI API: Acessar modelos como o GPT-4 via API permite desenvolver agentes personalizados com capacidades linguísticas sofisticadas.
Desafios no desenvolvimento de agentes e multi-agentes
Apesar dos avanços, criar agentes ou sistemas multiagentes baseados em LLM ainda apresenta desafios significativos:
- Coordenação de agentes: Garantir que os agentes trabalhem em harmonia, sem redundâncias ou conflitos, afinal, é um problema complexo de se resolver.
- Custo computacional: O treinamento e a execução de sistemas com LLM exigem recursos computacionais caros, o que, definitivamente, pode ser uma barreira para startups e pequenos desenvolvedores.
- Segurança: Agentes mal projetados podem ser vulneráveis a ataques ou mal uso, comprometendo a privacidade e a integridade dos dados e atividades que são planejados para realizar.
- Interpretação e transparência: Garantir que as decisões dos agentes sejam compreensíveis é peça chave para aplicações críticas, como as áreas da saúde ou setor financeiro.
Casos práticos de sucesso
Diversos projetos públicos demonstram o potencial dos sistemas multiagentes com LLM:
- AlphaStar (DeepMind): Esse sistema multiagente usa LLM e aprendizado por reforço para jogar StarCraft II em nível profissional. Ele destaca o poder da coordenação entre agentes em cenários complexos.
- Assistentes Virtuais (Microsoft 365 Copilot): Utilizando sistemas multiagentes para compreender comandos e executar tarefas em aplicativos do pacote office que ajudam a melhorar a produtividade em atividades do cotidiano.
- Aplicativos de Saúde (PathAI): Agentes colaboram para analisar dados médicos, auxiliando no diagnóstico de doenças.
Para encerrar
Só pra resumir tudo… primeiramente, a construção de agentes e sistemas multiagentes com LLM representam um dos maiores avanços na automação e inteligência artificial destes últimos tempos, muito influenciado pelas tecnologias de GPT.
Em segundo lugar, ao combinar aprendizado por reforço, ferramentas apropriadas, boas práticas de NLP/LLM e um problema bem definido, é possível superar desafios e criar soluções transformadoras.
No entanto, não podemos deixar de lado aspectos como transparência, segurança e escalabilidade para garantir a adoção ampla e confiável dessas tecnologias.
Quer fazer um Agente usando LangGraph e API da OpenAI? Este link tem um tutorial que ensina o passo-a-passo.
Bons estudos!
Imagem de capa: Fiz um recorte do filme Matrix Reloaded, onde os clones do Agente Smith estão enfrentando o desafio de lutar todos contra Neo
