Será que seu agente de IA está tentando fazer algo muito complicado? Um sistema de agente único é adequado para lidar com necessidades simples, mas suas limitações tornam-se evidentes quando as tarefas se tornam mais complexas. Desafios complexos frequentemente exigem: • Habilidades diversas • Múltiplas perspectivas • E métodos de raciocínio que podem ser alternados de forma flexível de acordo com a tarefa. É aí que os sistemas multiagentes se tornam úteis. Não depende de um único agente trabalhando sozinho, mas sim da formação de uma equipe de agentes profissionais, cada um com suas próprias ferramentas, contexto e tarefas. Ao definirem claramente seus papéis, esses agentes podem colaborar, debater e otimizar continuamente os resultados uns dos outros, resolvendo assim problemas que um único agente não conseguiria solucionar. Um agente atua como coordenador em seu sistema de IA. Elas não substituem técnicas como reescrita de consultas ou fragmentação, mas sim orquestram essas técnicas de forma inteligente. por exemplo: • Se a pesquisa inicial falhar, o agente poderá aplicar a reescrita da consulta. • Escolha diferentes estratégias de segmentação com base no tipo de conteúdo. • Decida quando compactar o histórico da conversa para dar espaço a novas informações. Em um sistema RAG multiagente, você pode observar: 1️⃣ Um agente coordenador mestre é responsável por analisar as consultas e encaminhá-las para agentes de recuperação específicos. 2️⃣ Um agente de consulta que pode reescrever termos de pesquisa, selecionar locais de pesquisa e construir consultas. 3️⃣ Outro agente é especificamente responsável por decidir quando invocar quais ferramentas e como construir as chamadas da API da ferramenta. 4️⃣ Existe também um agente responsável por integrar todas essas informações e gerar uma resposta. Cada agente possui seu próprio conhecimento de domínio, ferramentas e memórias, mas eles trabalham juntos sob coordenação unificada. É claro que nem todos os problemas exigem uma solução multiagente. À medida que os agentes adquirem cada vez mais poder de decisão, sua natureza probabilística pode introduzir imprevisibilidade. É necessário instalar barreiras de segurança, monitorar continuamente e avaliar cuidadosamente se essa complexidade é razoável. Em áreas de alto risco ou sensíveis, é necessária uma supervisão mais cuidadosa para evitar consequências imprevistas. Na minha opinião, os sistemas multiagentes são verdadeiramente poderosos quando se necessita de conhecimentos especializados diversificados e raciocínio colaborativo. Para tarefas mais simples, um agente único bem projetado pode ser mais eficiente. Não estamos mais apenas projetando estratégias para colaborar com LLMs, mas sim para construir uma arquitetura robusta para todo o sistema em torno do agente. Segue abaixo um e-book sobre engenharia de contexto:
