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Sistemas Multiagentes (SMA) - Coggle Diagram
Sistemas Multiagentes (SMA)
Conceito
: são arquiteturas computacionais em que múltiplos agentes de IA, cada um com um papel e conjunto de capacidades, interagem em um ambiente compartilhado.
Sistemas Multiagentes é diferente de Agentes de IA
Sistemas Multiagentes: envolvem múltiplos agentes de IA atuando de forma colaborativa.
AGENTES DE IA: uma entidade computacional capaz de perceber seu ambiente, tomar decisões e agir de forma autônoma para atingir um objetivo.
Capacidade de operar em ambientes complexos e imprevisíveis, sem depender de uma lógica central.
Permitem modularidade, facilitam atualizações e reduzem o tempo de resposta a mudanças.
Abordagem mais compatível com o crescimento da IA generativa e da personalização em escala.
Arquiteturas de Sistemas Multiagentes
Redes descentralizadas
uma unidade central contém a base de conhecimento global, conecta os agentes e supervisiona suas informações
Redes centralizadas
compartilham informações com seus agentes vizinhos em vez de com uma base de conhecimento global.
Valiosos para concluir tarefas complexas em grande escala que podem abranger centenas, se não milhares, de agentes
Permite que o sistema como um todo seja flexível, escalável e resiliente.
Etapas
Aprendizado e adaptação
Execução coordenada
Negociação de tarefas
Descoberta e registro
Estruturas dos sistemas
multiagentes
Estrutura holônica
Os agentes são agrupados em holarquias
Essas estruturas hierárquicas são auto-organizadas e criadas para atingir um objetivo por meio da colaboração dos subagentes.
Estrutura de coalizão
Os agentes se unem temporariamente para aumentar a utilidade ou o desempenho.
Estrutura hierárquica
Dentro de uma estrutura hierárquica simples, um agente pode ter autoridade de tomada de decisão.
Em uma estrutura hierárquica uniforme, a responsabilidade pode ser distribuída entre vários agentes
Equipes
Os agentes em equipes são muito mais dependentes uns dos outros, e sua estrutura é mais hierárquica do que as coalizões
Vantagens: flexibilidade, escalabilidade, especialização de domínio, melhor desempenho.
Desafios: falhas do agente, complexidade da coordenação, comportamento imprevisível.