Multi AI Agent Systems

Fase I - Estudo

Título da Ideia

Integração de agentes de inteligência artificial autônomos 

Objetivos

Explora o desenvolvimento de sistemas compostos por múltiplos agentes autônomos que interagem entre si e com o ambiente, com o objetivo de resolver problemas empresariais complexos de maneira distribuída.

Conceito

Multi AI Agent Systems referem-se a sistemas compostos por múltiplos agentes de inteligência artificial que trabalham de forma colaborativa e coordenada para resolver problemas complexos ou executar tarefas específicas. Esses agentes são unidades autônomas de software que possuem habilidades especializadas e podem interagir entre si, com humanos e com o ambiente, visando atingir objetivos compartilhados ou complementares.

Características 

Autonomia: Cada agente opera de forma independente, tomando decisões com base em seus algoritmos e dados. Especialização: Cada agente pode ser projetado para executar uma função ou tarefa específica, como análise de dados, automação de processos ou geração de insights. Cooperação: Os agentes interagem e compartilham informações para alcançar objetivos comuns ou otimizar processos. Escalabilidade: Podem ser configurados para lidar com tarefas de diferentes níveis de complexidade e volumes crescentes de dados. Adaptação: Capacidade de aprender e ajustar suas operações com base em novos dados ou mudanças no ambiente.

Estudo Dirigido

• Pesquisar e escrever sobre as características principais da tecnologia
• Redigir sobre Conceito conforme orientações do template
• Definir Objetivos com o time
• Descrever as principais soluções do mercado incluindo num item apropriado
• Avaliar os ratings e montar quadro comparativo
• Pesquisar soluções open-source
• Começar a pensar numa aplicação dessa tecnologia que deverá estar alinhada com o objetivo.

Fase II - Ensino

Conteúdo

Desenvolva um conteúdo que possa transmitir o conhecimento adquirido para outros
Crie um material (Wiki, PDF, PPT, ...) que possa ser armazenado e facilmente atualizável

Apresentação

Apresente ao grupo (reunião, EAD, Blog, ...)
Publique aqui

Metodologia

Descrevas as metodologias usadas. Alguns exemplos:

Estratégia de Job Rotation
Estudos básicos para conhecimento do potencial
Estudos básicos para entendimento sobre o problema
Estudos para dar base aos pesquisadores
Benchmarking com empresas estrangeiras 
Aceleradoras de empresas
Adoção de novas tecnologias
Utilização da proposta de soluções Open-source
Priorização no desenvolvimento interno
Foco na não dependência de fornecedores
Prática de formação dos talentos necessários 

Hipóteses

 Que questões envolvem a pesquisa? 
O que se espera provar?
O que se espera como resultado?
Explicações e argumentos que subsidiem a investigação em curso

Fase III - Exemplo de Caso de Negócio

Product Backlog

Descreva os requisitos deste projeto

Benefícios para quem for oferecer esta solução

    Descrever em tópicos os benefícios que uma pessoa ou uma empresa podem obter: ganhos, receitas, novos negócios, novos produtos, novas parcerias

Benefícios para o usuário

    Descrever em tópicos os benefícios para os usuários desta solução.
    Pode se inspirar no Canvas.

Direcionadores chave para esta iniciativa

• Solução inteligente para um fluxo de processos em RH ou TH:
  • Definição da vaga
  • Abertura e especificação da vaga
  • Prospecção de Talentos
  • Seleção de candidatos
  • Processo de documentação
  • Efetivação
  • Programa de formação
  • Acompanhamento da evolução
  • Planos de contingência

Possíveis modelos de negócios

    Descrever em tópicos os possíveis modelos de negócios

Business Case

    Descrever um exemplo de negócio que permita avaliar a solução comercialmente

Fase IV - Protótipo orientado ao Negócio

Escopo

Explique o escopo deste protótipo

Limitações

Informe sobre as limitações técnicas, comerciais, operacionais, recursos, etc.

PoC

Desenvolva um PoC (Proof of Concept)

Privacidade (LGPD)

• Avaliar condições referentes à Lei Geral de Proteção de Dados

Detalhamento Técnico

1. 1. 1. **Detalhamento Técnico de Sistemas Multi AI Agents**

Os sistemas **Multi AI Agents** são arquiteturas compostas por múltiplos agentes de inteligência artificial que interagem entre si, com humanos e com outras tecnologias para resolver problemas complexos e automatizar processos. Esses agentes são projetados para operar de forma autônoma ou colaborativa, dependendo da estrutura do sistema.

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1. 1. **1. Arquitetura do Sistema**

Os sistemas Multi AI Agents podem seguir diferentes arquiteturas, dependendo dos requisitos do ambiente e das interações esperadas:

1. 1. 1. **1.1 Arquitetura Centralizada**

- Existe um **agente principal (orquestrador)** que coordena os demais agentes. - Comunicação estruturada, onde os agentes respondem a comandos do orquestrador. - Útil para aplicações onde há um fluxo de trabalho bem definido.

1. 1. 1. **1.2 Arquitetura Distribuída**

- Todos os agentes operam de forma descentralizada, comunicando-se diretamente entre si. - Proporciona maior escalabilidade e flexibilidade. - Ideal para sistemas complexos que precisam se adaptar dinamicamente.

1. 1. 1. **1.3 Arquitetura Híbrida**

- Combina elementos centralizados e distribuídos. - Permite o uso de agentes autônomos que interagem com um orquestrador quando necessário.

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1. 1. **2. Componentes Técnicos**

1. 1. 1. **2.1 Agentes Inteligentes**

Os agentes podem ser especializados em diferentes funções, como: - **Agentes Cognitivos:** Utilizam IA generativa e modelos de NLP para interpretar e responder a comandos. - **Agentes de Automação:** Integram-se a RPA para executar tarefas repetitivas. - **Agentes de Análise de Dados:** Aplicam aprendizado de máquina para detecção de padrões e predições. - **Agentes de Tomada de Decisão:** Suportam gestores com insights baseados em IA.

1. 1. 1. **2.2 Comunicação entre Agentes**

- Utilização de **APIs RESTful** ou **gRPC** para troca de informações. - Protocolos de comunicação assíncrona via **Message Brokers** como Kafka ou RabbitMQ. - Modelos baseados em **MAS (Multi-Agent Systems)** com protocolos como FIPA-ACL.

1. 1. 1. **2.3 Banco de Dados e Armazenamento**

- **SQL (PostgreSQL, MySQL)** para dados estruturados. - **NoSQL (MongoDB, Redis)** para dados semiestruturados e não estruturados. - **Data Lakes e Warehouses** para grandes volumes de dados e análise histórica.

1. 1. 1. **2.4 Infraestrutura e Escalabilidade**

- **Containers (Docker, Kubernetes)** para escalabilidade dinâmica. - **Computação em Nuvem (AWS, GCP, Azure)** para otimização de recursos. - **Serverless Computing** para execução sob demanda de agentes específicos.

1. 1. 1. **2.5 Segurança e Compliance**

- **Autenticação e Autorização:** Uso de OAuth, JWT e RBAC para controle de acessos. - **Criptografia de Dados:** AES-256 para dados em repouso e TLS para comunicação segura. - **Monitoramento e Logs:** Ferramentas como Prometheus, ELK Stack e Datadog para rastreabilidade.

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Histórico

Responsável: Manoel Botelho

• 20/09 Kickoff da pesquisa - Manoel Botelho, Carlos Ernani e Luis Claudio
• 27/09 Reunião de alinhamento, conhecendo a ferramenta CrewAI - Manoel Botelho, Carlos Ernani e Luis Claudio ( Brain) / Rob Bailey, João Coimbra (CrewAI)
• 18/10 Reunião de follow up Brain x COE Automações e IA Algar telecom - Manoel Botelho, Carlos Ernani (Brain) / Davi Lacerda, Enock Cabral, Gabriel Pereira (COE)
• 27/11 Apresentação Multi AI Agents

Pesquisadores

• Manoel Botelho
• Davi Lacerda