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

Apresentação

Acesse os arquivos 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 

Fase III - Exemplo de Caso de Negócio

Benefícios para o usuário

Maior Eficiência Operacional

• Automatiza tarefas repetitivas, reduzindo o tempo gasto em processos manuais.
• Melhora a velocidade e precisão da execução de tarefas.
• Otimiza o uso de recursos, permitindo que equipes foquem em atividades estratégicas.

Tomada de Decisão Aprimorada

• Oferece insights baseados em dados, aumentando a assertividade nas decisões.
• Processa grandes volumes de informações para identificar padrões e tendências.
• Garante respostas rápidas e baseadas em IA para questões complexas.

Integração com Diferentes Sistemas

• Compatível com ERPs, CRMs e outras plataformas corporativas.
• Utiliza APIs para facilitar a comunicação entre diferentes aplicações.
• Permite uma transição suave entre processos manuais e automação inteligente.

Redução de Erros e Conformidade

• Minimizam erros humanos em cálculos, análises e execuções de processos.
• Atendem às exigências de compliance e auditoria com precisão.
• Monitoram atividades em tempo real para prevenir falhas.

Escalabilidade e Flexibilidade

• Adapta-se a diferentes volumes de dados e cargas de trabalho.
• Pode ser personalizado conforme as necessidades do usuário ou da empresa.
• Expande-se facilmente para novas aplicações e funcionalidades.

Segurança e Proteção de Dados

• Utiliza criptografia e autenticação robusta para garantir segurança.
• Mantém registros detalhados para rastreamento e auditoria.
• Implementa protocolos de proteção contra ataques cibernéticos.

Melhor Experiência para Usuários e Clientes

• Reduz tempo de resposta em processos internos e externos
• Permite interações mais ágeis e inteligentes com clientes e fornecedores.
• Garante maior confiabilidade e transparência nos serviços oferecidos.

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

Privacidade (LGPD)

• Avaliar condições referentes à Lei Geral de Proteção de Dados

Detalhamento Técnico

• 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. Arquitetura do Sistema

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

• 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.

• 1.2 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.

• 1.3 Arquitetura Híbrida

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

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• 2. Componentes Técnicos

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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