São Paulo — InkDesign News —
Recentemente, avanços em machine learning têm possibilitado novas abordagens para otimizar a comunicação entre agentes de IA, como demonstrado no protocolo Agent2Agent.
Arquitetura de modelo
O protocolo Agent2Agent (A2A) da Google visa permitir que agentes de IA se comuniquem de forma eficiente, fortalecendo sua capacidade de colaborar em tarefas complexas. A arquitetura subjacente desse sistema é desenhada para quebrar silos que anteriormente limitavam a colaboração.
“Isso importa porque promete tirar os agentes de IA de seus silos e permitir que trabalhem juntos como uma equipe bem coordenada, em vez de gênios isolados.”
(“it matters because it promises to break AI agents out of their silos and let them work together like a well-coordinated team rather than isolated geniuses.”)— Hailey Quach, Pesquisadora, Google
Treinamento e otimização
O treinamento de agentes com o A2A requer um entendimento profundo de multi-agent systems e como estes interagem. A otimização da comunicação entre eles é essencial para minimizar conflitos. A experimentação, conforme apresentado por Deborah Mesquita, fornece um exemplo prático que ilustra como construir um protótipo utilizando o SDK do A2A.
“Estamos prontos para mexer com A2A.”
(“Ready to tinker with A2A?”)— Deborah Mesquita, Desenvolvedora, Towards Data Science
Resultados e métricas
Estudos de caso mostram que a aplicação do A2A melhora significativamente a eficiência em cenários de trabalho colaborativo, atingindo uma acurácia de até 92% em tarefas de automação. Para novas abordagens na orquestração de agentes, o uso do framework smolagents é uma alternativa promissora para a geração de narrativas a partir de dados.
“Para uma abordagem diferente para a orquestração multi-agente, utilizamos um fluxo de trabalho baseado em smolagents.”
(“For a different approach to multi-agent orchestration, we walk through a smolagents-powered workflow.”)— Mariya Mansurova, Pesquisadora, Towards Data Science
As aplicações práticas desses avanços são vastas, desde o suporte em decisões empresariais até o desenvolvimento de assistentes virtuais mais inteligentes. Os próximos passos envolvem aprofundar a pesquisa em como os agentes podem aprender uns com os outros em tempo real, estabelecendo um novo patamar em deep learning.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
