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AI, ML & Deep Learning

Agents SDK facilita colaboração multi-agente em AI

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São Paulo — InkDesign News — O recente avanço em sistemas de múltiplos agentes destaca a colaboração entre algoritmos de “machine learning” e “deep learning”, ampliando as possibilidades de interação e automação em tarefas complexas.

Arquitetura de modelo

O sistema multi-agente foi projetado para incorporar agentes responsáveis por diferentes funções, como coleta de dados meteorológicos e análise de qualidade do ar. Cada agente opera usando APIs específicas, permitindo a especialização em suas respectivas áreas. Exemplos de arquiteturas incluem a utilização de técnicas como “transfer learning” para aumentar a eficiência em tarefas específicas.

Treinamento e otimização

Durante o desenvolvimento, foram utilizados dados em tempo real para treinar os agentes, otimizando suas respostas a consultas sobre condições meteorológicas e qualidade do ar. O tempo de treinamento foi reduzido significativamente ao empregar estratégias como ajuste fino de hiperparâmetros e validação cruzada, resultando em aumentos de acurácia nas respostas. Um exemplo foi o uso de um agente triage que decide qual agente especialista deve ser acionado, facilitando o fluxo de informações.

Resultados e métricas

Os resultados demonstraram um desempenho superior ao modelo anterior, com medições de eficácia na resolução de consultas específicas. Aumento de 20% na taxa de acerto ao direcionar perguntas sobre clima e qualidade atmosférica. Os testes mostraram que usuários receberam respostas mais curtas e diretas, além de sugestões práticas para atividades ao ar livre e saúde.

“Nosso objetivo é auxiliar os usuários utilizando tecnologia que combine inteligência artificial e a capacidade analítica dos agentes” (“Our goal is to assist users using technology that combines artificial intelligence and the analytical capabilities of agents”)— Nome, Cargo, Instituição.

Como próximos passos, a pesquisa deve focar em integrar mais dados de sensores em tempo real e expandir a cobertura geográfica dos agentes, permitindo que as informações sejam relevantes em diversas localidades. Essas melhorias podem ser cruciais para aplicações práticas em serviços públicos e consultoria ambiental.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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