São Paulo — InkDesign News — Uma nova abordagem em machine learning e deep learning está mudando a forma como as empresas integram inteligência artificial em suas operações, focando em sistemas multi-agentes que oferecem novas dimensões de automação.
Arquitetura de modelo
A estrutura subjacente de modelos multi-agentes permite que cada agente autonômico tome decisões individuais em tempo real, raciocinando sobre as melhores estratégias para atingir um objetivo comum. “Decisões dinâmicas são o que torna esses agentes poderosos” (“Dynamic decisions are what make these agents powerful”)— Jane Smith, Diretora de Inovação, TechCorp.
Estes sistemas podem ser vistos como um ecossistema de “agentes”, cada um otimizado para um conjunto específico de tarefas, operando em paralelo para melhorar a eficiência. A arquitetura desses agentes é frequentemente baseada em transformers e adaptadores de contexto.
Treinamento e otimização
O treinamento desses modelos requer um conjunto robusto de dados e a implementação de técnicas como reinforcement learning, permitindo que os agentes aprendam com suas ações e ajustem seu comportamento. “O uso de algoritmos adaptativos é essencial para o desempenho a longo prazo” (“The use of adaptive algorithms is essential for long-term performance”)— Marco Oliveira, Engenheiro de AI, DataRoot.
Embora o tempo de treinamento possa ser considerável, com algumas implementações levando semanas, a otimização contínua através de feedback em tempo real pode reduzir significativamente esse período.
Resultados e métricas
Resultados preliminares mostram um aumento de até 457% na eficiência em ambientes de suporte ao cliente, um daqueles exemplos que demonstra o impacto da inteligência artificial. “Os sistemas multi-agentes estão transformando nosso processo” (“Multi-agent systems are transforming our process”)— Ana Ribeiro, Gerente de Projetos, Nova AI.
A análise de custo por interação também revela uma diminuição de 15x em comparação a interações tradicionais quando bem implementado, provando ser uma solução viável na prática corporativa.
As aplicações práticas dessas inovações estão em expansão, evidenciando a necessidade de estrutura híbrida que combina sistemas de fluxo de trabalho controlado com a agilidade adjunta de agentes semi-autônomos. O futuro pesquisado promete soluções que integram os melhores aspectos de ambos os mundos no contexto corporativo.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
