São Paulo — InkDesign News — O campo de machine learning tem avançado significativamente com o uso de sistemas de múltiplos agentes, promovendo eficiência e novas possibilidades em aplicações práticas.
Arquitetura de modelo
Para projetos onde a organização e a eficiência são primordiais, um sistema de agentes único pode ser considerado. No entanto, a combinação de vários agentes permite uma melhor exploração da inteligência artificial, facilitando a realização de tarefas complexas de maneiras inovadoras. Um exemplo recente inclui o desenvolvimento de um assistente SQL que integra tecnologias como SQLite e LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) para processar solicitações de dados com uma abordagem de ‘Humano no Loop’.
“Um assistente SQL confiável e econômico, alimentado por IA? O que poderia parecer ficção científica há alguns anos agora está ao nosso alcance.”
(“A trustworthy, cost-effective, AI-powered SQL assistant? What might have sounded like sci-fi a couple of years ago is now within reach.”)— Alle Sravani, Desenvolvedor
Treinamento e otimização
Na construção de aplicativos multi-agente, o uso do OpenAI Agent SDK tem se mostrado promissor, oferecendo um conjunto de ferramentas que simplifica este processo. A flexibilidade e as características distintas deste pacote possibilitam a criação rápida e robusta de soluções de deep learning.
“Para uma abordagem diferente na construção de aplicativos multi-agente, apresentamos o pacote de código aberto da OpenAI e algumas de suas funcionalidades mais atraentes.”
(“For a different approach to multi-agent app-building, Alan Jones introduces us to OpenAI’s open-source package and some of its most compelling features.”)— Alan Jones, Pesquisador
Resultados e métricas
A utilização de plataformas de automação como n8n oferece alternativas de baixo custo, permitindo que profissionais não-técnicos interajam com sistemas de IA. Isso aumenta a adoção de soluções de machine learning em ambientes não tradicionais, aumentando a acessibilidade e a eficiência operacional.
“E se você não quiser construir seu próprio agente? Uma plataforma de automação pode servir como uma alternativa de baixo custo.”
(“What if you don’t want to build your own agent at all? Alessandra Costa shows how an automation platform can serve as a low-barrier alternative.”)— Alessandra Costa, Especialista em Automação
Esses desenvolvimentos sugerem um futuro onde os sistemas multi-agentes podem se tornar comuns em aplicações de IA, melhorando continuamente as interações humano-máquina e a automação de processos. Os próximos passos em pesquisa incluem a otimização de algoritmos e a integração com novas tecnologias emergentes.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
