Multi-agent System

Multi-agent Systems são sistemas compostos por vários agentes autônomos capazes de observar o ambiente, tomar decisões independentes e interagir entre si para atingir objetivos. Em vez de um único sistema centralizado, diversos agentes atuam ao mesmo tempo, cada um com suas próprias capacidades, regras e responsabilidades. O comportamento coletivo emerge dessas interações e permite resolver problemas que seriam complexos demais para um único agente.

Sistemas multi-agente combinam inteligência distribuída, cooperação, negociação e coordenação, criando ecossistemas mais adaptáveis e resilientes.

Formas de interação entre agentes

A dinâmica entre agentes pode seguir diferentes estratégias dependendo do objetivo da aplicação.

Cooperação

Agentes trabalham juntos para alcançar o mesmo objetivo.
Exemplo: robôs colaborando para mover uma carga pesada ou drones realizando mapeamento sincronizado.

Competição

Cada agente persegue seus próprios objetivos, muitas vezes conflitantes.
Exemplo: cenários de leilão, jogos estratégicos ou ambientes adversariais.

Negociação

Agentes precisam chegar a um acordo que maximize benefícios para todos.
Exemplo: alocação de recursos, distribuição de tarefas ou contratos automatizados.

Coordenação

Os agentes sincronizam comportamentos para evitar conflitos.
Exemplo: múltiplos drones ajustando rotas para evitar colisões.

Arquiteturas comuns em sistemas multi-agente

A forma como agentes se organizam impacta diretamente eficiência, escalabilidade e previsibilidade.

Arquitetura Hierárquica

Estrutura em camadas onde agentes de nível superior coordenam agentes de nível inferior.
Funciona bem em automação industrial e operações complexas que exigem liderança e delegação.

Arquitetura Blackboard

Os agentes compartilham informações em um espaço comum onde leem e escrevem dados.
Modelo útil quando múltiplos agentes precisam colaborar sem comunicação direta.

Arquitetura Market-based

A tomada de decisão segue princípios de mercado, com leilões e negociação de recursos.
Aplicada em logística, sistemas energéticos e otimização distribuída.

Arquitetura Peer-to-Peer

Todos os agentes se comunicam diretamente.
Estrutura totalmente distribuída, ideal para descentralização e resiliência.

Principais desafios de sistemas multi-agente

Apesar das vantagens, há desafios importantes.

Comunicação

Agentes precisam de protocolos claros para se entenderem. Grande volume de mensagens pode gerar custos e lentidão.

Coordenação

Conflitos, deadlocks e inconsistências são comuns quando múltiplos agentes tomam decisões ao mesmo tempo.

Comportamento emergente

A interação entre agentes pode gerar padrões inesperados, tornando difícil prever resultados e garantir segurança.

Aplicações práticas de Multi-agent Systems

Smart Grids

Agentes representam geradores, consumidores e distribuidores ajustando oferta e demanda de energia em tempo real.

Gestão de Tráfego

Carros autônomos trocam informações para definir rotas, evitar colisões e otimizar fluxo urbano.

Supply Chain

Cada stakeholder é representado por um agente, permitindo coordenação dinâmica de pedidos, produção e transporte.

Jogos e Simulações

Criação de NPCs com comportamento complexo e simulações sociais que reproduzem fenômenos populacionais.