O que é comunicação de agentes de IA?

Grandes modelos de linguagem (LLMs): algoritmos de aprendizado de máquina treinados em enormes quantidades de dados dão aos agentes a capacidade de raciocinar. Com recursos de IA generativa, os agentes podem compartilhar as informações que conhecem com outras entidades. Quando os agentes conseguem se comunicar uns com os outros, um sistema agêntico se torna mais do que a soma de suas partes.

Um sistema multiagentes pode ser considerado como uma equipe de seres humanos, cada um com conhecimento especializado em sua respectiva área. Agentes autônomos compartilham informações que só eles podem perceber sobre seu ambiente, beneficiando a compreensão de todo o grupo. Conforme mais agentes se tornam capazes de "conversar" uns com os outros em fluxos de trabalho agênticos complexos, podemos esperar que ecossistemas inteiros de agentes trabalhando juntos em harmonia autônoma entrem em operação.

Agentes de IA em rede podem trabalhar juntos em direção a um objetivo comum com mais eficiência do que um único agente. Mas, para coordenar suas ações, eles precisam ser capazes de se comunicar de forma eficaz.

A comunicação eficaz entre os agentes de IA leva a uma melhor consciência situacional e processos de tomada de decisão mais informados. Quando os agentes compartilham dados, eles podem refinar suas estratégias e respostas com base em informações em tempo real.

Em sistemas complexos, a IA distribuída pode dividir tarefas entre vários agentes, levando a uma resolução de problemas mais rápida. Em vez de uma única IA tentar processar tudo, vários agentes podem se especializar em diferentes aspectos de um problema e comunicar suas descobertas.

Os agentes de IA que se comunicam podem aprender uns com os outros, melhorando a adaptabilidade ao longo do tempo. Ao trocar insights, eles refinam seus comportamentos com base em experiências compartilhadas. Os sistemas de IA multiagentes também podem escalar com eficiência, lidando com maiores quantidades de dados e tarefas mais complexas.

Os agentes de IA se comunicam de várias maneiras, dependendo de sua função, ambiente e objetivos. A comunicação pode ser explícita ou implícita, envolvendo trocas diretas de mensagens ou observação indireta de ações.

Alguns sistemas dependem de controle centralizado, onde uma única IA processa e distribui dados para outros agentes. Outros usam a comunicação descentralizada, na qual os agentes de IA interagem ponto a ponto.

A maioria dos agentes utiliza a tecnologia de LLMs; portanto, eles frequentemente se comunicam uns com os outros em linguagem humana natural. Os agentes devem ser capazes não apenas de compartilhar informações, mas também de expressar intenções, coordenar dentro de uma hierarquia e negociar sobre a alocação de recursos.

Os pesquisadores estão trabalhando em modos mais eficientes de comunicação entre agentes, como o “DroidSpeak”, da Microsoft, que visa permitir que os agentes se comuniquem mais rapidamente com o mínimo de perda de precisão.¹ Dois protocolos dominantes para comunicação de agentes são o KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) e o FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language).²

A Defense Advanced Research Projects Agency dos EUA desenvolveu o KQML na década de 1990, estabelecendo as bases para a comunicação entre agentes muito antes de os agentes de IA serem viáveis. Os desenvolvedores da FIPA aproveitaram esse trabalho pouco tempo depois, fazendo melhorias na padronização e na clareza semântica.

Muitos agentes de IA dependem de dispositivos de computação em nuvem e Internet das coisas (IoT) para trocar dados em tempo real. Os sistemas de IA em nuvem armazenam, recuperam e analisam conjuntos de dados em grande escala, enquanto os dispositivos conectados à IoT compartilham informações de sensores entre redes.

Os agentes de IA também se comunicam com seres humanos usando processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento de fala e interfaces visuais. Assistentes virtuais como o ChatGPT da OpenAI, a Siri da Apple e a Alexa da Amazon usam a NLP para interpretar as consultas humanas e gerar respostas significativas.

No suporte ao cliente, os chatbots de IA fornecem assistência automatizada, entendendo e respondendo às consultas dos usuários. Alguns modelos de IA também incorporam comunicação multimodal, combinando texto, fala e imagens para melhorar a interação.

Os agentes de IA enfrentam vários desafios que podem afetar a precisão, a eficiência, a segurança e a escalabilidade.

Os agentes de IA geralmente operam em diferentes plataformas, cada uma usando protocolos, formatos de dados e linguagens de comunicação exclusivos. Os protocolos incluem informações sobre a sintaxe e a semântica das mensagens. Os protocolos podem ser predefinidos por programadores humanos ou emergentes, decorrentes organicamente da comunicação entre agentes.

Sem frameworks de mensagens padronizadas, os agentes podem ter dificuldades para interpretar e responder às mensagens uns dos outros, levando a ineficiências. Por exemplo, em cidades inteligentes, sistemas de gerenciamento de tráfego e veículos autônomos podem usar protocolos de comunicação diferentes, impedindo o compartilhamento e a coordenação de dados sem dificuldades.

Os agentes de IA devem processar informações com precisão, mas a ambiguidade na interpretação das mensagens continua sendo um desafio. Os agentes podem interpretar incorretamente as mensagens, levando a ações incorretas. Em chatbots para atendimento ao cliente, consultas vagas de usuários, como “Quero alterar meu pedido”, podem ser mal compreendidas, resultando em modificações ou cancelamentos errados.

Muitos casos de uso de IA exigem comunicação em tempo real, mas a latência da rede e as restrições computacionais podem retardar os tempos de resposta. Isso é especialmente problemático em sistemas autônomos, que exigem tomada de decisão em frações de segundo. Em carros autônomos, os agentes de IA devem processar instantaneamente dados de câmeras, sensores e GPS. Qualquer atraso na troca de dados pode resultar em decisões de navegação ruins.

Os agentes de IA que se comunicam em redes estão vulneráveis a ataques cibernéticos, violações de dados e manipulação adversária. Agentes maliciosos podem interceptar ou alterar as comunicações de IA, levando a tomada de decisão incorreta e falhas no sistema.

Autenticação, endpoints seguros e tratamento adequado de dados sensíveis são fundamentais. Em sistemas de IA na área da saúde, por exemplo, se um invasor modificar os dados de diagnóstico trocados entre agentes de IA, isso poderá levar a recomendações de tratamento incorretas.

À medida que o número de agentes de IA em um sistema de comunicação aumenta, a sobrecarga de comunicação cresce, levando a desafios de escalabilidade. Os agentes devem gerenciar com eficiência as interações em grande escala sem sobrecarregar os recursos computacionais.

Nos mercados financeiros, milhares de bots comerciais de IA se comunicam e reagem às mudanças do mercado. Se muitos bots trocarem dados de uma só vez, poderá ocorrer congestionamento da rede.

Os agentes de IA devem se comunicar de forma eficaz em ambientes dinâmicos, onde são necessárias atualizações de informações em tempo real. Se os agentes de IA não conseguirem se adaptar às novas condições, mudanças inesperadas poderão interromper seus processos de tomada de decisão.

Na resposta a desastres, a IA, os drones autônomos e os robôs devem ajustar continuamente suas estratégias de comunicação com base em obstáculos imprevisíveis, como edifícios colapsados ou sinais de rede perdidos.

Quando agentes de IA interagem com seres humanos, surgem desafios de comunicação devido a diferenças na compreensão da linguagem, contexto emocional e estilos de raciocínio. A IA deve interpretar corretamente a intenção humana e, ao mesmo tempo, fornecer respostas claras.

Nos assistentes virtuais, entender o sarcasmo, os dialetos regionais ou os pedidos implícitos continua sendo um desafio. Por exemplo, se um usuário disser: "Está congelando aqui", um assistente de IA pode não reconhecer que deseja que o termostato seja aumentado.