Em vez de depender de uma única solução de IA de uso geral, a orquestração de agentes de IA emprega uma rede de agentes de IA, cada um projetado para tarefas específicas, trabalhando juntos para automatizar fluxos de trabalho e processos complexos.
Para entender completamente a orquestração de agentes de IA, é essencial entender primeiro os próprios agentes de IA. Isso envolve conhecer as diferenças entre dois tipos principais de IA: IA generativa, que cria conteúdo original baseado no prompt do usuário, e IA agêntica, que toma decisões e atua com autonomia para buscar objetivos complexos com supervisão mínima.
Os assistentes de IA existem em um continuum, começando com chatbots, progredindo para assistentes virtuais mais avançados e evoluindo para IA generativa e assistentes baseados em grandes modelos de linguagem (LLM)capazes de lidar com tarefas de etapa única. No topo dessa progressão encontram-se os agentes de IA, que operam de forma autônoma. Esses agentes tomam decisões, criam fluxos de trabalho e usam chamadas de funções para se conectarem a ferramentas externas, como interfaces de programação de aplicativos (APIs), fontes de dados, pesquisas na web e até mesmo outros agentes de IA para preencher lacunas em seus conhecimentos. Isso é IA agêntica.
Os agentes de IA são especializados, o que significa que cada um é otimizado para uma função específica. Alguns agentes se concentram em tarefas voltadas para os negócios e para o cliente, como faturamento, solução de problemas, agendamento e tomada de decisão, enquanto outros lidam com funções mais técnicas, como processamento de linguagem natural (NLP), recuperação de dados e automação de processos. LLMs avançados, como o ChatGPT-4o da OpenAI ou o Gemini do Google, frequentemente potencializam esses agentes, com recursos de IA generativa que permitem a criação de respostas semelhantes às humanas e o processamento de tarefas complexas de forma autônoma.
Os sistemas multiagentes (MAS) surgem quando vários agentes de IA colaboram, seja de maneira estruturada ou descentralizada, para resolver tarefas complexas de forma mais eficiente do que um único agente.
Na prática, a orquestração de agentes de IA funciona como uma sinfonia digital. Cada agente tem uma função única e o sistema é guiado por um orquestrador, seja um Agente de IA ou framework, que gerencia e coordena suas interações. O orquestrador ajuda a sincronizar esses agentes especializados, garantindo que o agente certo seja ativado no momento certo para cada tarefa. Essa coordenação é crucial para lidar com fluxos de trabalho multifacetados que envolvem várias tarefas, ajudando a garantir que os processos sejam executados sem dificuldades e com eficiência.
Por exemplo, como parte da automação do atendimento ao cliente, o agente orquestrador (o sistema responsável pelo gerenciamento de agentes de IA) pode determinar se deve envolver um agente de cobrança em vez de um agente de suporte técnico, ajudando a garantir que os clientes recebam assistência sem dificuldades e relevante. No MAS, os agentes podem coordenar sem um único orquestrador, comunicando-se dinamicamente para resolver problemas de forma colaborativa (consulte "Tipos de orquestração de IA" abaixo)
Os benefícios da orquestração de agentes de IA são consideráveis em setores com necessidades complexas e dinâmicas, como telecomunicações, bancos e saúde. Com a implantação de agentes especializados treinados em conjuntos de dados e fluxos de trabalho específicos, as empresas podem implementar a eficiência operacional, melhorar a tomada de decisões e apresentar resultados mais precisos, eficientes e contextualizados para funcionários e clientes.