Agentes de IA que trabalham em conjunto

Sistemas Multiagente

Um sistema multiagente é um grupo de agentes de IA especializados que trabalham em conjunto numa tarefa: um planeia, outros procuram informação, atuam nos seus sistemas ou verificam os resultados. A Meanify concebe e desenvolve sistemas multiagente com regras de controlo, registo completo e aprovação humana nos passos-chave, para que sejam fiáveis em processos reais de negócio.

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Para quem é

  • Empresas com processos complexos que envolvem vários sistemas
  • Equipas que experimentaram um chatbot e chegaram aos seus limites
  • Organizações que precisam de assistentes de IA ligados a dados e ferramentas internas
  • Equipas de produto a adicionar agentes ao seu software

Problemas que resolvemos

  • Um chatbot genérico não consegue fazer trabalho em vários passos de forma fiável
  • Não se sabe o que a IA fez nem porquê
  • Risco de a IA executar ações sem controlo
  • Agentes que funcionam numa demonstração mas falham em produção

O que inclui

  • Arquitetura de agentes

    Definimos os papéis dos agentes, as suas ferramentas e a forma como se coordenam.

  • Integração com ferramentas e dados

    Os agentes ligam-se aos seus sistemas e documentos, incluindo através do Model Context Protocol (MCP).

  • Regras de controlo

    Permissões, limites e verificações sobre o que cada agente pode fazer.

  • Aprovações humanas

    As ações importantes esperam pela aprovação de uma pessoa.

  • Avaliação e monitorização

    Conjuntos de testes, registos e rastreio para medir a qualidade ao longo do tempo.

Como funciona

  1. Definir a tarefa

    Acordamos a tarefa, o que é um bom resultado e os riscos.

    Aprova o âmbito e os limites.

  2. Protótipo

    Construímos uma primeira versão e testamo-la num conjunto de casos reais.

    Os resultados são revistos caso a caso.

  3. Adicionar controlos

    Acrescentamos regras de controlo, passos de aprovação e monitorização.

    Decide que ações precisam de aprovação.

  4. Implementar

    Implementamos de forma gradual e continuamos a avaliar após cada alteração.

    A qualidade é revista antes de cada versão.

Tecnologias que usamos

  • Anthropic Claude, OpenAI e modelos open-source
  • Model Context Protocol (MCP)
  • Frameworks de orquestração de agentes
  • Geração aumentada por recuperação (RAG)
  • Bases de dados vetoriais
  • Ferramentas de rastreio e avaliação

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre um agente de IA e um sistema multiagente?

Um agente de IA é um único modelo que pode usar ferramentas para concluir uma tarefa. Um sistema multiagente divide o trabalho entre vários agentes especializados que se coordenam, o que torna as tarefas complexas mais fáceis de controlar, testar e melhorar.

Como mantêm os agentes de IA sob controlo?

Cada agente só tem as permissões de que precisa, todas as ações ficam registadas e as ações importantes exigem aprovação humana. Testamos também os agentes com um conjunto de casos reais antes e depois de cada alteração.

Os agentes podem usar os nossos dados internos?

Sim. Ligamos os agentes aos seus documentos, bases de dados e ferramentas com controlo de acessos, para que só vejam o que estão autorizados a ver.

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