Introdução
O avanço recente da inteligência artificial trouxe uma nova maneira de lidar com problemas complexos: os sistemas multi-agentes. Essa abordagem rompe com o modelo tradicional de um único agente encarregado de resolver uma tarefa inteira, propondo, em vez disso, uma divisão estratégica do trabalho entre agentes especializados que colaboram para atingir um objetivo comum.
No contexto econômico e financeiro, isso representa uma transformação significativa. Em vez de construir um modelo monolítico que busca resolver todas as etapas de uma análise – desde a coleta de dados até a geração de análises textuais – podemos criar uma arquitetura com múltiplos agentes, cada um com um papel bem definido: um agente para consultar bancos de dados SQL com séries temporais econômicas, outro para resumir relatórios do Banco Central do Brasil, outro para integrar APIs de preços de ativos ou macroindicadores em tempo real, e ainda outro responsável por aplicar modelos estatísticos e interpretar os resultados.
O que é um Sistema Multi-Agente?
Um Sistema Multi-Agente (MAS, na sigla em inglês) é uma estrutura composta por múltiplos agentes inteligentes que interagem entre si. Esses agentes são entidades autônomas que podem perceber o ambiente, tomar decisões, executar ações e, sobretudo, se comunicar com outros agentes para alcançar objetivos mais amplos. A ideia central é que, ao especializar e distribuir tarefas, conseguimos construir sistemas mais robustos, adaptáveis e escaláveis.
Diferente de um sistema com um único agente – que precisa entender e executar tudo – os MAS funcionam por meio da cooperação, competição ou coordenação entre agentes. Isso os torna especialmente adequados para ambientes complexos, dinâmicos e descentralizados, como os mercados financeiros, sistemas de políticas públicas ou análises econômicas com múltiplas fontes e variáveis.
Essas características são particularmente úteis na construção de pipelines analíticos para economia. Por exemplo, um analista pode desenvolver:
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Um agente SQL que se conecta a um banco de dados com dados da CVM para extrair dados financeiros de empresas brasileiras;
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Um agente de API que coleta preços de ativos e séries econômicas do Banco Central, Yahoo Finance e FRED simultaneamente;
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Um agente RAG (Retrieval-Augmented Generation) que busca informações nos relatórios de inflação do BCB e gera resumos automáticos para auxiliar em análises conjunturais;
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Um agente redator, responsável por escrever um relatório técnico-econômico com base nas análises dos demais agentes.
Blocos Fundamentais de um Sistema Multi-Agente
Um sistema multi-agente funciona como uma equipe sincronizada, onde cada agente tem um papel específico. Seus principais componentes são:
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Modelos de Linguagem (LLMs): Fornecem raciocínio e compreensão da linguagem, permitindo que agentes lidem com tarefas complexas e interajam de forma eficaz.
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Agentes: Executam tarefas específicas e tomam decisões de forma autônoma ou colaborativa, adaptando-se ao ambiente e se comunicando com outros agentes.
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Ferramentas (Tools): São as “habilidades” dos agentes, usadas para realizar tarefas simples (como consultar APIs) ou complexas (como análises econômicas).
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Processos: Definem a ordem e coordenação das ações, garantindo que os agentes colaborem de forma eficiente e com foco nos objetivos do sistema.
Um bom exemplo de sistema multi-agente é um tutor de IA conectado a ferramentas externas, como uma API da Wikipedia. Nesse caso, o agente é composto por um modelo de linguagem (LLM) que não possui todas as informações internamente, mas pode acessá-las por meio de ferramentas (tools) externas.
O funcionamento segue o ciclo ReAct — Pensar → Agir → Observar. Quando o usuário faz uma pergunta, o agente:
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Pensa sobre qual ferramenta é mais adequada para buscar a resposta;
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Age, utilizando a ferramenta selecionada (por exemplo, uma API da Wikipedia);
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Observa os resultados obtidos e avalia se são suficientes para responder à pergunta;
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Com base nisso, elabora uma resposta final e a entrega ao usuário.
Esse fluxo permite que o agente tome decisões dinâmicas, acessando fontes externas conforme necessário, em vez de depender apenas do conhecimento estático do modelo.
Por que utilizar Sistemas Multi-Agentes?
Os motivos para adotar essa abordagem são vários:
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Modularidade: cada agente executa uma função específica, o que facilita o desenvolvimento, o teste e a manutenção.
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Especialização: é possível criar agentes com conhecimentos ou habilidades distintas, como um agente especializado em previsão estatística e outro em interpretação de textos regulatórios.
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Escalabilidade: novos agentes podem ser adicionados facilmente conforme o sistema cresce em complexidade.
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Resiliência: se um agente falha, o sistema pode continuar operando com os demais.
Como funcionam os MAS na prática?
Os agentes funcionam em ciclos de percepção, decisão e ação. Eles observam o ambiente (dados econômicos, por exemplo), processam essa informação com base em regras e realizam ações — como consultar um dado ou responder a uma pergunta.
A comunicação entre agentes pode ocorrer via:
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Mensagens: trocando informações.
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Handoffs: quando um agente transfere controle para outro, passando um "pacote" de informações (como um dataframe ou texto).
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Chamada de ferramentas: quando um agente atua como uma função que o supervisor pode ativar conforme a necessidade.
Por exemplo, ao criar um pipeline para gerar um relatório de conjuntura:
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O agente A coleta os dados da PNAD Contínua;
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O agente B coleta os dados do CAGED
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O agente C cria visualizações e análise de dados
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O agente D escreve uma interpretação textual dos resultados.
E isso pode ocorrer com o usuário pedindo informações distintas, com o sistema respondendo todas as informações (dos passos de 1 a 4) ou mesmo somente com a informação do passo 1.
Elementos centrais de um MAS
Um sistema multi-agente possui diversos componentes-chave, e é importante compreendê-los bem. Esses componentes são descritos a seguir:
Agentes: As entidades individuais dentro do sistema são chamadas de agentes. Eles podem ser programas de software, robôs ou qualquer entidade inteligente, e são responsáveis por agir e interagir no sistema. Cada agente funciona de forma autônoma e possui objetivos, conhecimento e capacidade de tomada de decisão.
Interações: Para atingir seus objetivos, os agentes em um sistema multi-agente interagem e colaboram entre si. Dependendo da natureza do sistema, eles podem trocar informações, negociar e até mesmo competir em determinados momentos.
Coordenação: Para que o sistema funcione de maneira eficiente, é necessário haver coordenação entre os agentes. Essa coordenação pode ser implícita ou explícita. A coordenação implícita ocorre por meio de ambientes compartilhados ou comunicação indireta. Já a coordenação explícita envolve interação direta entre os agentes.
Colaboração ou Competição: Os agentes podem tanto colaborar quanto competir entre si. Quando colaboram, trabalham juntos para alcançar objetivos comuns; quando competem, seus objetivos podem entrar em conflito. Ambos os tipos de interação podem coexistir em um sistema multi-agente.
Abordagem Distribuída: Sistemas multi-agentes distribuídos conseguem resolver problemas complexos que não poderiam ser resolvidos por um único agente. Isso é possível porque os agentes estão distribuídos e, assim, podem atuar de forma coletiva para enfrentar esses desafios.
Arquiteturas comuns
Há várias formas de conectar os agentes entre si em um MAS.
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Rede (Network): todos os agentes podem se comunicar entre si. Útil quando não há uma sequência clara de execução.
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Supervisor: um agente toma decisões sobre quais agentes ativar. Muito usado com LLMs como supervisores.
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Supervisor com ferramentas: agentes são vistos como ferramentas que o supervisor pode chamar com argumentos específicos.
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Hierárquico: supervisores intermediários coordenam equipes de agentes especializados.
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Fluxo customizado: onde as transições entre agentes são predefinidas (útil para sistemas determinísticos).
Principais Diferenças entre Sistemas de Agente Único e Sistemas Multi-Agentes
| Sistema de Agente Único | Sistema Multi-Agente |
|---|---|
| Em um sistema de agente único, apenas uma entidade autônoma é responsável por executar as tarefas. | Em um sistema multi-agente, múltiplas entidades se comunicam dentro de um mesmo ambiente. |
| Não há necessidade de coordenação, pois há apenas um agente envolvido. | Requer coordenação entre os agentes para resolver conflitos e gerenciar a comunicação entre eles. |
| Não há comunicação, já que existe apenas um agente. | Há muita comunicação entre os agentes para compartilhar informações ou coordenar ações com o objetivo de alcançar uma meta comum. |
| Falta robustez: se o único agente falhar, todo o sistema falha. | É mais robusto: mesmo que alguns agentes falhem, o sistema continua funcionando normalmente. |
| As decisões são tomadas de acordo com os objetivos de um único agente, que centraliza todo o processo decisório. | Envolve múltiplos agentes, cada um podendo ter objetivos distintos, o que descentraliza a tomada de decisão. |
| Não se adapta bem a mudanças, pois sua capacidade depende exclusivamente de um único agente. | Consegue lidar com mudanças de forma eficaz, graças ao comportamento coletivo de seus múltiplos agentes. |
Considerações finais
Sistemas Multi-Agentes representam uma evolução natural na construção de aplicações baseadas em IA, especialmente quando lidamos com tarefas complexas, que exigem divisão de trabalho, comunicação e tomada de decisão coordenada. Para a economia aplicada, eles oferecem uma forma moderna de estruturar pipelines de análise que vão desde a coleta até a comunicação dos resultados — com flexibilidade, escalabilidade e inteligência adaptativa.
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