Os agentes baseados em LLM estão evoluindo de ferramentas únicas atuando sozinhas para sistemas multiagentes complexos que colaboram, comunicam e se adaptam em tempo real.

Os sistemas multiagentes desbloqueiam capacidades além de qualquer modelo individual:

→ Memória e comunicação compartilhadas
→ Perfis de agentes especializados
→ Coordenação em tempo real em ambientes complexos
→ Tomada de decisão coletiva
→ Aprendizagem e adaptação dinâmicas

Eles já estão sendo aplicados à direção autônoma, desenvolvimento de *software*, pesquisa científica e até mesmo simulações mundiais em larga escala, desde mercados financeiros até modelagem de doenças.

Mas os desafios permanecem: como avaliamos esses sistemas? Como garantimos a confiabilidade em escala? E como passamos da coordenação para a verdadeira inteligência coletiva?

Com base na excelente pesquisa “Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges”, nosso pesquisador Kevin Ros mergulha em como a próxima fronteira da IA evoluirá.