Sistemas multiagentes GenAI: uma arma secreta para equipes de tecnologia

Muitos desenvolvedores e equipes de produtos hoje usam agentes de IA generativa (GenAI) para ajudar a criar software ou aplicativos — e a verdadeira inovação está acontecendo com sistemas multiagentes. Assim como uma orquestra pode produzir uma sinfonia rica e complexa – enquanto um músico solo só pode produzir som em uma dimensão – os sistemas multiagentes vão além das funções orientadas a tarefas para realmente sobrecarregar as equipes de desenvolvimento e estratégia.

Desenvolvedores de empresas tão diversas como Mayo Clinic, Vodafone e ADT estão usando o Google Construtor de agente GenAI para criar aplicativos em ambientes multiagentes, por exemplo. Com sistemas multiagentes, que descreverei em detalhes abaixo, os desenvolvedores podem produzir produtos altamente intuitivos e ricos em recursos que encantam os usuários, tudo isso com baixo custo e em tempo recorde.

Os sistemas GenAI multiagentes são muito parecidos com o que parecem: uma coleção de agentes de IA trabalhando juntos. Enquanto um agente realiza uma única tarefa, como um copiloto de codificação, um sistema multiagente combina múltiplas tarefas de desenvolvimento – idealização de produto, design, teste, segmentação de clientes, etc. — que aprendem uns com os outros para otimizar a criatividade e a produtividade. Sistemas multiagentes bem-sucedidos atuam como um “gêmeo digital” para sua equipe de desenvolvimento, gerando continuamente vários novos conceitos e cenários futuros. Os sistemas multiagentes não substituem as equipes de desenvolvimento e de produto, mas, em vez disso, as ampliam.

Existem muitas maneiras de construir sistemas multiagentes, mas três abordagens populares são:

• Centralizado, com um agente no centro que coleta e assimila todos os outros resultados
• Distribuído, onde não há controlador central e os agentes coordenam-se diretamente entre si em um “enxame de agentes”
• Hierárquico, onde os agentes são organizados em equipes ou camadas hierárquicas

Para equipes de desenvolvimento de produtos, uma arquitetura centralizada ou hierárquica funciona melhor, pois proporciona mais controle sobre o processo. Pense em cada agente da Geração AI como uma pessoa que seria especialista em alguma coisa em uma equipe humana. Você pode criar um agente de IA separado para cada parte do processo de desenvolvimento de um produto: brainstorming de produto, segmentação de clientes, especificações técnicas, recursos, capacidades, etc. O agente central, no centro do raio ou no final de uma hierarquia, leva em consideração todos os resultados dos outros agentes para “cuspir” grandes ideias de produtos.

Colete dados em um banco de dados vetorizado

Agora que você escolheu uma estrutura para sua estrutura multiagente e criou vários agentes para cada parte do processo de idealização do produto, você precisa colocar os agentes para trabalhar. Primeiro, conceda aos agentes selecionados acesso a bancos de dados externos de conhecimento relevante. Para fazer isso, você precisa extrair muitos dados proprietários de sua empresa: segmentos de clientes, informações de produtos, pesquisas, etc. Você também pode obter fontes externas de dados relevantes que gostaria que seu agente usasse.

Podem ser tendências do mercado global, relatórios de preços ou conjuntos de dados públicos, por exemplo, e também podem incluir a recolha do Reddit e de outros fóruns para obter dados mais qualitativos sobre o comportamento e as preferências do consumidor. Para garantir que seus agentes tenham acesso a todos esses dados em um só lugar, você precisará de um banco de dados vetorial que seu agente possa acessar. Pinecone é um banco de dados vetorial popular devido à sua flexibilidade e qualidade de documentação, mas existem muitas opções no mercado.

Escreva prompts inteligentes para cada agente

A próxima etapa é criar prompts exclusivos para cada agente. Isso pode exigir um pouco de prática e iteração, mas a melhor maneira de começar é decidir sobre uma estrutura de pensamento e uma personalidade que você deseja que cada agente siga. Por exemplo, você pode querer um agente de pesquisa de usuários que seja especialista em contextualizar pesquisas de usuários e pesquise em seu banco de dados vetorizado citações de usuários que o ajudarão a entender um determinado tipo de usuário. Depois de definir a persona de um agente, crie prompts com estrutura. O agente deve ter instruções específicas sobre a aparência da saída, até o número de exemplos que ela retorna. Isso ajuda você a aproveitar melhor seu agente e permite que ele trabalhe de forma mais eficiente com os outros agentes no sistema.

O que suas instruções devem dizer e quão detalhadas devem ser? Esta parte da equação é infinitamente flexível, pois existem infinitas possibilidades de estruturar seus prompts para moldar os resultados desejados. Aproveite sua base de conhecimento sobre desenvolvimento de produtos, estruturas de negócios e design centrado no usuário para criar os prompts mais dinâmicos e específicos possíveis.

Faça com que os agentes trabalhem juntos

Para que seus agentes trabalhemjuntos de forma coordenada, vale a pena implantar uma ferramenta para esse fim. Três ferramentas populares usadas para conectar vários agentes são TripulaçãoAI , LangChaine Autogen da Microsoft. Cada um deles tem seu próprio conjunto de benefícios, por isso recomendamos analisar cada um e encontrar a solução certa para o seu projeto.

Depois que seus prompts estiverem ajustados, seu sistema multiagente deverá começar a apresentar designs e cenários de produtos. E você pode dar vida a esses cenários como wireframes para sites, especificações completas de produtos e protótipos digitais conectando o sistema multiagente a outras ferramentas GenAI como Dall-E – para criar imagens e animações de protótipos – bem como Relume.ioque gera wireframes exportáveis ​​​​Figma em segundos.

Teste os protótipos

Depois que seu sistema multiagente tiver gerado vários protótipos completos de produtos, é hora de testar quais iterações teriam maior probabilidade de sucesso. Embora você possa fazer testes A/B tradicionais e coletar feedback de pessoas reais, você também pode usar outro agente para criar personas orientadas por IA, ou “usuários sintéticos”, para testar os diferentes produtos. Os usuários sintéticos podem ser altamente realistas; você pode criar personas de IA que tenham todas as características de seus usuários-alvo, ingerindo CRM, dados de segmentação e relatórios do setor, e então pedir feedback a essas personas, que também são agentes de IA, instruindo-as a “pensar e agir como seu pessoa.” Assim, um sistema multiagente poderia complementar poderosamente os aspectos dos testes de validação do usuário.

Os sistemas GenAI multiagentes podem aprimorar e acelerar muito o processo de idealização, projeto e teste de novos produtos. Ao combinar a experiência de diferentes agentes de IA focados em áreas como pesquisa de clientes, especificações técnicas, prototipagem e testes, os sistemas multiagentes podem gerar rapidamente conceitos de produtos abrangentes, adaptados às necessidades de segmentos específicos de clientes. Com esses sistemas poderosos prontos, você pode potencializar a capacidade de sua equipe de agir rapidamente e alcançar resultados de produtos inovadores.

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