Introdução
Os Large Language Models (LLMs), como o GPT, Claude ou LLaMA, revolucionaram a forma como interagimos com tecnologia. Mas quando estes modelos são usados de forma coordenada, em equipas de agentes especializados, o potencial de automação e inteligência empresarial multiplica-se.
Neste artigo, vamos explorar como funcionam os sistemas multi-agente baseados em LLMs, quais os seus componentes principais, e como tecnologias como o Microsoft AutoGen (utilizado no TAIB – Torpedo AI for Business) tornam essa visão possível.
O que é um LLM?
Um LLM (Large Language Model) é um modelo de inteligência artificial treinado para compreender e gerar linguagem humana. Pode escrever textos, resumir documentos, responder a perguntas, traduzir e até raciocinar em linguagem natural.
Mas, por si só, um LLM:
Não tem memória a longo prazo,
Não interage com ferramentas externas,
Não toma decisões estruturadas em sequência.
É aqui que entram os agentes e os sistemas multi-agente.
O papel dos LLMs num sistema multi-agente
Num sistema multi-agente, cada agente tem como “cérebro” um LLM. Esse modelo permite ao agente:
Compreender instruções em linguagem natural,
Tomar decisões com base em contexto e objetivos,
Comunicar com outros agentes,
Gerar texto, código ou comandos.
Mas para que o agente seja útil, precisa de mais do que um LLM — precisa de:
Ferramentas, para agir (ex.: bases de dados, APIs, ficheiros, sistemas empresariais),
Funções específicas, para saber quando e como intervir,
Regras de orquestração, para colaborar com outros agentes sem redundância ou conflito.
Componentes principais de um sistema multi-agente com LLMs
Agentes
Cada agente tem um LLM que interpreta e executa tarefas.
Possui um objetivo, um papel definido, e acesso a ferramentas específicas.
Ferramentas
Interfaces externas que os agentes podem utilizar: bases de dados, motores de busca, sistemas internos, APIs REST, SharePoint, e muito mais.
Memória ou contexto partilhado
Permite aos agentes manterem o fio à meada numa conversa ou tarefa longa.
Pode incluir histórico de interações ou informações extraídas durante o fluxo.
Orquestrador
Entidade central que gere a comunicação e a lógica entre os agentes.
Decide quando ativar cada agente, encaminha mensagens, verifica resultados.
Fluxo de trabalho inteligente
O sistema liga tudo isto para criar processos automáticos: responder a um cliente, gerar um relatório, analisar documentos legais, etc.
Um exemplo com LLMs em acção
Vamos imaginar um fluxo de trabalho no TAIB para processar uma nova proposta comercial recebida por email:
Um agente de “leitura de email” (com um LLM) analisa a mensagem e extrai os dados principais.
Um agente “financeiro” usa ferramentas para verificar preços e margens num sistema interno.
Um agente “jurídico” consulta modelos contratuais em SharePoint.
Um agente “editor” compõe a resposta final para o cliente, em linguagem natural, com base nas contribuições anteriores.
Todos os agentes usam os seus LLMs para interpretar, gerar e comunicar texto, mas é a estrutura colaborativa entre eles que permite completar a tarefa com eficiência e lógica empresarial.
O papel do Microsoft AutoGen
O Microsoft AutoGen é uma framework criada pela Microsoft que permite construir e orquestrar sistemas multi-agente de forma estruturada. É a base tecnológica do TAIB e oferece:
Definição de papéis e objetivos para cada agente,
Comunicação estruturada entre agentes com raciocínio baseado em mensagens,
Ligação a LLMs locais ou na cloud,
Flexibilidade para integrar ferramentas personalizadas e APIs empresariais.
Com AutoGen, é possível criar equipas virtuais de agentes inteligentes que colaboram como uma equipa humana, mas com maior velocidade, disponibilidade e escalabilidade.
Benefícios para empresas
Ao adotar este tipo de sistemas:
Tarefas repetitivas ou complexas são automatizadas,
As decisões são baseadas em dados e contexto em tempo real,
Reduzem-se erros, perdas de tempo e gargalos humanos,
A IA passa a trabalhar em equipa, em vez de sozinha.
Conclusão
Sistemas multi-agente baseados em LLMs são mais do que uma evolução tecnológica — são uma mudança de paradigma. Em vez de uma única IA “faz-tudo”, temos equipas inteligentes coordenadas a executar processos complexos com eficiência.
Na Torpedo.pt, utilizamos esta abordagem no desenvolvimento do TAIB – Torpedo AI for Business, colocando à disposição das empresas portuguesas uma plataforma capaz de transformar fluxos de trabalho com agentes autónomos e colaborativos.
No próximo artigo, vamos aprofundar um dos elementos essenciais destes sistemas: as ferramentas dos agentes — o que são, como funcionam e por que são indispensáveis.