A adoção de tecnologias avançadas de IA, incluindo sistemas multiagentes (MAS) alimentados por LLMs, apresenta desafios significativos para as organizações devido à alta complexidade técnica e aos custos de implementação. As plataformas No-Code surgiram como uma solução promissora, permitindo o desenvolvimento de sistemas de IA sem exigir conhecimentos de programação. Estas plataformas reduzem as barreiras à adoção da IA, permitindo que mesmo utilizadores não técnicos utilizem as ferramentas de IA de forma eficaz. Até 2025, espera-se que quase 70% das aplicações utilizem plataformas Low-Code ou No-Code, indicando o seu papel crescente na democratização da tecnologia de IA. Além disso, os LLMs provaram ser revolucionários em diferentes aplicações, incluindo IA generativa, que cria novos conteúdos como texto, imagens e vídeos, e IA multimodal, que combina vários formatos de dados para realizar tarefas como reconhecimento de imagens e recuperação multimodal.
O desenvolvimento MAS baseado em LLM possui recursos avançados de IA, permitindo que vários agentes autônomos se envolvam em tarefas complexas por meio de interações em linguagem natural. Esses sistemas incluem agentes especiais que processam dados de diferentes fontes, gerenciam relações temporais e espaciais e direcionam a alocação de trabalho. A adoção de técnicas de aprendizagem multiobjetivo, como incorporação de espaços e métodos de atenção, melhora a compreensão de diferentes tipos de dados, possibilitando tarefas como conversão de imagem em texto e pesquisa multimodal. Estes avanços tornam os sistemas de IA flexíveis, eficientes e acessíveis, impulsionando a inovação em ambientes empresariais e, ao mesmo tempo, abordando os desafios de implementação.
Pesquisadores da SAMSUNG SDS, Seul, desenvolveram um MAS multimodal baseado em LLM usando plataformas No-Code para facilitar a integração de IA em processos de negócios sem a necessidade de engenheiros profissionais. O sistema, desenvolvido com ferramentas como Flowise, inclui LLMs multimodais, geração de imagens por difusão estável e MAS baseado em RAG. Testado em casos de uso como geração de código baseado em imagem e programas de perguntas e respostas, ele destaca a interação do agente. A pesquisa enfatiza a implementação de tecnologia, o desempenho empresarial e a avaliação de desempenho, demonstrando maior eficiência e acessibilidade para não profissionais e PMEs. Esta pesquisa fornece uma forma de medir a adoção da IA, reduzir tarefas manuais e melhorar o uso prático do MAS em todos os setores.
A implementação de um MAS multimodal baseado em LLM usando a plataforma Flowise inclui computação em nuvem, gerenciamento seguro de chaves de API e integração de serviços externos, como OpenAI e Stable Distribution. Um sistema de banco de dados híbrido relacional e NoSQL lida bem com dados estruturados e não estruturados. Agentes de análise de imagem, pesquisa RAG, geração de imagem e geração de vídeo processam tipos de entrada, como texto, imagens e áudio, para produzir saídas correspondentes, como texto, imagens e vídeos. Esses agentes são integrados a um fluxo de trabalho integrado com uma interface de usuário baseada na Web para operação contínua e processamento de entrada em tempo real.
O estudo discute a implementação e os resultados do MAS multimodal, com foco em vários casos de uso, como análise de imagens, geração de código, pesquisa baseada em RAG, geração de imagens e geração de vídeo. O sistema processa imagens de código incompletas, gera código por meio da interação do agente e analisa sua qualidade. Os agentes de busca do RAG obtêm respostas das informações do RAG e de fontes externas, se necessário. Os agentes de geração de imagens criam recursos visuais com descrições de texto ou gráficos, enquanto os agentes de geração de vídeo geram vídeos com base na entrada de texto ou imagem. A integração desses agentes em um sistema unificado permite uma interação perfeita do usuário e a execução de tarefas.
Concluindo, o estudo apresenta um MAS multimodal baseado em LLM construído usando uma plataforma No-Code, Flowise, para facilitar a adoção de IA nas empresas. Ele demonstra a eficiência do sistema na automatização de tarefas como codificação, criação de imagens e vídeos e respostas a perguntas baseadas em RAG, reduzindo a necessidade de equipes de desenvolvimento especializadas. A investigação destaca os benefícios práticos da IA para as empresas, tais como a melhoria da eficiência e da produção de conteúdos. Também fornece uma nova maneira de integrar dados multimodais com plataformas No-Code, embora admita limitações na personalização, gerenciamento de dados e comunicação entre agentes que requerem desenvolvimento adicional.
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Sana Hassan, estagiária de consultoria na Marktechpost e estudante de pós-graduação dupla no IIT Madras, é apaixonada pelo uso de tecnologia e IA para enfrentar desafios do mundo real. Com um profundo interesse em resolver problemas do mundo real, ele traz uma nova perspectiva para a interseção entre IA e soluções da vida real.
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