Nos últimos anos, os modelos de Inteligência Artificial (IA) tornaram-se cada vez mais poderosos, especialmente os modelos de linguagem de grande porte (LLMs). No entanto, um único modelo de IA isolado pode não aproveitar todo o conhecimento disponível.

É nesse contexto que surge o Mixture-of-Agents (MoA) – uma abordagem inovadora que utiliza a inteligência coletiva de múltiplos modelos para resolver problemas de forma mais eficaz. Em vez de depender de um único modelo “todo-poderoso”, o MoA coordena vários agentes especializados trabalhando juntos, resultando em respostas mais precisas e abrangentes do que as obtidas por um único sistema atuando sozinho.

Neste artigo vamos trazer para você o conceito de LLM Ensemble, o que exatamente é Mixture-of-Agents (MoA), como funciona a colaboração de Agentes de IA, em quais aplicações práticas isso pode ser usado nos negócios, quais as limitações e desafios envolvidos, e quais tendências futuras prometem expandir essa abordagem na IA. Boa leitura.

O Que é Mixture-of-Agents (MoA) e Como funciona?

Mixture-of-Agents (MoA) é uma arquitetura de IA que coordena múltiplos modelos (agentes) para trabalharem em conjunto na mesma tarefa.

A ideia baseia-se no princípio de que cada modelo pode contribuir com seus pontos fortes para melhorar o resultado final, de forma semelhante ao conceito de “mixture of experts” (mistura de especialistas) em aprendizado de máquina.

Cada agente pode ter uma especialidade – por exemplo, um pode ser mais criativo, outro mais preciso factualmente e um terceiro excelente em gerar código – e a resposta final produzida pelo MoA reúne o melhor de cada competência.

Em outras palavras, o MoA funciona como uma equipe de especialistas resolvendo um problema: cada agente propõe uma solução ou adiciona detalhes a partir de sua especialidade, e então essas contribuições são combinadas em uma única solução otimizada. A forma como esses agentes colaboram geralmente segue uma estrutura em camadas.

Na prática, o MoA costuma operar assim: primeiro, vários agentes (modelos) recebem a mesma pergunta ou tarefa e geram respostas iniciais independentes. Em seguida, um agente final atua como “aggregator” – ou sintetizador –, reunindo todas as respostas dos agentes anteriores e sintetizando uma resposta unificada de alta qualidade.

MoA é de fato uma estratégia de LLM Ensemble (ensemble de modelos de linguagem), técnica que combina as previsões de múltiplos modelos de linguagem (LLMs) para melhorar a precisão, confiabilidade e robustez das respostas geradas. A imagem abaixo ajuda a ilustrar o conceito.

Mixture of Agents

Esse agente agregador pode ser outro modelo treinado para resumir e combinar textos, ou até mesmo um dos modelos que também atuou como agente propositor. O importante é que ele considera todas as sugestões, filtra redundâncias e inconsistências, e produz uma solução final mais robusta.

Essa abordagem tem sido comparada a um comitê executivo que analisa propostas de diferentes departamentos antes de tomar uma decisão: as ideias mais relevantes de cada membro são aproveitadas para formar a decisão final.

Para ilustrar ainda melhor, imagine perguntar a um sistema MoA: “Quais são as melhores coisas para fazer em São Paulo?”. Em vez de consultar um único modelo de linguagem, o sistema enviará a pergunta para, digamos, quatro modelos diferentes e receberá quatro respostas possivelmente distintas. Então, um quinto agente (que pode ser outro modelo de linguagem) toma essas quatro respostas e combina as informações em uma resposta única ideal, eliminando sobreposições e aproveitando os pontos fortes de cada resposta. O resultado final para o usuário é uma recomendação bem mais completa e equilibrada do que qualquer uma das respostas individuais.

Estudos têm demonstrado que essa técnica pode melhorar significativamente o desempenho em tarefas de linguagem: um arranjo MoA usando apenas modelos de código aberto alcançou 65,1% de acurácia no benchmark AlpacaEval 2.0, superando com folga os 57,5% obtidos por um modelo GPT-4 sozinho. Ou seja, modelos abertos colaborando conseguiram ultrapassar um modelo de ponta proprietário nesse teste – uma evidência do poder da colaboração entre agentes.

É importante notar que, como nada é grátis, essa melhoria de desempenho vem com um custo: tempo e recursos. Consultar diversos modelos e depois agregá-los obviamente torna o processo mais lento do que usar uma única IA. Cada agente adicional requer uma camada de processamento. Portanto, o MoA tende a aumentar a latência (o tempo de resposta) e o consumo computacional. Por isso, seu uso é mais adequado em cenários onde a qualidade superior da resposta justifica um tempo extra de processamento. Em aplicações em que alguns segundos a mais não são um problema – como geração de relatórios extensos ou criação de dados sintéticos para treinamento – essa troca compensa. Já em situações que exigem resposta instantânea (por exemplo, sistemas em tempo real ou interfaces de conversa imediata), o MoA precisa ser avaliado com cautela ou adaptado para não comprometer a experiência do usuário.

Aplicações Práticas e Casos de Uso

Mesmo sendo uma abordagem relativamente recente, o Mixture-of-Agents já demonstra potencial em vários cenários de negócios e tecnologia. A capacidade de combinar diferentes habilidades de modelos em um só sistema abre caminhos para soluções mais inteligentes em automação, análise e otimização de processos. Abaixo, destacamos algumas aplicações práticas onde o MoA pode agregar valor.

Automação Inteligente de Tarefas (Ex.: Atendimento ao Cliente) – O MoA permite automatizar tarefas complexas dividindo-as entre agentes especializados. Por exemplo, em um chatbot de suporte ao cliente, em vez de um único modelo tentar resolver tudo, poderíamos ter múltiplos agentes colaborando: um agente foca em entender a pergunta do usuário, outro verifica a exatidão técnica da resposta (consultando manuais ou bases de dados) e um terceiro refina a formulação para que a resposta seja clara e empática. Por fim, um agente agregador junta essas contribuições em uma resposta única e coerente. O resultado é um atendimento automatizado mais completo e preciso, que aborda a dúvida do cliente com informação correta e linguagem apropriada. Isso melhora a satisfação do cliente e reduz a necessidade de intervenções humanas em consultas rotineiras.

Análise e Geração de Insights – Na área de análise, o MoA pode atuar como um time de analistas virtuais trabalhando em conjunto. Considere o caso de uma análise financeira empresarial: um agente pode ser encarregado de coletar e pré-processar os dados brutos (extraindo informações de planilhas, bancos de dados, etc.), outro agente foca em identificar tendências e anomalias nos dados (por exemplo, detectar despesas atípicas ou padrões de receita), enquanto um terceiro agente gera um resumo com insights e recomendações acionáveis. Em seguida, o agente final agregador compila as descobertas de forma coerente em um relatório compreensível para os gestores. Essa colaboração automatizada agiliza a geração de relatórios e pode revelar insights mais completos do que uma análise isolada por um único modelo, pois combina múltiplas perspectivas do conjunto de dados.

Otimização de Processos e Planejamento – Em projetos complexos ou otimização de processos, o MoA pode funcionar como um consultor multifuncional. Imagine o planejamento de um grande projeto dentro de uma empresa: vários aspectos precisam ser considerados (cronograma, orçamento, alocação de pessoal, riscos, conformidade, etc.). Com o MoA, é possível designar agentes para diferentes subtarefas – por exemplo, um agente gera o plano de cronograma detalhado, outro avalia os recursos humanos e materiais necessários, e um terceiro analisa os riscos e contingências. Na sequência, um agente de nível superior integra todas essas dimensões em um plano unificado e otimizado. O resultado é um planejamento que leva em conta múltiplos ângulos simultaneamente, algo difícil de se obter com uma única ferramenta. Da mesma forma, para otimização de processos internos, agentes diferentes podem monitorar indicadores específicos (como tempo de execução, custo, qualidade) e sugerir melhorias, cabendo a um agente agregador consolidar essas sugestões em um plano de ação coeso. Assim, o MoA ajuda gestores a tomar decisões mais bem informadas e eficientes na melhoria de processos.

Esses exemplos demonstram o potencial do MoA em automação inteligente, seja no atendimento ao cliente, na análise avançada de dados ou na otimização integrada de processos empresariais. Em essência, qualquer domínio em que possamos nos beneficiar de diferentes “pontos de vista” de modelos de IA pode tirar proveito de uma abordagem Mixture-of-Agents. Desde a criação de conteúdo (onde um agente poderia sugerir ideias criativas enquanto outro garante a correção gramatical e factual) até a pesquisa científica (com agentes sintetizando artigos, explicando conceitos complexos e revisando resultados para coerência), a capacidade de unir especialistas artificiais pode elevar a qualidade e a confiabilidade das soluções geradas pela IA. Esses e outros exemplos são estudados na prática em projetos do curso Construção e Deploy de Agentes de IA. 

Limitações e Desafios do MoA

Como qualquer tecnologia, o Mixture-of-Agents traz não só benefícios, mas também desafios e limitações que precisam ser considerados antes de sua adoção em larga escala. Abaixo, listamos os principais pontos de atenção ao trabalhar com MoA.

Complexidade de Implementação: Orquestrar vários modelos trabalhando juntos não é trivial. É necessário projetar fluxos de interação entre os agentes, definir como eles se comunicam (que formato de resposta cada um produz e lê) e estabelecer critérios de agregação do resultado. Tudo isso torna o desenvolvimento mais complexo e suscetível a erros do que usar um único modelo isolado. De fato, soluções baseadas em múltiplos agentes são mais difíceis de implementar corretamente e exigem maior esforço de engenharia de software. Também envolve configurar infraestruturas que suportem a execução paralela ou sequencial de vários modelos, muitas vezes em arquiteturas distribuídas.

Custos Computacionais e Latência: Executar vários modelos em conjunto implica maior uso de recursos computacionais (CPU, GPU, memória) e geralmente acarreta um tempo de resposta mais longo. Cada agente adicional consultado adiciona carga de processamento. Em comparação com abordagens mais simples (como pegar o melhor de N respostas de um único modelo), o MoA tende a ser mais caro em termos de processamento e possivelmente em custos de infraestrutura ou de APIs de modelos externos. Além disso, a latência aumenta linearmente (ou até exponencialmente, dependendo de quantas rodadas de interação ocorrem). Em cenários onde a rapidez é essencial, essa pode ser uma limitação séria. Portanto, há um desafio em equilibrar o ganho de qualidade com o custo computacional, buscando otimizações para que o MoA seja viável em produção sem estourar o orçamento ou comprometer a experiência do usuário.

Dependência da Qualidade dos Agentes: O MoA é tão bom quanto os agentes que o compõem. Se um dos modelos gerar conteúdo de baixa qualidade, irrelevante ou incorreto, o trabalho do agente agregador se torna muito mais difícil – ele pode acabar incluindo informação errada na resposta final ou desperdiçar esforço descartando grande parte do texto de um agente ruim. Misturar modelos de qualidade desigual pode, em vez de ajudar, prejudicar o resultado médio. Por isso, a seleção dos agentes é crítica: eles devem ser complementares, mas todos precisam ter um nível competente de desempenho no domínio em questão. Algumas pesquisas indicam que aumentar demais a diversidade de modelos (por exemplo, usar modelos muito diferentes ou especializados em áreas totalmente distintas) pode piorar a performance se alguns deles forem significativamente mais fracos. Lembre-se: “mais” nem sempre é “melhor” – é necessário equilibrar especialização com qualidade consistente.

Dificuldade de Interpretação e Depuração: Quando uma resposta é produzida por uma colaboração entre vários agentes, torna-se mais difícil interpretar como a solução foi construída. Diferente de um modelo único, em que podemos rastrear a saída até seus pesos internos (ainda que isso já seja complexo por si só), no MoA cada parte da resposta pode ter vindo de um agente diferente. Saber quem contribuiu com o quê vira um desafio. Essa falta de transparência pode reduzir a confiança dos usuários na resposta – especialmente em setores como saúde ou finanças, onde saber a fonte da informação é importante. Também dificulta a depuração do sistema: se a resposta final teve um erro, foi por falha de qual agente? Ou da etapa de agregação? Novas técnicas serão necessárias para tornar o processo mais auditável. Atualmente, entender a dinâmica interna de uma arquitetura MoA não é trivial, o que representa um obstáculo para sua adoção em ambientes que exigem alto grau de explicabilidade.

Treinamento e Manutenção Mais Complexos: Treinar ou ajustar múltiplos modelos para trabalharem em conjunto pode demandar esforço considerável. Muitas vezes, cada agente do MoA precisará ser treinado ou selecionado para uma sub-tarefa específica, e depois o conjunto precisa ser ajustado para cooperar harmoniosamente. Além disso, o desenvolvimento de prompts ou diretrizes para o agente agregador (que deve combinar as respostas) é uma etapa crítica – na prática, estamos criando um meta-modelo controlador. Com o tempo, a manutenção desse ecossistema de modelos pode ser trabalhosa: atualizações ou substituições de um dos agentes podem exigir reavaliação de todo o pipeline. Essa barreira de entrada mais alta pode dificultar a adoção do MoA por empresas que não disponham de equipes com expertise em sistemas de IA multiagente.

Apesar dessas limitações, vale destacar que muitas estão sendo ativamente pesquisadas e algumas soluções começam a surgir (como veremos adiante). A decisão de adotar MoA deve considerar esses prós e contras, avaliando-se se os ganhos em desempenho e qualidade compensam a complexidade adicional para o caso de uso pretendido.

Tendências Futuras do MoA na IA

O Mixture-of-Agents é uma abordagem emergente e novas pesquisas e desenvolvimentos estão acontecendo rapidamente para aprimorá-la. Olhando para o futuro, listamos abaixo algumas tendências prováveis para o MoA.

Agentes Mais Especializados e Diversificados: Uma direção promissora é aumentar a diversidade de agentes dentro do MoA. Em vez de usar apenas modelos de linguagem gerais, poderíamos incorporar modelos especializados em domínios ou estilos específicos – por exemplo, um agente treinado em conhecimento médico, outro em linguagem jurídica e outro em comportamento do usuário. A hipótese é que essa diversidade bem planejada resulte em respostas ainda mais completas, já que cada agente traz uma perspectiva única. Seria como montar uma equipe com especialistas de formações distintas para resolver um problema multidisciplinar. Entretanto, será importante equilibrar essa diversificação com os riscos mencionados de qualidade desigual; possivelmente, futuros sistemas MoA incluirão mecanismos para avaliar automaticamente quais agentes são mais confiáveis ou relevantes para cada pergunta, ativando apenas os necessários.

Novas Estratégias de Orquestração (ex.: Self-MoA): Outra tendência em pesquisa é repensar a forma de orquestrar os agentes. Um exemplo recente é o conceito de “self-MoA”, em que um único modelo forte é usado tanto como propositor quanto como agregador. Na prática, esse modelo gera várias respostas candidatas para uma mesma consulta (aproveitando a aleatoriedade do processo de geração para obter respostas diferentes) e depois ele próprio (ou um modelo idêntico) combina essas respostas em uma final. Essa abordagem elimina a necessidade de múltiplos modelos distintos, explorando a diversidade interna que um único modelo grande pode produzir quando solicitado várias vezes com variações. Surpreendentemente, estudos indicam que o self-MoA pode superar o MoA clássico (com modelos diferentes) em diversos benchmarks, já que evita o problema de um agente ser muito inferior a outro – aqui todos os “agentes” são instâncias do mesmo modelo de alta qualidade. No futuro, poderemos ver híbridos dessas ideias: por exemplo, dois ou três modelos principais, cada um gerando múltiplas soluções internamente, e um agregador final unindo tudo. O objetivo será encontrar formas ainda mais eficazes de obter o melhor das IAs gastando o mínimo de recursos possível.

Melhor Explicabilidade e Transparência: Para que o MoA ganhe aceitação ampla, especialmente em ambientes corporativos ou regulados, será fundamental torná-lo mais explicável. Pesquisadores já destacam a necessidade de desenvolver métodos que permitam rastrear a contribuição de cada agente na resposta final. Tendências futuras incluem ferramentas de visualização ou logs detalhados que mostram, por exemplo, qual parte da resposta veio do agente A, qual veio do B, e como o agente agregador tomou decisões de síntese. Isso seria análogo a um gerente explicando quais departamentos forneceram as informações para um relatório consolidado. Maior transparência não só aumentaria a confiança dos usuários (eles poderiam ver a “linha de raciocínio” da IA multiagente) como também ajudaria desenvolvedores a ajustarem o sistema – identificando rapidamente qual agente pode estar causando respostas problemáticas. Em resumo, espera-se ver MoAs mais auditáveis, com controles para o operador humano entender e até intervir no processo se necessário.

Eficiência e Escalabilidade Aprimoradas: Considerando os altos custos atuais de se rodar vários modelos, muito esforço de pesquisa deve focar em tornar o MoA mais eficiente. Uma tendência é usar técnicas de compressão e distilação de modelos: após treinar um MoA robusto (possivelmente grande e lento), extrair dele um modelo único menor que consiga imitar o desempenho conjunto – ou até treinar agentes menores guiados pelos maiores. Isso permitiria aproveitar os ganhos colaborativos sem manter todos os agentes pesados em produção. Outra ideia é otimizar a forma como os agentes interagem: por exemplo, limitar o número de ciclos de interação ou o tamanho das mensagens trocadas para economizar tempo de processamento. Já existem propostas de arquiteturas MoA mais esparsas ou hierárquicas, onde nem todos os agentes são ativados para cada consulta – somente aqueles julgados relevantes entram em cena, reduzindo o custo médio. No futuro, provavelmente veremos o MoA integrado em frameworks de IA que automaticamente gerenciam esses trade-offs, tornando a adoção mais fácil e escalável.

MoA Multimodal: Até agora temos falado principalmente de agentes que processam texto, mas uma fronteira empolgante é expandir o MoA para além do texto, tornando-o multimodal. Isso significa incluir agentes especializados em diferentes tipos de dados – visão computacional (imagens/vídeos), áudio (fala) e até agentes capazes de lidar com código ou executar ações em ferramentas externas. Imagine, por exemplo, um assistente de IA que possa responder a uma pergunta complexa envolvendo uma imagem e uma descrição textual: um agente de visão analisaria a imagem, um agente de linguagem entenderia o contexto textual e um agente integrador juntaria as conclusões para dar uma resposta completa. Integrar múltiplas modalidades ao MoA é um desafio técnico grande, mas promete transformar a forma como a IA pode resolver problemas do mundo real que envolvem informações diversificadas. Essa pode ser uma das evoluções mais revolucionárias do MoA nos próximos anos, ampliando seu escopo de aplicação para praticamente qualquer domínio onde haja dados heterogêneos.

Conclusão

O Mixture-of-Agents representa um salto evolutivo na forma de conceber sistemas de IA, trocando a ideia de um modelo único “sabe-tudo” por um time de modelos cooperativos.

Tecnologicamente, ele se mostrou capaz de elevar o patamar de desempenho em diversas tarefas, aproveitando ao máximo a variedade de modelos hoje disponível – muitas vezes combinando modelos abertos para alcançar ou até superar resultados de modelos proprietários de ponta.

Por outro lado, o MoA também traz à tona novos desafios de engenharia de software e pesquisa, desde o aumento de custo computacional até questões de confiança e transparência nos resultados. Para profissionais de tecnologia, vale ficar atento a essa tendência: à medida que ferramentas e frameworks evoluem para facilitar a implementação de arquiteturas multiagente, é provável que vejamos o MoA sendo incorporado em soluções empresariais de IA, seja para tornar chatbots mais eficientes, análises mais inteligentes ou sistemas autônomos mais adaptáveis.

No balanço entre profundidade técnica e acessibilidade, o MoA nos lembra de uma lição simples – assim como no mundo real, duas (ou mais) cabeças pensam melhor do que uma – e na era da Inteligência Artificial, unir forças entre modelos pode ser a chave para atingir novos níveis de desempenho e confiabilidade nas aplicações.

Equipe DSA

Referências:

Formação Agentic AI Engineer 4.0

Mixture of Agents Enhancing Large Language Model Capabilities

Mixture of Agents: A revolution in LLM collaboration

Understanding LLM ensembles and mixture-of-agents (MoA)