Da Pesquisa à Aplicação: Como Sistemas Multiagentes Estão Transformando a Análise de Ofertas na Algar

No Brain, sistemas multiagentes deixaram de ser um conceito técnico para se tornarem uma solução concreta e escalável. Nosso time de Pesquisa e Desenvolvimento, o BIRD, conduziu uma pesquisa aplicada para resolver um desafio interno da empresa: a análise de ofertas com aspectos jurídicos e tributários, que antes exigia tempo, esforço e conhecimento técnico especializado.

 O desafio: tempo e complexidade na análise de ofertas

Antes da pesquisa, cada oferta demandava cerca de 1 hora e 30 minutos de análise, com a participação de especialistas das áreas jurídica e tributária. O processo era feito manualmente, o que aumentava o risco de erros e tomava tempo valioso das equipes.

 A proposta do BIRD foi testar, de forma prática e científica, como a inteligência artificial poderia ajudar a automatizar esse processo mantendo precisão, confiabilidade e controle humano.

O que são sistemas multiagentes

 Sistemas multiagentes funcionam como um time de “agentes digitais”, cada um com uma função específica, que trabalham em conjunto para cumprir uma tarefa mais complexa. Isso permite dividir o trabalho e resolver atividades que exigem vários passos, como interpretar documentos e gerar relatórios técnicos.

A comparação entre ferramentas de IA

O primeiro passo do estudo foi identificar as ferramentas mais adequadas para esse tipo de automação. Três opções foram avaliadas:

• CrewAI: Destaca-se por permitir que agentes com funções diferentes atuem juntos de forma coordenada.
• AutoGen (Microsoft): Focado na troca de informações entre agentes por meio de conversas, bom para fluxos interativos.
• LangGraph (LangChain): Utiliza estruturas em formato de grafo, facilitando a visualização de como cada agente interage dentro do processo.

 A equipe do BIRD avaliou essas ferramentas com base em critérios como facilidade de uso, capacidade de integração com outros sistemas da empresa, eficiência no processamento das tarefas e flexibilidade para ajustes. A CrewAI foi a escolhida por apresentar melhor desempenho no cenário testado.

A prova de conceito: automatizando com IA

A partir da ferramenta selecionada, foi desenvolvida uma prova de conceito para simular a automação do processo de análise de ofertas. Também foram utilizadas ferramentas de apoio para facilitar a criação dos fluxos.

Como era o processo antes da automação:

• Cerca de 1 hora e 30 minutos por oferta
• Envolvimento direto de especialistas jurídicos e tributários
• Elaboração manual de parecer técnico

Como ficou com o uso de IA:

• Tempo reduzido para cerca de 2 minutos por oferta
• Execução automatizada por agentes digitais
• Uso de modelos de linguagem (LLMs), que são sistemas capazes de entender textos, interpretar instruções e gerar respostas completas com base em grandes volumes de informação
• Criação de diferentes versões do parecer, com variações de linguagem e estilo, ampliando as possibilidades de escolha pelos especialistas humanos

 Com esses avanços, o processo ficou mais ágil, padronizado e confiável, permitindo que os especialistas se concentrem nas análises mais complexas, enquanto a IA cuida das tarefas repetitivas.

Um exemplo de ciência aplicada ao negócio

O estudo mostra como o Brain aplica a metodologia científica na prática. O time do BIRD parte de hipóteses, avalia ferramentas emergentes, realiza experimentos estruturados e entrega soluções alinhadas às necessidades reais da Algar.

Neste caso, foi possível transformar um processo operacional em algo escalável e eficiente, com potencial de aplicação em diversas outras frentes.

E o que vem pela frente

Com os bons resultados da análise de ofertas, já estudamos novas aplicações dos sistemas multiagentes, como atendimento ao cliente, avaliação de riscos e modelagem de dados financeiros. O uso combinado com IA generativa e plataformas visuais abre caminho para desenvolver soluções mais rápidas e adaptáveis dentro da empresa.

No Brain, inovação é colocar novas ideias em prática. E com sistemas multiagentes, já estamos mostrando como o futuro pode ser aplicado desde agora. 

Quer saber como aplicar sistemas multiagentes na sua operação? Fale com a gente.