Mind Network está criando uma nova geração de colaboração em IA, construindo sistemas multiagentes seguros e escaláveis por meio da tecnologia de criptografia homomórfica completa (FHE).

A FHE revolucionou a maneira como os agentes colaboram, mantendo os dados criptografados durante todo o processo de processamento. Os agentes de IA agora podem colaborar, validar cruzadamente e alcançar consenso sem expor informações sensíveis.

A essência dos sistemas multiagentes

O sistema multiagente é uma estrutura de colaboração inteligente que permite que agentes de IA especializados trabalhem juntos. Dentro dessa estrutura, cada agente mantém suas características, mas pode colaborar para melhorar a eficácia geral.

Esse sistema é muito semelhante a uma orquestra profissional: cada agente de IA se concentra em sua área de especialização e, através de uma colaboração harmoniosa, cria um efeito geral de alta qualidade. Por exemplo, equipes como a Swarms estão ativamente promovendo a pesquisa e a aplicação nesta área.

Comparação entre agente único e multiagentes (Agente Único VS Multi Agente)

As desvantagens do agente único:

  • Capacidades limitadas, dificuldade em lidar com tarefas complexas

  • Falta de validação cruzada, propenso a viés de julgamento

  • Operação independente, incapaz de contar com forças externas

  • O desempenho pode diminuir quando a carga de trabalho é excessiva

As vantagens dos multiagentes:

  • Divisão de trabalho especializada, aproveitando as competências individuais

  • Compartilhamento de informações, formando soluções completas

  • Verificação mútua, reduzindo a taxa de erro

  • Expansão flexível, adaptando-se a demandas complexas

Um exemplo fácil de entender:

Na criação de conteúdo, o agente de pesquisa é responsável pela coleta de informações, o agente de escrita realiza a criação de conteúdo, e o agente editor garante a qualidade, com os três trabalhando juntos para assegurar a precisão e integridade do conteúdo.

Por exemplo, em um sistema de IA médica, que essencialmente precisa cobrir todo o processo desde a análise de sintomas até o plano de tratamento, se um único agente for utilizado, pode haver julgamentos unilaterais e dificuldade em equilibrar as interações entre várias doenças, entre outros.

Quando múltiplos agentes especializados colaboram no diagnóstico, pode-se garantir uma análise direcionada de imagens, identificação de características por IA, avaliação da função e saúde de órgãos internos por IA, interpretação de vários indicadores de teste por IA, formulação de planos com base em imagens completas por IA, monitoramento contínuo de sinais vitais por IA, entre outros.

Cada agente pode se concentrar em sua própria área de especialização e, através do compartilhamento seguro de dados, alcançar uma colaboração eficiente, resultando em um plano de tratamento abrangente.

Claro que os sistemas multiagentes, na prática, enfrentam alguns problemas semelhantes à colaboração e divisão de trabalho entre humanos:

  1. Problemas de coordenação: às vezes, podem ocorrer dificuldades de alinhamento

  2. Diferenças de resultados: as saídas de diferentes agentes podem divergir

  3. Problemas de eficiência: o aumento da complexidade do sistema pode afetar a eficiência do processamento

FHE: A base para uma colaboração de múltiplos agentes segura e escalável

A criptografia homomórfica completa (FHE) fornece uma estrutura poderosa para o consenso e a integridade dos dados em sistemas multiagentes:

  • Proteção de dados: os dados permanecem criptografados durante o processamento, mantendo a confidencialidade

  • Verificação de segurança: os agentes de consenso FHE podem validar resultados sem decriptografar, verificando precisão e consistência

  • Confiança e segurança: a FHE protege cada etapa do processo, desde a entrada até a saída, garantindo integridade de ponta a ponta

Caso de aplicação: Multiagentes de análise financeira do MindV Hub

  1. O agente de gateway distribui várias tarefas de análise financeira para agentes de análise especializados

  2. Os resultados permanecem criptografados e são enviados para o contrato em cluster

  3. A consistência e confiabilidade dos resultados de criptografia de validação de experiências de consenso FHE

  4. O sistema se reorganiza e retorna apenas resultados confiáveis e seguros ao usuário

Ao integrar a FHE e estruturas de tecnologia de IA como a Swarms, os sistemas multiagentes garantem segurança e eficiência ao lidar com vários tipos de dados sensíveis.

A era da colaboração em IA já chegou

  • Resultados eficientes e precisos: a colaboração combinada com validação de proteção de privacidade fornece resultados confiáveis

  • Expansão fácil: adicionar ou ajustar agentes para lidar com tarefas mais complexas sem afetar o desempenho

  • Integração de Web3 e IA: a FHE torna os sistemas multiagentes adequados tanto para ambientes centralizados quanto descentralizados, garantindo segurança de dados e consenso para a próxima geração de IA

Os sistemas multiagentes permitem que equipes de IA especializadas resolvam problemas complexos com uma eficiência e escalabilidade sem precedentes. Usando a FHE como pilar de colaboração segura, esses sistemas estão prontos para redefinir as possibilidades da IA – e essa jornada está apenas começando.