Curso de Sistemas Multiagente e Coordenação em Python

Introdução aos Sistemas Multiagente

• Visão geral de agentes, ambientes e modelos de interação
• Cooperação, competição e autonomia em sistemas agênticos
• Aplicações em logística, robótica e tomada de decisão

Conceitos Fundamentais da Arquitetura de Agentes

• Agentes reativos vs. deliberativos
• Protocolos de comunicação e modelos de coordenação
• Representação de conhecimento e estado compartilhado

Implementando Agentes em Python

• Construção de agentes utilizando o framework Mesa
• Modelagem de ambientes e interações
• Simulação do comportamento de agentes e visualização

Coordenação e Comunicação

• Arquiteturas de passagem de mensagens e memória compartilhada
• Negociação, consenso e alocação de tarefas
• Algoritmos de coordenação (contract net, baseado em mercado, modelos de enxame)

Aprendizado e Adaptação em Sistemas Multiagente

• Aprendizado por reforço para múltiplos agentes
• Dinâmicas de aprendizagem cooperativa vs. competitiva
• Uso de PettingZoo e Stable-Baselines3 para MARL (Multi-Agent Reinforcement Learning)

Computação Distribuída e Escalabilidade

• Uso do Ray para simulações multiagente distribuídas
• Gestão de concorrência e sincronização
• Paralelização de computação e tratamento de recursos compartilhados

Colaboração Humano-Agente

• Design de interfaces para coordenação human-in-the-loop
• Fluxos de trabalho híbridos com apoio à decisão assistido por IA
• Considerações éticas e operacionais

Projeto Final (Capstone)

• Design e implementação de um sistema multiagente em Python
• Demonstração de coordenação e aprendizado entre agentes
• Apresentação dos resultados da simulação e insights de desempenho

Resumo e Próximos Passos