Agente VAMOS! Planejamento de Rotas Veiculares Cientes de Contexto Semântico com Agentes de LLM - Braun, Carnot; Guidoni, Daniel L.; Cerqueira, Eduardo; Costa, Joahannes B. D. da; Villas, Leandro; Souza, Allan M. de (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
Sistemas de navegação tradicionais priorizam a eficiência métrica, como tempo ou distância, mas falham frequentemente na interpretação de intenções humanas complexas e dependentes do contexto. Embora os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) demonstrem potencial para preencher essa lacuna semântica, sua integração direta em Sistemas de Transporte Inteligentes (ITS) enfrenta barreiras críticas de escalabilidade, latência e dependência de conectividade. Para superar esses desafios, este trabalho apresenta o VAMOS(Vehicular Agent for Multi-objective Optimization and Semantics), um agente híbrido desenhado para operar eficientemente embarcado. O VAMOS desacopla o raciocínio semântico da otimização espacial, combinando Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) locais para a interpretação de intenções com algoritmos de grafos clássicos para a execução de rotas. A avaliação experimental em três cenários urbanos demonstra que o VAMOS atinge acurácia e completude superiores a 91% utilizando modelos compactos. Além disso, os resultados evidenciam um trade-off favorável: embora modelos massivos apresentem um ganho marginal de qualidade (3%), o VAMOS oferece uma redução significativa no overhead computacional e de comunicação, validando a viabilidade de assistentes de navegação semanticamente conscientes.