Anais do Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e Aplicações (WESAAC)
Este documento traz o Prefácio e a Organização dos Anais do WESAAC 2025.
Anticipatory Thinking in Multi-Agent Contexts
Anticipatory thinking allows agents to foresee and avoid future problems by exploiting their plan libraries. This paper extends previous work on anticipatory thinking for single agents to the domain of Multi-Agent Systems (MAS), where the environment’s evolution depends on the combined actions of multiple autonomous agents. We detail how an agent can simulate potential futures in a multi-agent context, considering the preferred policies of all participants, to anticipate and react to undesirable outcomes. Our proposed strategies enable an agent to either abandon a goal if a problem is inevitable or dynamically select an alternative plan to avoid anticipated problems. Experiments in a Bridge Scenario, a classic Multi-Agent Pathfinding problem, yield a critical insight: anticipatory thinking, in isolation, only resolves the conflict when exactly one agent exercises this foresight. When multiple agents independently reason about the future, the problem re-emerges, indicating a fundamental limitation of purely individualistic anticipation and stressing the importance of future research into integrated anticipatory thinking and coordination.
Agile Methodology and AI in Multi-Agent Systems: An agent for planning and executing sprints
Este artigo propõe uma arquitetura de Sistemas Multiagentes (SMAs) integrada à plataforma N8N para otimizar processos administrativos e gerenciais em metodologias ágeis, focando no Scrum. Aborda desafios como planejamento de sprints e alocação de recursos, utilizando a técnica Bart para elicitação de requisitos e agentes baseados em IA para fluxos de trabalho personalizáveis. A arquitetura automatiza priorização e atribuição de tarefas, reduzindo a carga cognitiva de Scrum Masters e Product Owners. Resultados preliminares de três modelos (TextClassifier, Sub-agentes, Webhook) indicam maior escalabilidade e adaptabilidade. Resultados esperados incluem eficiência organizacional aprimorada. Trabalhos futuros envolvem validação empírica em cenários reais.
Towards the Integration of Reinforcement Learning into MASPY
Learning in symbolic agent architectures remains a key challenge in the development of adaptive multi-agent systems. This paper introduces a learning module for MASPY, a Python-based framework inspired by the Belief-Desire-Intention (BDI) model. The module enables agents to learn optimal actions using tabular reinforcement learning algorithms, such as Q-Learning and SARSA. To support this, we propose the SART methodology, which decomposes the learning environment into four structured components: States, Actions, Rewards, and Transitions. This structure allows MASPY agents to perceive their environment through defined percepts, act through decorated functions, and adapt over time using discrete learning strategies. The learning module offers a unified Python-based architecture for symbolic reasoning agents that learn through reinforcement training. This is shown practically with a toy problem where agents are able to learn to execute the actions of a previously unknown environment.
A Systematic Review on Knowledge Transfer in Multi-Agent Systems using Reinforcement Learning
Este artigo apresenta uma revisão sistemática sobre transferência de conhecimento em sistemas multiagente utilizando aprendizado por reforço. A revisão seguiu o protocolo PRISMA, analisando artigos relevantes nas bases IEEE Xplore, Scopus e Web of Science, revelando pesquisas voltadas para o aprendizado por reforço multiagente, com trabalhos buscando desenvolver algoritmos ou frameworks genéricos para a transferência de conhecimento. Abordagens recentes melhoram a eficiência e a adaptabilidade dos agentes, reduzindo o tempo de aprendizado. Porém, desafios relacionados à robustez da comunicação e à compatibilidade das representações de conhecimento ainda persistem.
Perspectives on Regulation Adaptation in Multi-Agent Systems: from Agent to Organization Centric and Beyond
In Multi-Agent Systems (MAS), the regulation of agents aims to define a balance between the control of the system and the agents’ autonomy. The ability of a MAS to adapt its regulations at run-time is an important feature that enables it to be flexible to changing situations. There is no unique approach to designing such ability. In this paper, we discuss the different options along the multi-agent oriented programming dimensions, i.e., agent, environment, interaction, and organization. We show that regulation adaptation can be managed within a single dimension or distributed in multiple dimensions. We use a case study in the manufacturing system domain to motivate the regulation adaptation in each of these dimensions.
Modelagem de um Sistema Multiagente para Assistência Técnica e Pericial em Processos Judiciais Brasileiros
A atuação do perito judicial e do assistente técnico em processos civis no Brasil, conforme previsto no Código de Processo Civil - CPC (Lei nº 13.105/2015), envolve tarefas técnicas complexas, cumprimento rigoroso de prazos e articulação entre diferentes partes processuais. Este artigo propõe a modelagem de um sistema multiagente (SMA) com o objetivo de apoiar esses profissionais na realização de suas atividades, contribuindo para maior eficiência, rastreabilidade e conformidade legal. A proposta utiliza a abordagem metodológica consolidada para o desenvolvimento de SMA, baseada em quatro etapas: (1) definição do problema, (2) pré-projeto com a modelagem PEAS dos agentes, (3) modelagem com a metodologia Tropos, complementada por diagramas UML, e (4) proposta de arquitetura e diretrizes de implementação. O sistema é composto por agentes especializados, como o Agente de Gestão de Prazos, o Agente Comunicador e o Agente de Análise Técnica, que interagem entre si e com o ambiente jurídico digital. Este trabalho representa uma contribuição inicial na direção de soluções inteligentes para o apoio à perícia judicial e à atuação técnica em processos civis.
LLM-Powered Conversational Multi-Agent Cognitive System for Collaborative Task Solving
Multi-agent system architectures powered by Large Language Models (LLMs) present a promising solution for tackling complex problems through autonomous collaboration. However, key challenges persist, including the need for seamless communication and coordination among agents, computational efficiency, behavioral consistency, and effective memory management. This study proposes a novel multi-agent system architecture in which an orchestrator agent dynamically distributes tasks among specialized LLM-powered agents. Our approach enables efficient task execution and intelligent decision support. We present a case application via an early implementation of our solution to identify factors influencing system effectiveness in terms of the agents’ memory results.
Integração do SUMO e Traffic3D com o framework de agentes MASPY
Este trabalho aborda a integração do framework de agentes MASPY com dois simuladores gráficos de tráfego: SUMO e Traffic3D na Unity. O objetivo é fornecer uma visualização gráfica para a MASPY e aumentar sua gama de ferramentas disponíveis, realizando isso por meio de comunicação via socket e troca de mensagens JSON para conectar o MASPY aos simuladores. Para o SUMO, foi implementado um servidor intermediário que converte as mensagens JSON para o protocolo TraCI. Já para o Traffic3D, a integração ocorreu diretamente sem necessitar de um servidor intermediário. Os resultados mostram que a abordagem permite visualização gráfica das simulações, ampliando as possibilidades de uso do MASPY em cenários reais. Por fim, discute-se a facilidade e limitações encontradas, além de sugerir futuras expansões.
Proposta de uma extensão do VSCode para facilitar a adoção do JaCaMo no desenvolvimento de Sistemas Multiagente
O desenvolvimento de sistemas usando o paradigma de programação orientada a multiagentes apresenta desafios para programadores iniciantes, devido à combinação de várias ferramentas, à necessidade de uso de linha de comando e à longa curva de aprendizado. Apesar de existirem, algumas soluções que buscam facilitar a adoção deste paradigma, se encontram depreciadas ou ainda precisam de aprimoramentos. Diante disso, o presente trabalho apresenta uma extensão do framework JaCaMo para o ambiente de desenvolvimento VSCode, integrando funções como a inicialização de projetos, execução de código e destacação na sintaxe, diminuindo obstáculos técnicos e melhorando o processo de trabalho do programador.
RAG Multiagente para Recuperação de Conhecimento Organizacional
This paper proposes a multi-agent system based on Retrieval Augmented Generation (RAG) to support knowledge management in corporate environments. The solution combines semantic document retrieval with response generation using large language models (LLMs), enabling fast and contextualized access to organizational information. By employing domain specialized agents and an intelligent orchestration architecture, the system provides accurate responses tailored to different decision-making levels. This approach aims to overcome challenges posed by the fragmentation and volume of institutional documents, promoting scalability, modularity, and efficiency in internal knowledge retrieval.
Software Development Using a Multi-agent Approach
Software development involves complexities in requirements analysis, code generation, and continuous validation. This work presents a multi-agent system (MAS) designed to enhance the software engineering process by integrating Large Language Model (LLM) capabilities with human oversight. The MAS comprises five specialized agents that communicate through a shared message broker and maintain context in a persistent knowledge base. These agents autonomously handle tasks such as architectural planning, artifact generation, code review, and operational management, while human experts intervene to ensure accuracy and strategic alignment. The findings indicate that LLMs can impact software engineering, offering tools and techniques that automate tasks, enhance code generation, and potentially improve the development process.
Multi-Robot System Architecture Validation Using Disinfecting Robot Routine
Coordinating multiple robots to achieve shared goals across diverse scenarios remains a key challenge in Multi-Robot Systems (MRS). The literature proposes solutions where robots must collaborate, share information, and have planning recovery mechanisms to ensure mission continuity. The challenges involved are closely related to Multi-Agent Systems (MAS) integrated with Automated Planning (AP), often evaluated in limited and controlled scenarios. But to support claims of applicability, broader testing across diverse scenarios is essential. This work evaluates an MRS solution that integrates AP into an MAS, using a disinfecting robot routine as an illustrative study.
Proposal of a Mission Management Module for Embedded Agent Systems
Multiagent Systems have characteristics suitable to be used in the control of Multi-Robot Systems (MRS), but due to the different missions that can be performed in an application, and the complex interactions among them, some difficulties are observed in their implementation. Therefore, we propose a Mission Management Module (MMM), to be used in Embedded Agent Systems, that is capable of switching between missions as required, while keeping track of mission progress, preventing task repetition when returning to a previously interrupted mission. To design this proposal, we define key concepts and requirements to assist and delimit the scope of this module. In addition, we propose a general architecture of a system, within which the MMM is encapsulated, to be used in MRS applications. An initial implementation of the MMM in Jason Language is presented. Finally, we assess this initial implementation and suggest further improvements in order to comply with the proposed requirements.
Setting up a Jason Agent on Top of ROS to Control an Autonomous UAV
This paper describes the nuances related to properly setting up a Jason agent on top of the Robot Operating System (ROS) to control an autonomous Unmanned Aerial Vehicle (UAV) executing in a Gazebo simulation. To do so we refactor a previously developed search-and-rescue (SAR) UAV application with updated technology. We mainly address changing the interaction mechanism between the agent and ROS, i.e., the way that the agent interacts with its “physical body”. We also address using Docker technology to setup the design environment and speed up the design process. Our results showed that it can be challenging to adapt agents since different technologies have different setups and different compatibilities, but it comes with advantages such as scalability in agent programming and constant updates to work with different ROS versions.
BusAI: An BDI-agent-based Urban Transport Information System
This paper proposes an information system for urban transport, leveraging an Embedded Multi-agent System based on the Belief-Desire-Intention (BDI) model. It involves developing a simulated environment where AI agents, implemented using Jason and communicating via Javino, manage real-time bus data and interact with virtual information points. This system aims to enhance the urban mobility experience by providing passengers with accurate, dynamic information regarding bus location, occupancy, and estimated arrival times, thereby improving operational efficiency and passenger satisfaction. This paper details a proof of concept demonstrating the viability of this multi-agent approach in addressing real-world public transport challenges.
Real-world verification techniques for Robotic and Embedded BDI agents: A systematic mapping
An agent is an autonomous software entity capable of cognition, proactivity, and adaptability. A group of agents collaborating, cooperating, or competing between themselves is called a Multiagent System (MAS). MAS are widely adopted for robotic and embedded systems as their natural autonomy is well suited to these systems. Given the costs associated with real hardware construction, it is a common practice to use simulators in their development before deploying to the real world. However, simulations may not get a full account of what will happen in the real world. This work presents an ongoing work on methods to verify and guarantee behaviors observed in simulations happen as well on the real world of embedded and robotic MAS.
Sistema Just-In-Time Baseado em Agentes, IoT e Blockchain
Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema Just-In-Time para redes de supermercados, utilizando sensores RFID e inteligência artificial distribuída embarcada. O sistema é composto por agentes físicos e computacionais que monitoram o estoque em tempo real, identificam necessidades de reabastecimento e interagem automaticamente com fornecedores, garantindo maior eficiência logística. A integração de sensores RFID permite uma gestão precisa, reduzindo desperdícios e otimizando os processos de inventário. Com uma abordagem descentralizada e colaborativa, o sistema busca resolver problemas como rupturas de estoque e perdas por excesso, promovendo sustentabilidade e competitividade no setor varejista.
A BDI-based Multi-Agent System to Smart Parking Environment with Blockchain Technology
This paper presents the development of a BDI (Belief-Desire-Intention) multi-agent system integrated with blockchain technology for decentralized digital asset negotiation in a Smart Parking environment. Using the Velluscinum middleware, the system enables the use of NFT to represent parking spots. Tests demonstrated its feasibility and functionality, though limitations such as partial centralization and network dependency were noted. The work contributes to the integration of BDI agents and blockchain in Smart City contexts, with future improvements focused on decentralization and broader integration.
A Comparative Analysis of Web Environment Representation for Agent Adaptation
Este artigo apresenta os resultados de uma análise qualitativa comparativa entre duas abordagens padronizadas para descrição de ambientes Web: Thing Description (TD), proposta pela W3C para a Web das Coisas, e o Resource Description Framework (RDF), uma abordagem baseada em ontologias. A motivação central deste trabalho está na necessidade de dotar agentes inseridos na Web de mecanismos que lhes permitam descobrir, interpretar e interagir com recursos Web de forma autônoma e adaptável, mesmo diante da diversidade e variabilidade dos ambientes. Para isso, é importante que o ambiente seja descrito de maneira formal e interpretável, possibilitando o desacoplamento entre agentes e ambiente, ou seja, permitindo que os agentes descubram seu ambiente em tempo de execução e portanto não dependam de configurações específicas ou pré-programadas. A partir dessa comparação, discute-se como a escolha da abordagem de descrição do ambiente influência a capacidade dos agentes de descobrir e analisar recursos de forma adaptável e eficiente em ambientes Web. A análise abre espaço para investigações futuras que explorem abordagens híbridas, conciliando eficiência operacional com capacidade de inferência e escalabilidade.
A Multi-Agent organizational modeling at the backend of a metaversity
Advances on Artificial Intelligence (AI) have inspired the design of innovative applications for education. However, its poorly planned use has led to a number of pitfalls mapped in literature, along with recommendations towards responsible AI. We are currently investigating how Multi-Agent Systems (MAS) can enhance higher education. In this paper, we introduce a MAS organizational modeling of typical campus, at the backend of a decentralized metaverse platform. The model is proposed to be scalable and refinable, such as to fit specific requirements of institutions eventually reusing it, and serve as a sand-box for teaching/research AI for education (and education for AI). Model dissemination and instantiation should provide empirical evidence for further analysis.
Aplicando os Princípios do Desenho Universal para a Aprendizagem (DUA) no Ensino de Sistemas Multiagentes
Este artigo apresenta um relato de experiência sobre a aplicação dos princípios do Desenho Universal para a Aprendizagem (DUA) na disciplina de Sistemas Multiagentes (SMA), ofertada no curso de Bacharelado em Sistemas de Informação de uma instituição pública de ensino superior. A iniciativa faz parte de um projeto de ensino dedicado à construção de estratégias pedagógicas mais acessíveis, inclusivas e alinhadas à diversidade dos estudantes. Com base na metodologia Design Science Research (DSR), foram desenvolvidos um plano de aula e materiais didáticos estruturados a partir dos três princípios do DUA: múltiplas formas de representação, de ação/expressão e de engajamento. Embora ainda não tenham sido testados com uma turma formal, os materiais foram analisados por uma equipe docente e discente, e indicam potencial para ampliar a acessibilidade e o engajamento em disciplinas com alta carga conceitual, como é o caso de SMA. O artigo compartilha os fundamentos teóricos adotados, o processo de elaboração dos recursos didáticos e reflexões sobre como o DUA pode ser incorporado ao ensino de conteúdos complexos como de SMA.
Enhancing LLM Agent Effectiveness via Reflective Multi-Agent System
In the last couple of years, we have observed the rapid development of agent systems, which are incorporating Large Language Models (LLMs) as their core components to perform tasks such as content generation, task planning, and conversational actions. Reflection memory, a key component of agent systems, enables LLM agents to improve their results. This study presents a novel reflective multi-agent system designed to enhance the effectiveness of LLM agents. The solution utilizes N independent agents to generate diverse responses to user prompts (questions), which are then aggregated and analyzed by a decisionmaking agent to produce a final answer. The reflection mechanism is triggered by user feedback, enabling self-critique agents and accumulating diverse error patterns in their respective memories. Our experimental evaluation demonstrates that our approach outperforms individual agents on the ARC Challenge dataset. Our results reveal 56.85% for our solution, compared to an average of 54.83% for single agents with reflection memory, using the small, distilled model DeepSeek with 1.5 billion parameters. This research highlights the effectiveness of a reflective multi-agent system in enhancing the overall results of LLM agents when performing tasks.
Modeling UrbanWater Demand Using Agent-based Simulation: A Case Study in Salvador
This paper uses a data-driven reasoning model and inference rules to propose a Multi-Agent System (MAS) for water demand forecasting in the Metropolitan Region of Salvador (MRS). For implementation, the GAMA platform (GIS Agent-Based Modeling Architecture), its language, GAML (GAMA Modeling Language), and Python were used for simulation, preprocessing, and normalizing input data. The model considers population growth, average consumption per household, and housing type, enabling more individualized mediumand long-term forecasting. The results demonstrate the feasibility of using Multi-Agent Systems to support agencies and entities responsible for water resource management, providing valuable contributions to water supply’s strategic and managerial planning.
Revisão Sistemática da Literatura integrando Sistemas Multiagente e Large Language Models
A revisão sistemática da literatura investiga os estudos realizados em uma determinada área. Desta forma, busca focar em um tema bem definido com intuito de identificar, selecionar, avaliar e sintetizar evidências de um tópico de pesquisa específico. A revisão sistemática da literatura possui como objetivo proporcionar uma visão ampla sobre um problema, com um detalhamento padronizado sobre os estudos científicos. Este estudo apresenta uma revisão sistemática de duas áreas: os Sistemas Multiagente (SMA) e os Large Language Models (LLMs), visto que a integração dessas áreas pode contribuir em demandas de problemas reais em diversas áreas do conhecimento.
Sistema Multiagente para Monitoramento e Controle Automatizado de Comportas em Represas
O crescimento urbano desordenado e as mudanças climáticas intensificaram os desafios na gestão de recursos hídricos, aumentando os riscos de transbordamento de represas e inundações. Este trabalho apresenta um sistema multiagente para monitoramento e controle automatizado do nível da água em represas. A arquitetura proposta é composta por três agentes: o agenteCentral, que avalia o nível da água e toma decisões sobre a operação das comportas; o gate1, que executa as ordens de abertura e fechamento; e o agenteSerial, que comunica o sistema com um dispositivo físico (Arduino). Desenvolvido na plataforma Jason, o sistema foi validado em ambiente controlado e mostrou-se eficaz na regulação do nível da represa, evitando transbordamentos. A solução apresentada contribui para o avanço de tecnologias aplicadas ao gerenciamento hídrico automatizado.
Sistemas Multiagente e Large Language Model: estudo de caso utilizando as ferramentas LM Studio e LangGraph
Este artigo apresenta um estudo sobre Sistemas Multiagente (SMA) e os Large Language Models (LLM) em um estudo de caso utilizando a definição de modelagem entre os agentes desse sistema. Para a simulação multiagente foi considerado o grupo dos Produtores do jogo de RPG Gorim, com a interação entre o agente empresário e o agricultor para a negociação de compra e venda de insumos agrícolas. O sistema foi desenvolvido utilizando a linguagem de programação Python utilizando a biblioteca LangGraph para orquestrar a interação entre agentes autônomos impulsionados por um LLM executado localmente via LM Studio.
Comparação de Regressão Linear e Redes Neurais para Predição de Desempenho e Alocação Autônoma de Recursos em Nuvem
Este artigo investiga a eficácia de modelos de Regressão Linear Múltipla (RLM) e Redes Neurais Artificiais (RNA) para o gerenciamento autônomo de recursos em ambientes de computação em nuvem, aplicados na arquitetura de sistemas multiagentes Multi-Agent System for Cloud (MAS-Cloud+). O objetivo é otimizar a alocação de Máquina Virtuals (MVs) e garantir o cumprimento de Acordo de Nível de Serviços (SLAs). Avaliamos os modelos através de métricas de acurácia (Coeficiente de Determinação (R²), Erro Quadrático Médio (MSE) e Erro Absoluto Médio (MAE)) e pelo impacto de suas predições nas decisões de provisionamento. Os experimentos, conduzidos com a aplicação MASA-OpenMP em diversas cargas de trabalho, demonstram que a RLM oferece desempenho superior em consistência e precisão. A RLM alcançou um R² médio de 0,97 e um MSE de 0,03, superando a RNA, que apresentou alta variabilidade e erros significativamente maiores. Consequentemente, a RLM resultou em escolhas de MVs mais econômicas e com menor taxa de violação de SLA, consolidando-se como a abordagem mais robusta para o cenário avaliado.
Sistema Multiagente para Triagem de Pacientes com Base em Indicadores de Saúde
A triagem é essencial em emergências médicas, pois prioriza o atendimento ao paciente de acordo com a gravidade de suas condições. No entanto, emergências frequentemente apresentam um alto volume de atendimentos diários, resultando em atrasos na triagem. Sistemas multiagentes (SMA) são entidades autônomas que se envolvem e colaboram para abordar questões complexas, como a triagem. Este estudo apresenta um experimento utilizando SMA para triagem de pacientes, empregando marcadores de saúde como idade, frequência cardíaca, temperatura corporal e saturação de oxigênio. O sistema integra hardware (Arduino) e software (AgentSpeak/Jason) para coletar e analisar dados por meio de equações simplificadas, com o objetivo de ilustrar sua eficácia em cenários de priorização. O foco acadêmico do projeto é enfatizado, sem a intenção de substituir práticas médicas reais.
Solução Multiagente para Otimização de Vendas e Gestão de Clientes em Plataforma de CRM
Com o crescente volume de dados nos sistemas de CRM, as tarefas manuais de qualificação e monitoramento causam atrasos cada vez maiores no pipeline de vendas. Este artigo propõe uma arquitetura multiagente integrada ao CRM Salesforce para automatizar e otimizar quatro processos críticos do pipeline de vendas, sendo eles a qualificação e avaliação de leads, saúde e priorização de contas, validação e gestão de contatos e o índice de maturidade de oportunidades de vendas. No modelo tradicional, os dados do CRM são frequentemente subutilizados e os procedimentos manuais criam gargalos e inconsistências que comprometem a escalabilidade do funil. Nossa metodologia apresenta a solução por meio da comparação de métricas de tempo (redução do ciclo de processo), das pontuações geradas pelos agentes e das probabilidades de conversão.
The BIG Agent: The Utilization of Embedded Multi-Agent Systems in Unmanned Aerial Vehicles for Autonomous Operations
Inspired by the high crime rates in Brazil and the use of drones in strategic sectors, this work presents an integration of multi-agent systems (MAS) embedded within unmanned aerial vehicles (UAVs) for autonomous and distributed route operations. The system uses a UAV with two embedded MASs, one of them controlling the drone itself. The other one, dubbed Secretary, is responsible for setting routes for the drone. The approach is validated with a simulation where the drone must visit a predetermined set of points, showing it successfully manages to do so.
Assessing the Reproducibility of the Covid-19 Pandemic with COMOKIT: A Case Study in Ibirama, Brazil
Agent-based models have proven to be effective alternatives for simulating the spread of infectious diseases, as they account for the heterogeneity and interactions among individuals. The Covid-19 Modeling Kit (COMOKIT) is one such model, designed to study Covid-19 containment policies. Implemented in the GAMA platform, COMOKIT was originally calibrated to simulate Covid-19 in a community in Vietnam. This paper investigates whether COMOKIT can reproduce the Covid-19 dynamics observed in the municipality of Ibirama, Santa Catarina, Brazil. Reliable sources were used to obtain demographic, geographic, and epidemiological data, and simulations were conducted under different configurations, including scenarios with and without lockdowns, testing, and hospitalizations. The results show that, despite careful parameterization, COMOKIT was unable to reproduce the number of cases and deaths observed in Ibirama during the first three months of the pandemic. These findings highlight limitations in applying the model to Brazilian municipalities without additional calibration, suggesting the need for further studies using more accurate data.
Simulação Baseada em Agentes e Indicadores em ILPIs: Um Estudo para o Desenvolvimento do GeronTrack
O aumento da população idosa no Brasil tem intensificado a demanda por serviços de cuidados prolongados e por uma gestão eficiente nas Instituições de Longa Permanência para Idosos (ILPIs). Este trabalho apresenta uma simulação baseada em agentes desenvolvida na plataforma GAMA, que representa a dinâmica entre residentes e equipe de saúde em uma ILPI, permitindo o monitoramento de indicadores clínicos e a análise da distribuição de carga de trabalho. A simulação funciona como ferramenta preliminar de investigação para subsidiar o desenvolvimento do GeronTrack, um sistema de gestão de dados de saúde voltado para ILPIs. Os resultados demonstram que os indicadores definidos por normativas regulatórias podem ser monitorados periodicamente e que o tempo de resposta e a sobrecarga da equipe podem impactar o cuidado com o idoso.
Building Blocks’ Architecture for Social Decisions based in Multi Agent Systems
Este artigo propõe o desenvolvimento de building blocks sob a perspectiva do paradigma de sistemas multiagentes no domínio de sistemas de tomada de decisão sociais. Esses blocos consistem em aplicações de escopo definido e contido que possibilitem a reutilização dessas estruturas em prol do fornecimento de uma base para o desenvolvimento de sistemas mais complexos com menor esforço dos desenvolvedores. Além de exibir cada building block, é explicitado o andamento do desenvolvimento deles e como está sendo realizada a etapa de análise de resultados, visando garantir a validade dos trabalhos realizados.
Sistema Multiagente para simulação de propagação viral no contexto da COVID-19 utilizando a ferramenta NetLogo
A transmissão de doenças infecciosas, como o vírus causador da COVID-19, tem se tornado cada vez mais relevante, dada sua implicação direta na sociedade, impactando setores econômicos e sociais. No entanto, esses impactos não são distribuídos de forma uniforme entre a população, afetando mais intensamente pessoas que vivem em territórios vulnerabilizados – tanto pela maior exposição ao vírus quanto pelas dificuldades de acesso ao sistema de saúde. Deste modo, este trabalho propõe um sistema multiagente, desenvolvido na ferramenta NetLogo, para simulação da propagação do vírus da COVID-19. A principal contribuição da proposta é oferecer um modelo de simulação com sistemas multiagentes, incluindo aspectos sociais e clínicos da população.