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Multi-Agent AI Committee

Um sistema interativo de múltiplos agentes de IA que trabalham em conjunto para análise de texto, classificação de imagens e perguntas e respostas.

Como Usar

O sistema oferece três funcionalidades principais:

1. Análise de Sentimento:

   • Digite um texto
   • Selecione os agentes (BERT, RoBERTa, DistilBERT)
   • Receba uma análise consolidada do sentimento

2. Classificação de Imagens:

   • Faça upload de uma imagem
   • Selecione os agentes (ResNet, ViT, BEiT)
   • Obtenha classificações detalhadas

3. Perguntas e Respostas:

   • Digite uma pergunta e forneça um contexto
   • Selecione os agentes (RoBERTa-SQuAD, BERT-SQuAD, DistilBERT-SQuAD)
   • Receba respostas baseadas no contexto

Detalhes Técnicos

O projeto utiliza diversos modelos de IA de última geração:

Análise de Texto:

• BERT: Modelo base multilingual para análise de sentimento
• RoBERTa: Versão otimizada do BERT para melhor performance
• DistilBERT: Versão compacta e rápida do BERT

Classificação de Imagens:

• ResNet: Rede neural convolucional profunda
• ViT: Vision Transformer para processamento de imagens
• BEiT: BERT for Image Transformation

Sistema de Perguntas e Respostas:

• RoBERTa-SQuAD: Otimizado para compreensão de texto
• BERT-SQuAD: Treinado no dataset SQuAD
• DistilBERT-SQuAD: Versão eficiente para QA

Métricas e Avaliação

• Confiança média dos agentes
• Taxa de concordância entre agentes
• Distribuição dos resultados
• Análise detalhada por agente

Informações Adicionais

• Desenvolvido por Ramon Mayor Martins (2025)
• E-mail: rmayormartins@gmail.com
• Homepage: https://rmayormartins.github.io/
• Twitter: @rmayormartins
• GitHub: https://github.com/rmayormartins

Notas

• O sistema utiliza uma abordagem de comitê, onde múltiplos agentes trabalham juntos
• As decisões são baseadas em votação majoritária e média de confiança
• Implementado em Python usando Transformers e Gradio
• Hospedado no Hugging Face Spaces