Este artigo introduz uma estrutura multiagente guiada por LLMs para o design de engenharia em estágios iniciais, incorporando uma abordagem "human-in-the-loop" e gestão formal de riscos. Ele utiliza agentes especializados para explorar e refinar candidatos de design, demonstrado no design de aerofólios.
Este estudo de caso longitudinal de 11 meses analisa o impacto da personalização agêntica no marketing, comparando a gestão humana ativa com agentes operando autonomamente. Os resultados indicam que a gestão humana gera o maior aumento nas métricas de engajamento, questionando a sustentabilidade do desempenho sem supervisão.
Este artigo apresenta a Otimização Bayesiana Meta com Intervenção Humana (HL-MBO), uma estrutura que integra conhecimento especializado com aprendizado de máquina few-shot para acelerar descobertas em domínios científicos com poucos dados. Demonstra-se que o HL-MBO supera os métodos atuais de otimização bayesiana na otimização do rendimento da energia de fusão e em outros benchmarks.
DeepSlide é um sistema multi-agente com intervenção humana que otimiza todo o processo de preparação de apresentações, desde o planeamento narrativo até o ensaio, superando as ferramentas de IA que focam apenas na criação de slides. Ele integra um planejador de cadeia lógica controlável, recuperação de conteúdo e um novo benchmark para avaliar a qualidade tanto do artefato estático quanto da excelência da entrega dinâmica.