Graduações em Engenharias e Ciência da Computação
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Trabalho de Conclusão de Curso Negociação entre agentes de IA Generativa para comunicação em Spatial Web(2025) Bôa, Caio Ortega; Oliveira, Gustavo Eliziario Stevenson de; Santos, João Pedro Rodrigues dos; Castellucci, Matheus Raffaelle NeryAgentes de IA Generativa autônomos capazes de tomar decisões concretas têm potencial para transformar diversas áreas, como: interação digital em ambientes imersivos, automação de processos e negociação de bens e serviços. Esses agentes são sistemas computacionais com capacidade de percepção, inferência e ação, desenvolvidos para operar com autonomia em tarefas complexas. Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema composto por agentes de IA generativa, capazes de reter informações, realizar inferências e tomar decisões de forma independente. Dessa forma, os agentes aplicarão esses conceitos na realização de tarefas orientadas pelo usuário dentro de um ambiente virtual. No sistema desenvolvido, os agentes de IA generativa, representados por avatares no ambiente virtual, navegam, coletam informações, interagem com outros agentes para obter dados complementares e realizam negociações para concluir a tarefa atribuída. Para possibilitar esse comportamento, foi implementado um método baseado em grandes modelos de linguagem (Large Language Models – LLMs), permitindo que os agentes resumam e armazenem os conhecimentos adquiridos ao longo da tarefa, simulando uma memória ativa. Como caso de estudo, o sistema foi testado em um ambiente virtual 3D, simulando um centro comercial, onde serão divididos em dois grupos: vendedores e compradores, e serão livres para interagir. Durante os testes, esses agentes demonstraram comportamentos coerentes com os objetivos definidos. Por exemplo, um agente comprador foi capaz de localizar uma loja correspondente ao produto desejado por meio da interação com um agente intermediário. Ao chegar à loja, ele iniciou uma conversa com o agente vendedor e concluiu a compra seguindo os parâmetros definidos pelo usuário. Este trabalho apresenta uma arquitetura funcional que combina IA generativa e memória computacional para permitir interações autônomas realistas, validando que sistemas de agentes com IA generativa são capazes de operar em ambientes virtuais de forma independente.Trabalho de Conclusão de Curso Dynamic Adaptation of Graphical User Interfaces in Augmented Reality Based on Environmental Factors: Enhancing User Experience and Safety(2024) Santos, André Corrêa; Barão, Pedro Bittar; Lima, Rafael Melhado AraujoAugmented Reality (AR) has been experiencing great steps in further blending real life and virtual environments, by bringing additional information and virtual controls to real world scenarios. As such, adequate and responsive positioning and integration of virtual elements are fundamental in AR to provide users a seamless experience in blending virtual elements to reality. This project aims to develop an Augmented Reality solution that makes graphical user interfaces (GUI), such as interactive panels, respond dynamically to their environment. The solution automatically adjusts the positioning and appearance of graphical interfaces based on conditions from the environment, such as changes in lighting, presence of important objects (such as warning signs), to the presence of people, and to the presence of possible safety risks to the user. To achieve this, multiple techniques in the area of computer vision have been used for identifying and classifying objects detected, while a Generative Artificial Intelligence (AI) model is used to interpret more nuanced contextual data, such as a user text input. This allows interfaces to adjust themselves to not block the vision of points of interest from the user, adjust colors and contrast for legibility and visual comfort. The development of the solution has been guided by user testing to ensure effectiveness and an intuitive experience. As of this report, a prototype has been developed that can adjust the positioning of the GUI to avoid occluding specific classes based on a text input. Additionally, it modifies the color of the GUI elements to complement the dominant colors behind GUIs in the camera image.Trabalho de Conclusão de Curso Building NPCs for a real-time multiplayer game with Artificial Intelligence(2024) Duarte, Diogo dos Reis; Cunha, Eduardo Araujo Rodrigues da; Barbosa, Letícia Coêlho; Domingos, Lídia Alves ChagasThis project developed NPCs (Non-Playable Characters) using Reinforcement Learning for the multiplayer game Arena of Dreams, developed by the company Fanatee, which blends the genres of Party Royale and Trivia, forming a game of various mini games in pursuit of the podium. The project's purpose is to construct an artificial intelligence model that enables an agent to behave like other players, capable of performing the required activities in the game, allowing the match to start even without the minimum required number of people. For the construction of the model, the Unity game engine was used in conjunction with the Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents), which is an artificial intelligence agent system.