Os seres humanos dependem da interação social para desenvolver-se e evoluir, principalmente nos aspectos cognitivos. Este princípio é abordado principalmente por autores como Vigotsky (1998), que considera a interação social como o motor do desenvolvimento cognitivo humano. Em contrapartida, no caso das pessoas com autismo, conforme Hobson (1993), a sua característica principal é a limitação ou deficiência que apresenta na sua capacidade de ter um “sentido da relação pessoal” e de experimentar essa relação, ou, dito de outra forma, de criar um significado para a interação social e, consequentemente, participar da mesma. Essa limitação de comunicação de pessoas com autismo se caracteriza na dificuldade de utilizar, com sentido, todos os aspectos da comunicação verbal e não-verbal. Incluindo gestos, expressões faciais, linguagem corporal, ritmo e modulação da linguagem verbal, da ecolalia. A interação social, antes realizada através das relações presenciais, foi, ao longo da história, transformando-se através da interposição de inúmeras formas de mediação, entre as quais encontramos as comunicações mediadas por computador. Apesar do amplo uso do computador na educação especial, ainda são poucas as pesquisas que abordam o uso desta tecnologia na interação com pessoas com autismo, principalmente no que se refere ao seu uso como ferramenta para mediação de comunicação. Isto foi, sem dúvida, um dos motivos que levaram a pesquisar mais sobre o assunto e que acabou gerando esta pesquisa. Assim, esta pesquisa visa identificar como podemos inferir computacionalmente, a partir da análise de uma conversação online com um sujeito com autismo, os déficits de comunicação presentes nessa conversação de tal forma que possa ser oferecido algum tipo de compensação utilizando agentes inteligentes. Este mecanismo de compensação deve melhorar a comunicação e, consequentemente, a interação social, como pode ser percebido apenas com a utilização de um simples comunicador como o MSN. Podemos destacar os resultados da pesquisa, pois obtivemos uma efetividade grande no que diz respeito à detecção dos principais déficits conversacionais de pessoas com autismo. Dentre os déficits selecionados para detecção, encontram-se ecolalia, ausência de interação, interação reativa, ausência de saudação e inversão pronominal. É importante salientar que todos os diálogos coletados e que apresentaram déficits durante a fase inicial foram submetidos ao sistema multiagentes, comprovando a sua eficiência.Human beings depend on social interaction to develop and evolve, mainly in relation to cognitive aspects. This principle is mainly approached by authors like Vygotsky (1998) who considers social interaction an engine of the human cognitive development. On the other hand, in case of people with autism, according to Hobson (1993), its main characteristic is constraint or deficiency that is demonstrated in its capacity of having a “sense of personal relationship” and of experiencing this relationship, that is, of creating a meaning for social interaction and, as a result, to participate of it. This communication constraint of people with autism is characterized by the difficulty to use all aspects of verbal and non-verbal communication meaningfully, including gestures, facial expressions, body language, rhythm, and modulation of verbal language, of echolalia. Previously carried out through in contact relationships, social interaction has been changed through overlapping of countless ways of mediation of which communications mediated through computer are found. Despite the ample use of computer in special education, yet there are a few studies that address the use of this technology in the interaction with people with autism, mainly when it refers to its use as a tool for mediating communication. This was one of the reasons that triggered me to investigate more about autism, and this study is a result of this investigation. Therefore, this investigation aims to identify how one can infer computationally, starting from the analysis of an on-line conversation with the subject with autism, the deficits of communication present in this conversation in a way that some kind of compensation using intelligent agents can be offered This mechanism of conversation should improve communication and, consequently, social interaction, as it can only be noticed by the use of a simple communicator such as MSN. The results of this study can be highlighted as of great effectiveness regarding detection of main conversational deficits of people with autism. Among the deficits selected for detection are echolalia, absence of interaction, reactive interaction, lack of greeting ritual and inversions with pronouns. It is relevant to emphasize that all collected dialogs that present deficits during the initial phase were submitted to the multi-agent system (MAS) in order to certify of their efficiency.