Network Functions Virtualisation (NFV) separa as funções de rede dos dispositivos físicos, simplificando a implantação de novos serviços. As típicas funções de rede, como firewalls, aceleradores de tráfego, sistemas de detecção de intrusão e sistemas de prevenção de intrusões, são tradicionalmente realizadas por equipamentos físicos proprietários, que devem ser instalados manualmente pelos operadores de rede. A implantação de equipamentos físicos é desafiadora porque eles têm requisitos específicos de encadeamento e ordenação. Ao contrário dos equipamentos físicos tradicionais, as funções de rede virtuais (VNFs) podem ser dinamicamente implementadas e reconfiguradas sob demanda, colocando desafios de gerenciamento rigorosos aos sistemas em rede. A seleção das VNFs mais apropriadas para atingir um objetivo específico e a decisão sobre onde implantar essas VNFs e por quais caminhos elas se comunicarão são responsabilidades de um orquestrador de NFV. Nesta dissertação, propomos orquestrar VNFs usando componentes cognitivos interativos estruturados com a arquitetura belief-desire-intention (BDI), levando a soluções emergentes para enfrentar os desafios da rede. A arquitetura BDI inclui um ciclo de raciocínio que fornece aos agentes um comportamento racional, permitindo que lidem com diferentes cenários nos quais o comportamento flexível e inteligente é necessário. Estendemos a arquitetura NFV substituindo seu orquestrador centralizado por agentes BDI. Nossa proposta inclui um protocolo de leilão reverso e uma nova heurística de licitação que permite que os agentes tomem decisões sobre as tarefas de orquestração. Por fim, nós fornecemos uma plataforma de testes que integra uma plataforma para o desenvolvimento de agentes BDI com um emulador de rede, permitindo que os agentes controlem as VNFs e percebam a rede. Essa plataforma de testes é usada para implementar VNFs e avaliar empiricamente nosso modelo teórico em um ataque de negação de serviço distribuído. Os resultados da avaliação mostram que uma solução para o ataque DDoS surge através da negociação de agentes, mitigando com sucesso o ataque. / Network Functions Virtualisation (NFV) decouples network functions from physical devices, simplifying the deployment of new services. Typical network functions, like firewalls, traffic accelerators, intrusion detection systems and intrusion prevention systems, are traditionally performed by proprietary physical appliances, which must be manually installed by network operators. Their deployment is challenging because they have specific chaining requirements. As opposed to traditional physical appliances, virtual network functions (VNFs) can be dynamically deployed and reconfigured on demand, posing strict management challenges to networked systems. The selection of the most appropriate VNFs to achieve a particular objective, the decision on where to deploy these VNFs and through which paths they will communicate are the responsibilities of an NFV orchestrator. In this dissertation, we propose to orchestrate VNFs using interacting cognitive components structured with the belief-desire-intention (BDI) architecture, leading to emergent solutions to address network challenges. The BDI architecture includes a reasoning cycle, which provides agents with rational behaviour, allowing agents to deal with different scenarios in which flexible and intelligent behaviour is needed. We extend the NFV architecture, replacing its centralised orchestrator with BDI agents. Our proposal includes a reverse auction protocol and a novel bidding heuristic that allow agents to make decisions regarding the orchestration tasks. Finally, we provide a testbed that integrates a platform for developing BDI agents with a network emulator, allowing agents to control VNFs and perceive the network. This testbed is used to implement VNFs and empirically evaluate our theoretical model in a distributed denial-of-service (DDoS) attack. The evaluation results show that a solution to the DDoS attack emerges through the negotiation of agents, successfully mitigating the attack.