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Startup israelense xpander.ai introduziu o Agent Graph System (AGS), que afirma ser uma nova abordagem importante para a construção de agentes de IA de várias etapas mais confiáveis e eficientes, baseados em modelos de IA subjacentes, como a série GPT-4o da OpenAI.
O objetivo é redefinir a forma como os agentes de IA interagem com APIs e outras ferramentas, tornando as tarefas de automação avançadas mais acessíveis para organizações de todos os setores.
Resolvendo os desafios dos agentes de IA em várias etapas
A chamada de função, a espinha dorsal da maioria dos fluxos de trabalho de agentes de IA, permite que os modelos interajam com sistemas externos para executar tarefas como buscar dados em tempo actual ou executar ações.
No entanto, essas interações muitas vezes falham quando confrontadas com esquemas de API complexos ou respostas imprevisíveis, levando a ineficiências e erros.
O Agent Graph System do xpander.ai apresenta uma solução estruturada para esses desafios usando um fluxo de trabalho baseado em gráfico que orienta os agentes através de chamadas de API apropriadas, passo a passo.
Em vez de apresentar todas as ferramentas disponíveis em cada estágio, o AGS restringe de forma inteligente as opções apenas àquelas que se alinham com o contexto atual da tarefa, reduzindo significativamente as chamadas de função fora de sequência ou conflitantes.
Ran Sheinberg, cofundador e diretor de produtos da xpander.ai, explicou em entrevista à VentureBeat: “Com a AGS, garantimos que o agente use apenas as ferramentas relevantes em cada etapa e siga o esquema correto, garantindo precisão e eficiência”.
Sheinberg trabalhou anteriormente em várias outras startups e como principal líder de arquitetura de soluções na Amazon Net Companies (AWS), liderando projetos de computação em grande escala com clientes corporativos.
Democratizando o desenvolvimento de agentes de IA
xpander.ai visa tornar o desenvolvimento de IA de agência acessível a um público mais amplo. “Nosso objetivo period criar uma plataforma acessível que permitisse a qualquer pessoa construir agentes de IA, experimentar a tecnologia e começar a automatizar tarefas repetitivas para se concentrar no que realmente importa”, disse David Twizer, cofundador e CEO da xpander.ai, no mesma entrevista.
A empresa também oferece conectores prontos para IA que se integram facilmente com NVIDIA NIM (microsserviços de inferência da Nvidia) e outros sistemas. Esses conectores enriquecem as ferramentas de API com documentação detalhada, IDs operacionais e esquemas, reduzindo a carga técnica dos desenvolvedores e, ao mesmo tempo, melhorando a precisão do tempo de execução.
“Assim que a configuração estiver concluída, você poderá conectá-lo a qualquer sistema de IA que suporte chamada de função”, disse Twizer. “Foi essential para nós projetar uma tecnologia que atendesse aos clientes onde eles estivessem e oferecesse flexibilidade para atualizar modelos ao longo do tempo.”
Twizer também trabalhou anteriormente na AWS como principal arquiteto de soluções e líder da arquitetura de vendas generativa de IA para entrada no mercado.
Principais benefícios e impacto no mundo actual
Em testes de benchmarking, o xpander.ai demonstrou que o AGS, combinado com suas Interfaces Agentes, permitiu que os agentes de IA alcançassem uma taxa de sucesso de 98% em tarefas de várias etapas, em comparação com apenas 24% para os agentes que usam métodos tradicionais.
Esses agentes concluíram fluxos de trabalho 38% mais rápido e com 31,5% menos tokens, ressaltando a capacidade da AGS de reduzir custos e melhorar o desempenho.
Um exemplo actual de AGS em ação envolveu uma tarefa de benchmarking em que um agente de IA teve que pesquisar empresas em plataformas como LinkedIn e Crunchbase e depois organizar os resultados no Notion. AGS simplificou o processo, garantindo que as ferramentas fossem usadas na sequência correta e os esquemas fossem seguidos de forma consistente.
“Fornecemos um agente de IA completo que pode criar uma interface para qualquer sistema”, acrescentou Twizer. “A interface de dados, pela primeira vez, é nativa da IA, abordando um grande problema que o mundo enfrenta.”
O papel da AGS na IA agente
xpander.ai posiciona o AGS como uma etapa very important na evolução da IA de agência, permitindo ferramentas como Nvidia NIM microsserviços para integração mais perfeita com sistemas corporativos.
“Os agentes de IA precisarão usar APIs para casos de uso síncronos que envolvam estruturas de dados complexas, onde as UIs tradicionais simplesmente não são suficientes”, observou Sheinberg.
Por meio do AGS, o xpander.ai transforma a forma como os agentes de IA lidam com o gerenciamento de erros e a continuidade do contexto. Ao incorporar opções de fallback diretamente em suas estruturas gráficas, o AGS permite que os agentes tentem novamente operações com falha ou mudem para fluxos de trabalho alternativos sem intervenção humana, preservando a estabilidade da tarefa.
Esse nível de confiabilidade garante que os agentes equipados com AGS não sejam apenas reativos, mas também adaptáveis, capazes de lidar até mesmo com os fluxos de trabalho mais imprevisíveis.
Construindo o futuro dos fluxos de trabalho de IA
A introdução do AGS pela xpander.ai, juntamente com suas Interfaces Agentic, representa um salto significativo para agentes de IA de várias etapas.
Ao permitir fluxos de trabalho estruturados e adaptáveis e simplificar interações API complexas, a AGS estabelece um novo padrão de confiabilidade e eficiência na automação.
À medida que a empresa continua a crescer, as suas ferramentas prometem capacitar as empresas para aproveitarem todo o potencial dos fluxos de trabalho orientados pela IA.