Os agentes de IA representam uma evolução basic na inteligência synthetic, particularmente no domínio da IA generativa. Para compreender plenamente o que são os agentes de IA, é essencial compreender a transição dos modelos monolíticos tradicionais para sistemas compostos de IA mais sofisticados, e como estes sistemas estão agora a ser integrados numa estrutura colaborativa conhecida como Malha Agente.
A mudança de modelos monolíticos para sistemas compostos de IA
Os modelos monolíticos são limitados pelos dados nos quais foram treinados, limitando seu conhecimento e as tarefas que podem executar. Eles também são difíceis de adaptar, exigindo investimentos significativos em dados e recursos para ajuste. Por exemplo, se você perguntasse a um modelo monolítico sobre seus registros pessoais de saúde, ele provavelmente forneceria uma resposta incorreta devido à falta de acesso a esses dados específicos.
Em contraste, os sistemas compostos de IA integram vários modelos em sistemas mais amplos que podem aceder a fontes e ferramentas de dados externas. Por exemplo, se você projetar um sistema que conecte um modelo de linguagem a um banco de dados de saúde, o modelo poderá gerar uma consulta para recuperar informações de saúde precisas. Esta integração permite respostas mais precisas e conscientes do contexto, demonstrando o poder do design do sistema na resolução de problemas complexos.
Componentes de sistemas compostos de IA
Os sistemas compostos de IA são inerentemente modulares, consistindo em vários componentes que podem ser combinados para realizar tarefas específicas. Esses componentes incluem:
- Modelos: Diferentes tipos de modelos de IA, como modelos ajustados ou modelos de linguagem grande.
- Componentes Programáticos: ferramentas que aprimoram os recursos do modelo, como verificadores de saída ou funções de pesquisa de banco de dados.
Essa modularidade permite adaptações mais rápidas e resolução de problemas mais eficiente em comparação ao ajuste de um único modelo.
O papel dos agentes de IA
Os agentes de IA elevam o conceito de sistemas compostos de IA ao incorporar capacidades avançadas de raciocínio. Com os avanços nos grandes modelos de linguagem (LLMs), esses agentes agora podem ser encarregados de resolver problemas complexos. Em vez de apenas executar instruções predefinidas, um agente de IA pode analisar um problema, elaborar um plano e determinar o melhor curso de ação.
Os principais recursos dos agentes de IA incluem:
- Raciocínio: A capacidade de decompor problemas complexos e conceber abordagens estruturadas para resolvê-los.
- Ação: A capacidade de interagir com ferramentas e recursos externos, como bancos de dados ou APIs, para coletar informações ou executar tarefas.
- Memória: A capacidade de reter e recuperar informações de interações anteriores, melhorando a personalização e a consciência do contexto.
O objetivo dos agentes de IA é utilizar raciocínio e planejamento independentes para executar instruções, tomar suas próprias decisões e realizar ações, muitas vezes sem a necessidade da contribuição do usuário. Idealmente, estes agentes deveriam ser capazes de se adaptar a novas informações, fazer ajustes em tempo actual e completar as suas tarefas por conta própria. O surgimento de agentes de IA e de arquiteturas de agentes está começando a transformar nossas interações com a tecnologia, permitindo-nos atingir nossos objetivos enquanto funcionamos de maneira semiautônoma.
Na sua base, os agentes de IA são geralmente conduzidos por um ou mais grandes modelos de linguagem (LLMs). No entanto, criar esses agentes é mais complexo do que simplesmente desenvolver um chatbot, uma ferramenta de escrita generativa ou um assistente interativo. Muitos aplicativos comuns de IA exigem o envolvimento do usuário em todas as etapas, como criação imediata, suggestions e supervisão ativa, enquanto os agentes podem operar de forma independente.
As arquiteturas Agentic AI necessitam dos seguintes elementos:
- Capacidade e acesso: a capacidade de agir em nome do usuário, o que inclui ter as permissões necessárias e acesso autenticado aos sistemas relevantes.
- Raciocínio e Planejamento: O uso do raciocínio lógico para tomar decisões por meio de um processo de pensamento estruturado, muitas vezes representado como uma cadeia, árvore, gráfico ou algoritmo que direciona as ações do agente.
- Orquestração de Componentes: A coordenação de vários elementos, como prompts, grandes modelos de linguagem (LLMs), fontes de dados disponíveis, contexto, memória, dados históricos e a execução e standing de possíveis ações.
- Guarda-corpos: Mecanismos projetados para manter o agente focado e eficaz, incluindo salvaguardas para evitar erros e fornecer informações úteis de diagnóstico em caso de falha.
Devido à sua complexidade em comparação com aplicações padrão de IA, os agentes requerem arquiteturas especializadas e princípios de desenvolvimento que facilitem a tomada de decisões autônoma, a integração eficaz de ferramentas e a escalabilidade suave. Além disso, uma vez desenvolvidos, os agentes precisam de uma infraestrutura forte e de componentes de software program apropriados para garantir que sejam escaláveis, confiáveis e eficazes.
Figura: Diagrama de Arquitetura do Agente AI
Apresentando a Malha Agentic
O Malha Agente é uma estrutura que facilita a colaboração de agentes autônomos de IA. Representa uma rede de agentes que se comunicam e trabalham juntos de forma integrada para alcançar objetivos compartilhados. Think about uma cidade onde cada residente é um especialista em sua área – médicos, motoristas, contadores e cooks – todos interligados através de uma rede sofisticada.
No contexto da Agentic Mesh, esses agentes de IA se especializam em habilidades específicas, capazes de pensar, aprender e agir de forma independente. Eles se comunicam e colaboram para resolver problemas, assim como os especialistas humanos. Por exemplo, durante um grande evento como um pageant de música, os agentes podem coordenar a logística, gerir horários e garantir a entrega atempada de fornecimentos, ao mesmo tempo que se adaptam às mudanças em tempo actual.
A Arquitetura da Malha Agente
O Agentic Mesh funciona como um ecossistema interconectado onde os agentes podem colaborar e realizar transações entre si com segurança. Os principais componentes da Agentic Mesh incluem:
- Mercado: uma plataforma para os usuários descobrirem e interagirem com os agentes.
- Registro: um sistema que rastreia as capacidades e o desempenho de cada agente.
- Mecanismos de Supervisão: Garantir que os agentes operem de forma confiável e ética, com supervisão humana proporcionando tranquilidade.
- Sistemas de Comunicação: Canais seguros para os agentes trocarem dados.
Este ecossistema prioriza a segurança e a eficiência, promovendo a confiança e a transparência à medida que os agentes trabalham de forma mais independente.
Configurando Agentes de IA
Um método standard para configurar agentes de IA é através da estrutura ReACT, que combina raciocínio e ação. Quando uma consulta do usuário é apresentada, o agente é instruído a pensar cuidadosamente e planejar sua resposta, em vez de fornecer uma resposta imediata. Esta abordagem permite ao agente explorar vários caminhos para chegar a uma solução, tornando-a adequada para tarefas complexas.
Por exemplo, se um agente de IA tiver a tarefa de gerir a logística de um pageant, ele poderia:
- Recuperar dados sobre requisitos do fornecedor da memória.
- Verifique a previsão do tempo para ajustar os horários de entrega.
- Coordenar com agentes de transporte para garantir chegadas oportunas.
Esta abordagem modular e iterativa permite ao agente resolver problemas complexos de forma eficaz.
O futuro dos agentes de IA e da malha agente
À medida que continuamos a desenvolver sistemas compostos de IA e a Agentic Mesh, podemos esperar ver mais comportamento de agente em aplicações de IA. O equilíbrio entre autonomia e controlo será essential, especialmente para problemas restritos e bem definidos, onde uma abordagem programática pode ser mais eficiente. No entanto, para tarefas complexas que exigem adaptabilidade, os agentes de IA dentro do Agentic Mesh serão inestimáveis.
Em resumo, os agentes de IA e o Agentic Mesh representam avanços transformadores na inteligência synthetic. Ao combinar raciocínio, ação e memória, esses agentes podem resolver problemas complexos de forma modular e eficiente.
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