Introdução
A Inteligência Synthetic (IA) está evoluindo rapidamente e 2024 parece ser o ano dos agentes de IA. Mas o que são agentes de IA e por que estão se tornando tão importantes? Os agentes de IA representam uma mudança dos modelos tradicionais de IA para sistemas mais autônomos, capazes de raciocinar, planejar e agir por conta própria. Neste artigo, mergulharemos em tudo o que você precisa saber sobre os agentes de IA, incluindo no que os agentes de IA são bons, os diferentes tipos de agentes em IA e por que eles são a próxima grande novidade na inteligência synthetic.
A mudança de modelos monolíticos para sistemas compostos de IA
Os modelos tradicionais de IA, embora poderosos, são limitados pelos dados nos quais são treinados. Esses modelos podem gerar respostas a uma variedade de solicitações, mas muitas vezes têm dificuldade para se adaptar a tarefas fora do seu treinamento específico. Por exemplo, se você perguntar a um modelo básico sobre seus dias de férias, ele provavelmente falhará porque não terá acesso a bancos de dados pessoais ou outros recursos externos necessários para fornecer uma resposta correta.
Os modelos de IA por si só são úteis para tarefas como resumir documentos, redigir e-mails ou fornecer respostas gerais, mas o seu verdadeiro potencial é desbloqueado quando são integrados em sistemas mais amplos – o que chamamos de sistemas compostos de IA. Esses sistemas combinam vários componentes, como bancos de dados, ferramentas externas e diferentes tipos de modelos de IA, para lidar com tarefas mais complexas.
Sistemas compostos de IA em ação
Considere este exemplo: se você deseja planejar férias e precisa saber quantos dias de férias ainda lhe restam, um modelo simples de IA seria difícil porque não conhece seus dados pessoais. No entanto, se construirmos um sistema composto de IA, poderemos conectar o modelo a um banco de dados que contém as informações das suas férias. O sistema funciona por:
- Consultando o modelo de linguagem para obter uma resposta.
- Criando uma consulta de pesquisa para o banco de dados de férias.
- Buscando as informações do banco de dados.
- Gerando uma resposta com base nessas informações.
Este tipo de sistema composto utiliza componentes programáticos como consultas de pesquisa e verificação de dados para aumentar a precisão e a eficiência, tornando-o mais adaptável a tarefas específicas. Esta mudança para sistemas compostos mostra como os componentes modulares de IA podem ser montados para resolver problemas mais complexos.
O que são agentes de IA?
Então, agora chegamos à questão – O que são Agentes de IA!
Basicamente, os agentes de IA são sistemas que executam tarefas de forma autônoma, interagindo com seu ambiente. Eles podem perceber entradas (como dados ou consultas de usuários), processar essas informações e tomar ações para atingir um objetivo específico. Ao contrário dos modelos tradicionais de IA que dependem exclusivamente de lógica ou dados pré-programados, os agentes inteligentes em IA são projetados para se adaptar e tomar decisões com base em novas informações ou ambientes em mudança.
Como funcionam os agentes de IA?
Então, onde entram os agentes de IA? Os agentes de IA representam o próximo estágio dos sistemas compostos de IA, levando a lógica do sistema um passo adiante, dando aos grandes modelos de linguagem (LLMs) mais controle sobre como as tarefas são concluídas. Em vez de seguir um caminho rígido e predefinido, os agentes de IA são concebidos para raciocinar, planear e agir de forma autónoma para resolver problemas complexos.
Aqui está uma análise dos principais recursos que tornam os agentes de IA especiais:
Capacidades de raciocínio
Os agentes de IA são alimentados por LLMs que podem raciocinar sobre os problemas passo a passo. Isso significa que, em vez de fornecer uma resposta rápida (e potencialmente incorreta), o agente dedica algum tempo para analisar o problema, planejar uma solução e identificar ferramentas ou dados externos de que possa precisar.
Capacidade de agir
Os agentes de IA podem realizar ações usando programas ou ferramentas externas, como pesquisar na internet, consultar um banco de dados ou realizar cálculos. Essas ferramentas são conhecidas como “programas externos” no mundo da IA e permitem ao agente ir além da simples resposta a perguntas.
Por exemplo, se você estiver planejando férias e quiser saber de quantos frascos de protetor photo voltaic você precisa, o agente de IA pode:
- Verifique seus dias de férias em sua memória.
- Consulte a previsão do tempo da Flórida para as horas esperadas de luz photo voltaic.
- Procure recomendações de saúde sobre o uso de protetor photo voltaic.
- Calcule quanto protetor photo voltaic você precisará com base nesses fatores.
Acesso à memória
Outra característica importante dos agentes de IA é a sua memória. Isso não se refere apenas à lembrança de conversas anteriores, mas também ao armazenamento do processo de raciocínio interno, muito parecido com o modo como os humanos pensam em voz alta ao resolver um problema. Esta memória permite ao agente recuperar informações úteis nas fases posteriores da tarefa, tornando-o um assistente mais personalizado e eficaz.
Tipos de agentes de IA
Aqui está uma análise dos principais tipos de agentes de IA:
- Agentes Reflexos Simples: Responda diretamente aos estímulos ambientais com regras pré-definidas, sem qualquer memória ou capacidade de aprendizagem. Melhor para tarefas simples.
- Agentes Reflexos Baseados em Modelos: Use modelos internos do ambiente para lidar com tarefas mais complexas, lembrando ações passadas e prevendo estados futuros.
- Agentes Baseados em Metas: Aja para atingir objetivos específicos, considerando as consequências futuras e planejando ações em conformidade.
- Agentes Baseados em Utilidades: Avaliar múltiplas ações possíveis para maximizar a sua utilidade (ou benefício), tornando-as ideais para a tomada de decisões sob incerteza.
- Agentes de Aprendizagem: Adaptar-se e melhorar ao longo do tempo, aprendendo com as interações com o ambiente, tornando-se mais eficientes e inteligentes à medida que operam.
Para saber mais sobre cada um desses tipos, confira nosso artigo detalhado sobre Tipos de agentes de IA.
Estrutura multiagente
Uma estrutura multiagente é um sistema onde vários agentes de IA colaboram para resolver tarefas complexas, interagindo entre si e com seu ambiente. Cada agente na estrutura possui funções, capacidades ou conhecimentos especializados e trabalham juntos para atingir um objetivo comum. Os agentes são autônomos, o que significa que podem perceber seu ambiente, raciocinar sobre ele, realizar ações e aprender ao longo do tempo.
- Pergunta do usuário: o processo começa com um usuário enviando uma consulta ou tarefa. Esta consulta é a entrada que o agente de IA deve processar.
- LLM (modelo de linguagem grande): A consulta é enviada primeiro para o LLMque interpreta a pergunta e resolve como processá-la. O LLM gera uma resposta inicial e resolve se etapas adicionais são necessárias para responder totalmente à consulta.
- Ação: se forem necessárias etapas adicionais, o agente executa ações usando diversas ferramentas ou sistemas externos, como pesquisas na internet, consultas de banco de dados ou APIs (como WolframAlpha ou Wikipedia). Essas ações ajudam o agente a coletar informações adicionais ou a executar tarefas específicas.
- Observação: O resultado da ação é realimentado no sistema como um observação. O agente avalia essas informações para determinar se elas respondem à consulta do usuário ou se são necessárias ações adicionais.
- Laço: O sistema pode passar por múltiplas iterações do Ação e Observação etapas, refinando continuamente a resposta até que a resposta closing seja determinada.
- Saída: assim que o agente conclui o processo e gera a resposta closing, ele a entrega ao usuário.
Este ciclo permite ao agente melhorar iterativamente a precisão das suas respostas, incorporando ferramentas e ações externas, entregando assim resultados mais abrangentes e precisos.
Agentes de IA versus sistemas tradicionais de IA composta
Os agentes de IA representam um avanço significativo em relação aos sistemas tradicionais de IA composta devido à sua autonomia, raciocínio e adaptabilidade. Embora os sistemas tradicionais ainda sejam eficazes para tarefas simples e bem definidas, faltam-lhes as capacidades dinâmicas de resolução de problemas que os agentes de IA possuem.
A tabela abaixo destaca as principais diferenças entre Agentic AI Chatbots (representando agentes de IA) e Non-Agentic AI Chatbots (representando sistemas compostos tradicionais):
| Recurso/Aspecto | Chatbots de IA Agentic (Agentes de IA) | Chatbots de IA não-agentes (sistemas tradicionais de IA composta) |
| Autonomia | Altamente autônomo, capaz de raciocinar e tomar decisões. | Autonomia limitada, segue principalmente regras pré-programadas. |
| Processo de tomada de decisão | Pode planejar e dividir tarefas complexas em etapas menores para obter melhores soluções. | Segue lógica direta sem capacidade actual de raciocínio. |
| Acesso a ferramentas externas | Consegue acessar e usar ferramentas externas (por exemplo, APIs, bancos de dados) para melhorar as respostas. | Normalmente não acessa ferramentas ou sistemas externos. |
| Aprendizado | Tem memória e pode melhorar aprendendo com interações anteriores. | Pode ter aprendizagem limitada, geralmente dentro de um conjunto fixo de respostas. |
| Resolução de problemas | Consegue lidar com problemas complexos e de várias etapas, combinando raciocínio com recursos externos. | Lida com problemas simples e bem definidos com respostas com script. |
| Flexibilidade | Flexível e adaptável a mudanças de consultas ou tarefas. Pode ajustar sua abordagem com base em novas informações. | Rígido em suas respostas, incapaz de se adaptar além da lógica predefinida. |
| Lógica de Controle | Usa uma abordagem baseada no raciocínio para decidir as etapas necessárias para atingir uma meta. | Segue uma lógica codificada e baseada em regras, sem um raciocínio mais profundo. |
| Geração de Resposta | Itera nas respostas coletando mais dados e refinando a solução até ficar precisa. | Fornece uma resposta imediata sem revisitar ou melhorar o resultado. |
| Tratamento de consultas complexas | Capaz de resolver consultas altamente complexas ou ambíguas usando múltiplos recursos. | Mais adequado para consultas diretas e bem definidas. |
| Memória e Personalização | Retém interações anteriores para fornecer respostas mais personalizadas e conscientes do contexto. | Normalmente não tem memória, fornecendo respostas genéricas ou estáticas. |
| Casos de uso | Best para problemas dinâmicos e em evolução, como gerenciamento de projetos, atendimento ao cliente ou pesquisa. | Melhor para suporte básico ao cliente, perguntas frequentes ou conversas lineares. |
Aplicações do mundo actual de agentes de IA
Os agentes de IA têm aplicações práticas em vários campos, desde atendimento ao cliente e gerenciamento de projetos até desenvolvimento e pesquisa de software program. Por exemplo, um agente de IA poderia lidar de forma independente com problemas do GitHub, analisando o problema, recuperando dados relevantes e sugerindo ou mesmo implementando soluções. Este nível de autonomia permite aos agentes de IA lidar com um espectro mais amplo de tarefas em comparação com os sistemas tradicionais, tornando-os particularmente úteis em ambientes dinâmicos e imprevisíveis.
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Outros recursos úteis
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Conclusão
Os agentes de IA representam o próximo grande salto na inteligência synthetic, oferecendo um nível de raciocínio, planejamento e autonomia que ultrapassa os sistemas tradicionais de IA composta. À medida que esses agentes se tornam mais integrados em nossas vidas diárias e fluxos de trabalho profissionais, eles desempenharão um papel elementary para nos ajudar a enfrentar com facilidade desafios cada vez mais complexos. Seja gerenciando seus planos de férias ou lidando com tarefas complexas, como solução de problemas de software program, os agentes de IA estão preparados para revolucionar a forma como interagimos com a IA.
Fique ligado enquanto continuamos a explorar esta emocionante fronteira em IA.
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