Os agentes de IA estão emergindo como uma das principais tendências para 2025, redefinindo como nós humanos interagimos com tecnologia avançada. Bibliotecas como AutoGen e CrewAI têm ganhado destaque, fornecendo ferramentas robustas para criar e gerenciar esses agentes. Mas você sabe o que exatamente é um agente de IA e como ele funciona e o que ele pode realizar?
Projetos atuais utilizando LLM: Limitadas por Design
Antes de abordarmos os agentes de IA, vejamos um exemplo prático e mais comum do uso de LLMs. Atualmente, grande parte dos projetos com as LLMs são utilizadas em contextos onde o conhecimento é limitado a bases específicas, como arquivos estáticos ou documentos empresariais, para ser um chatbot interno ou chatbot externo para clientes.
Mas, imagine um cenário no qual você pergunta ao chatbot da sua empresa:
“Quantos dias de férias ainda posso tirar?”
Neste caso, o fluxo seria:
No entanto, a resposta provavelmente seria incorreta, já que o modelo não acessa dados pessoais, como os dias restantes de férias. Além disso, manter uma base de conhecimento constantemente atualizada com dados individuais de todos os funcionários é um grande desafio para as empresas. Assim, as LLMs brilham em tarefas como resumos, traduções e respostas sobre informações gerais de documentos ou produtos da empresa. Porém, quando se trata de dúvidas mais específicas e pessoais, suas limitações se tornam evidentes.
Onde Entram os Agentes de IA?
Os agentes de IA ampliam as capacidades das LLMs, permitindo que lidem com tarefas personalizadas e complexas. Esses agentes são projetados para operar de forma autônoma, tomando decisões com base em objetivos pré-estabelecidos. Por exemplo, se quisermos responder corretamente à pergunta “Quantos dias de férias ainda posso tirar?”, o modelo precisaria:
Esse é um exemplo de um sistema composto por IA, onde múltiplos componentes trabalham em conjunto para resolver o problema.
A Abordagem Baseada em Sistemas
Ao adotar uma abordagem baseada em sistemas, nós conseguimos dividir a tarefa em componentes e escolhemos as melhores ferramentas para cada parte. Isso é mais eficiente e adaptável do que tentar ajustar um único modelo a todas as situações.
Agentes no Comando
Com os avanços nas capacidades de raciocínio das LLMs, tornou-se possível colocar esses
modelos no comando de sistemas compostos. Esses agentes conseguem decompor problemas complexos e criar planos para solucioná-los.
Pense nisso como um espectro:
• Sistemas rápidos: Seguem instruções programadas rigidamente porém ficam limitados a resolver aquele problema de uma unica maneira.
• Sistemas lentos: Criam planos, ajustam conforme necessário e resolvem de forma iterativa. Adotar uma abordagem de agente significa permitir que o modelo tome decisões e gerencie a lógica do sistema.
Componentes Essenciais de um Agente
Capacidade de raciocínio
O modelo é projetado para planejar e analisar detalhadamente cada etapa de uma tarefa, permitindo a adaptação da quantidade de interações que o agente realiza para “pensar” na resposta mais apropriada. Essa característica confere flexibilidade ao processo, ajustando-se às necessidades específicas de diferentes contextos.
Capacidade de ação
Equipado com acesso a ferramentas externas, o agente pode executar diversas funções como buscar informações na web, consultar bancos de dados, realizar cálculos matemáticos e utilizar modelos especializados, como tradutores. Além dessas funcionalidades, sua arquitetura é adaptável, possibilitando a construção de aplicações personalizadas para atender demandas específicas.
Capacidade de interagir com outros agentes
O agente é capaz de "conversar" com outros agentes de forma colaborativa, permitindo a troca de informações e a construção conjunta de respostas. Essa habilidade amplifica a precisão e a eficiência das soluções propostas, especialmente em cenários que exigem abordagens integradas e cooperativas.
Uma abordagem popular para configurar agentes é o ReACT, que combina raciocínio e ação.
Veja um exemplo prático:
Imagine que você quer saber quantos frascos de protetor solar de 60 ml levar para as férias. Um agente resolveria assim:
1. Consultar os dias de férias planejados. 2. Verificar a previsão do tempo para estimar as horas de sol.
3. Pesquisar a quantidade recomendada de protetor solar por hora de exposição. 4. Realizar os cálculos necessários.
Esse exemplo mostra como agentes podem lidar com problemas complexos, integrando várias etapas de maneira autônoma.
Os sistemas compostos de IA estão evoluindo rapidamente em direção à autonomia dos agentes. A escolha entre um sistema programático ou baseado em agentes depende da complexidade da tarefa:
• Problemas simples e bem definidos: Soluções programáticas são mais eficientes.
• Tarefas amplas e complexas: Agentes oferecem flexibilidade e eficácia.
Embora ainda estejamos nos estágios iniciais da implementação de agentes de IA, o progresso é acelerado. À medida que combinamos design de sistemas com comportamento autônomo, o potencial desses agentes torna-se evidente.
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