O próximo nível de inteligência artificial: agentes autônomos de IA estão conquistando o mundo digital – agentes de IA versus modelos de IA

🌟 O rápido desenvolvimento da inteligência artificial (IA) nos últimos anos levou a avanços impressionantes em áreas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem e geração de conteúdo. Mas o futuro da IA ​​vai muito além de modelos isolados treinados para tarefas específicas. Estamos no início de uma nova era em que os sistemas inteligentes são capazes de pensar, agir e interagir com o seu ambiente de forma independente: a era dos agentes de IA.

🧑‍🍳🏗️ O chef como metáfora para arquiteturas cognitivas

Imagine um chef experiente na cozinha de um restaurante movimentado. Seu objetivo é criar pratos requintados para os convidados. Este processo envolve uma sequência complexa de planejamento, execução e adaptação. Ele registra informações – pedidos dos convidados, ingredientes disponíveis na despensa e na geladeira. Ele então considera quais pratos pode preparar com os recursos disponíveis e seu conhecimento. Por fim ele entra em ação, cortando legumes, temperando pratos e fritando carnes. Ele faz ajustes ao longo do processo, ajustando seus planos quando os ingredientes acabam ou quando recebe feedback dos convidados. Os resultados de suas ações anteriores informam suas decisões futuras. Este ciclo de ingestão de informações, planejamento, execução e adaptação descreve uma arquitetura cognitiva única que o chef aplica para atingir seu objetivo.

🛠️🤔 Como os agentes de IA pensam e agem

Assim como este chef, os agentes de IA podem usar arquiteturas cognitivas para atingir seus objetivos. Eles processam informações de forma iterativa, tomam decisões informadas e otimizam suas próximas etapas com base em resultados anteriores. No centro dessas arquiteturas cognitivas está uma camada responsável pelo gerenciamento da memória, do estado, do raciocínio e do planejamento. Ele usa técnicas avançadas de prompts e estruturas relacionadas para orientar o raciocínio e o planejamento, permitindo que o agente interaja de forma mais eficaz com seu ambiente e conclua tarefas complexas.

Adequado para:

• Artigo técnico do Google (PDF) em inglês: “Agentes” – estrutura e funcionalidade dos agentes de IA

📊⚙️ Diferenças entre modelos tradicionais de IA e agentes de IA

A distinção entre modelos simples de IA e estes agentes avançados é crucial. Os modelos tradicionais são limitados ao conhecimento contido nos seus dados de treinamento. Eles tiram conclusões ou previsões individuais com base na consulta imediata do usuário. A menos que sejam explicitamente implementados, eles não mantêm o histórico da sessão ou o contexto contínuo, como o histórico do chat. Eles também não têm a capacidade de interagir nativamente com sistemas externos ou de executar processos lógicos complexos. Embora os usuários possam orientar os modelos para fazer previsões mais complexas por meio de instruções inteligentes e do uso de estruturas de raciocínio (como Chain-of-Thought ou ReAct), a arquitetura cognitiva real não está inerentemente ancorada no modelo.

Em contrapartida, os agentes de IA possuem uma gama alargada de conhecimentos, que é alcançada através da ligação a sistemas externos através das chamadas “ferramentas”. Eles gerenciam o histórico de sessões para permitir inferências e previsões em vários níveis com base nas solicitações e decisões dos usuários na camada de orquestração. Um “movimento” ou interação é definido como uma troca entre o sistema em interação e o agente. A integração de ferramentas é parte integrante da arquitetura do agente e aproveita arquiteturas cognitivas nativas que empregam estruturas de raciocínio ou estruturas de agente pré-construídas.

🛠️🌐 Ferramentas: a ponte para o mundo real

Essas ferramentas são fundamentais para a forma como os agentes interagem com o mundo exterior. Embora os modelos de linguagem tradicionais sejam excelentes no processamento de informações, eles não têm a capacidade de perceber ou influenciar diretamente o mundo real. Isto limita a sua utilidade em situações que requerem interação com sistemas ou dados externos. Você poderia dizer que um modelo de linguagem é tão bom quanto aquilo que aprendeu com seus dados de treinamento. Não importa quantos dados sejam inseridos em um modelo, falta-lhe a capacidade básica de interagir com o mundo exterior. As ferramentas preenchem essa lacuna e permitem interações contextuais em tempo real com sistemas externos.

🛠️📡 Extensões: pontes padronizadas para APIs

Existem diferentes tipos de ferramentas disponíveis para agentes de IA. As extensões fornecem uma ponte padronizada entre uma API e um agente, permitindo que as APIs sejam executadas perfeitamente, independentemente de sua implementação subjacente. Imagine desenvolver um agente para ajudar os usuários a reservar voos. Você deseja usar a API do Google Flights, mas não tem certeza de como o agente deve fazer solicitações para esse endpoint da API. Uma abordagem seria implementar um código personalizado que analisasse a solicitação do usuário e chamasse a API. No entanto, isso é propenso a erros e difícil de escalar. Uma solução mais robusta é usar uma extensão. Uma extensão usa exemplos para ensinar ao agente como usar o endpoint da API e quais argumentos ou parâmetros são necessários para uma chamada bem-sucedida. O agente pode então decidir em tempo de execução qual extensão é mais adequada para resolver a consulta do usuário.

💻📑 Recursos: tarefas estruturadas e capacidade de reutilização

As funções são semelhantes em conceito às funções no desenvolvimento de software. Eles são módulos de código independentes que executam uma tarefa específica e podem ser reutilizados quando necessário. No contexto de agentes, um modelo pode escolher entre um conjunto de funções conhecidas e decidir quando chamar qual função com quais argumentos. No entanto, diferentemente das extensões, um modelo não faz uma chamada direta à API ao usar funções. A execução ocorre no lado do cliente, dando aos desenvolvedores mais controle sobre o fluxo de dados na aplicação. Isso é particularmente útil quando as chamadas de API devem ocorrer fora do fluxo direto da arquitetura do agente, quando restrições de segurança ou autenticação impedem chamadas diretas ou quando restrições operacionais ou de tempo impossibilitam a execução em tempo real. As funções também são ótimas para formatar a saída do modelo em um formato estruturado (como JSON), o que facilita o processamento posterior por outros sistemas.

🧠📚 O problema do conhecimento estático e a solução através de armazenamentos de dados

Os armazenamentos de dados abordam as limitações do conhecimento estático dos modelos de linguagem. Pense em um modelo de linguagem como uma enorme biblioteca de livros contendo seus dados de treinamento. Ao contrário de uma biblioteca real, que acrescenta constantemente novos volumes, este conhecimento permanece estático.

Os armazenamentos de dados permitem que os agentes acessem informações mais dinâmicas e oportunas. Os desenvolvedores podem fornecer dados adicionais em seu formato nativo, eliminando transformações de dados demoradas, retreinamento de modelo ou ajuste fino. O armazenamento de dados converte os documentos recebidos em incorporações de vetores que o agente pode usar para extrair as informações necessárias.

Um exemplo típico do uso de armazenamentos de dados é a Geração Aumentada de Recuperação (RAG), onde o agente pode acessar uma variedade de formatos de dados, incluindo conteúdo de sites, dados estruturados (PDFs, documentos Word, arquivos CSV, planilhas) e dados não estruturados (HTML, PDF, TXT). O processo envolve gerar incorporações para a solicitação do usuário, comparar essas incorporações com o conteúdo do banco de dados vetorial, recuperar o conteúdo relevante e passá-lo ao agente para formular uma resposta ou ação.

🎯🛠️ Uso de ferramentas e abordagens de aprendizagem para agentes

A qualidade das respostas de um agente depende diretamente da sua capacidade de compreender e executar estas diversas tarefas, incluindo a seleção das ferramentas certas e a sua utilização eficaz. A fim de melhorar a capacidade de um modelo de selecionar as ferramentas apropriadas, existem várias abordagens de aprendizagem direcionada:

1. Aprendizagem em contexto

Fornece um modelo generalizado com um prompt, ferramentas e alguns exemplos no momento da inferência, permitindo aprender rapidamente como e quando usar essas ferramentas para uma tarefa específica. A estrutura ReAct é um exemplo dessa abordagem.

2. Aprendizagem em contexto baseada em recuperação

Vai um passo além e preenche dinamicamente o prompt do modelo com as informações, ferramentas e exemplos relacionados mais relevantes recuperados do armazenamento externo.

3. Aprendizagem baseada em ajuste fino

Envolve treinar um modelo com um conjunto maior de dados de exemplos específicos antes da inferência. Isso ajuda o modelo a entender quando e como aplicar determinadas ferramentas antes mesmo de receber solicitações dos usuários.

A combinação dessas abordagens de aprendizagem permite soluções robustas e adaptáveis.

🤖🔧 Desenvolvimento de agentes de IA e soluções de código aberto

A implementação prática de agentes de IA pode ser significativamente simplificada usando bibliotecas como LangChain e LangGraph. Essas bibliotecas de código aberto permitem que os desenvolvedores criem agentes complexos “encadeando” sequências de lógica, raciocínio e chamadas de ferramentas.

Por exemplo, usando a SerpAPI (para Pesquisa Google) e a API Google Places, um agente pode responder à consulta de várias etapas de um usuário, primeiro encontrando informações sobre um evento específico e depois encontrando o endereço do local associado.

🌐⚙️ Produção e plataformas para agentes de IA

Para o desenvolvimento de aplicações de produção, plataformas como a Vertex AI do Google fornecem um ambiente totalmente gerenciado que fornece todos os elementos essenciais para a criação de agentes. Usando uma interface de linguagem natural, os desenvolvedores podem definir rapidamente elementos críticos de seus agentes, incluindo objetivos, instruções de tarefas, ferramentas e exemplos.

A plataforma também fornece ferramentas de desenvolvimento para testar, avaliar, medir o desempenho, depurar e melhorar a qualidade geral dos agentes desenvolvidos. Isso permite que os desenvolvedores se concentrem na construção e no refinamento de seus agentes, enquanto a complexidade da infraestrutura, implantação e manutenção é tratada pela plataforma.

🌌🚀 Futuro dos agentes de IA: encadeamento de agentes e aprendizagem iterativa

O futuro dos agentes de IA possui um potencial imenso. À medida que as ferramentas evoluem e as competências de raciocínio melhoram, os agentes serão capazes de resolver problemas cada vez mais complexos. Uma abordagem estratégica, **“Agent Chaining”**, combinando agentes especializados – cada um especialista em uma área ou tarefa específica – continuará a crescer em importância e permitirá resultados excelentes em vários setores e áreas problemáticas.

É importante enfatizar que o desenvolvimento de arquiteturas de agentes complexos requer uma abordagem iterativa. A experimentação e o refinamento são fundamentais para encontrar soluções para requisitos de negócios e necessidades organizacionais específicos.

Embora não existam dois agentes idênticos devido à natureza generativa dos modelos subjacentes, ao aproveitar os pontos fortes destes componentes fundamentais podemos criar aplicações poderosas que ampliam as capacidades dos modelos de linguagem e acrescentam valor real. A jornada da IA, de modelos passivos a agentes ativos e inteligentes, apenas começou e as possibilidades parecem ilimitadas.

Do local ao global: as PME conquistam o mercado global com estratégias inteligentes - Imagem: Xpert.Digital

Numa altura em que a presença digital de uma empresa determina o seu sucesso, o desafio é como tornar essa presença autêntica, individual e abrangente. O Xpert.Digital oferece uma solução inovadora que se posiciona como uma intersecção entre um centro industrial, um blog e um embaixador da marca. Combina as vantagens dos canais de comunicação e vendas em uma única plataforma e permite a publicação em 18 idiomas diferentes. A cooperação com portais parceiros e a possibilidade de publicação de artigos no Google News e numa lista de distribuição de imprensa com cerca de 8.000 jornalistas e leitores maximizam o alcance e a visibilidade do conteúdo. Isso representa um fator essencial em vendas e marketing externo (SMarketing).

Mais sobre isso aqui:

• Autêntico. Individualmente. Global: A estratégia Xpert.Digital para a sua empresa

⚙️ O desenvolvimento da inteligência artificial (IA) conheceu uma dinâmica notável nos últimos anos. Em particular, o conceito de “agentes” permitiu um novo nível de interação e resolução de problemas. Os agentes são mais do que apenas modelos; são sistemas autônomos que perseguem objetivos interagindo com o mundo, processando informações e tomando decisões. A seguir, o conceito de agentes é analisado e complementado com abordagens inovadoras para aumentar o desempenho.

🚀 O que é um agente?

Um agente pode ser definido como uma aplicação de software que tenta atingir um objetivo através da observação e interação com seu ambiente. Ao contrário dos modelos tradicionais que simplesmente respondem às solicitações, os agentes são capazes de agir de forma proativa e decidir de forma independente como atingir o seu objetivo.

✨ Componentes principais de um agente

• O modelo: O elemento central de um agente é o modelo de linguagem, que atua como tomador de decisão. Este modelo pode ser de natureza geral ou adaptado especificamente para casos de uso específicos.
• As ferramentas: As ferramentas ampliam os recursos do modelo, fornecendo acesso a fontes de dados ou funções externas. Exemplos são integrações de API ou bancos de dados.
• A camada de orquestração: esta camada controla como o agente coleta informações, processa informações e executa ações. Forma o “cérebro” do agente, integrando lógica, memória e tomada de decisões.

🧠 Agentes versus modelos

Uma diferença fundamental entre agentes e modelos simples reside na forma como lidam com a informação:

• Modelos: Limitados a respostas baseadas em inferências e usam apenas dados de treinamento.
• Agentes: aproveitem ferramentas para obter informações em tempo real e executar tarefas avançadas, como interações multiturno.

🔧 Funcionalidades estendidas por meio de ferramentas

🌐 Extensões

Extensões são interfaces entre APIs e agentes. Eles permitem que o agente faça chamadas de API sem a necessidade de código personalizado complexo.

⚙️ Recursos

Ao contrário das extensões, as funções são executadas no lado do cliente. Eles fornecem aos desenvolvedores controle sobre o fluxo de dados e permitem a implementação de lógica específica.

📊 Bancos de dados

Ao integrar bancos de dados vetoriais, os agentes podem acessar dinamicamente dados estruturados e não estruturados para fornecer respostas mais precisas e contextuais.

📈 Aumentando o desempenho por meio de aprendizagem direcionada

Para aumentar a eficiência dos agentes, existem vários métodos de aprendizagem:

1. Aprendizagem no contexto: permite que os modelos aprendam e apliquem ferramentas e exemplos diretamente durante o tempo de inferência.
2. Aprendizagem contextual baseada em recuperação: combina a recuperação dinâmica de dados com o modelo para acessar informações contextuais.
3. Ajuste fino: o modelo é otimizado para tarefas específicas por meio de adições de dados direcionadas.

🔮 Potencial futuro dos agentes

O desenvolvimento de agentes vai muito além das aplicações anteriores. No futuro, os agentes poderão mudar o jogo nas seguintes áreas:

• Assistência médica: os agentes podem fornecer diagnósticos e planos de tratamento personalizados.
• Educação: Plataformas dinâmicas de aprendizagem podem ser realizadas através de agentes que respondam às necessidades de cada aluno.
• Economia: Os processos automatizados e a tomada de decisões poderiam ser revolucionados nas empresas através da utilização de agentes.

🏁 Os agentes representam um avanço revolucionário em IA

Os agentes representam um avanço revolucionário na IA ao combinar modelos com ferramentas, lógica e capacidades de tomada de decisão. As possibilidades que oferecem são quase ilimitadas e a sua importância continuará a crescer num mundo cada vez mais dependente de dados e automação.

☑️ Apoio às PME em estratégia, consultoria, planeamento e implementação

☑️ Criação ou realinhamento da estratégia digital e digitalização

☑️ Expansão e otimização dos processos de vendas internacionais

☑️ Plataformas de negociação B2B globais e digitais

☑️ Desenvolvimento de negócios pioneiro

Konrad Wolfenstein

Ficarei feliz em servir como seu conselheiro pessoal.

Você pode entrar em contato comigo preenchendo o formulário de contato abaixo ou simplesmente ligando para +49 89 89 674 804 (Munique) .

Estou ansioso pelo nosso projeto conjunto.

Xpert.Digital é um hub para a indústria com foco em digitalização, engenharia mecânica, logística/intralogística e energia fotovoltaica.

Com nossa solução de desenvolvimento de negócios 360°, apoiamos empresas conhecidas, desde novos negócios até o pós-venda.

Inteligência de mercado, smarketing, automação de marketing, desenvolvimento de conteúdo, PR, campanhas por email, mídias sociais personalizadas e nutrição de leads fazem parte de nossas ferramentas digitais.

Você pode descobrir mais em: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus