Em 2025, os Agentes de IA serão a grande tendência. Mas o que exatamente são esses agentes? Para entender, precisamos examinar as mudanças que estão ocorrendo no campo da IA generativa. Um dos primeiros movimentos é a transição de modelos monolíticos para sistemas de IA compostos. Acompanhe aqui no Dicas TOP essa nova tendência inovativa.
O que São Agentes de IA
Agentes de IA são sistemas computacionais projetados para executar tarefas específicas de maneira autônoma, utilizando inteligência artificial para analisar dados, tomar decisões e interagir com o ambiente ou usuários. Eles combinam algoritmos avançados e modelos de aprendizado de máquina para desempenhar funções variadas, como atendimento ao cliente, gerenciamento de dados, automação de processos e muito mais. Esses agentes são fundamentais para otimizar operações em diversos setores, pois são capazes de aprender com experiências anteriores e se adaptar a novas situações, proporcionando eficiência e inovação em soluções digitais.
Do Monolítico ao Composto
Modelos isolados são limitados pelos dados nos quais foram treinados, impactando o que eles sabem sobre o mundo e as tarefas que podem resolver. Além disso, adaptá-los pode ser desafiador e exigir um investimento significativo em dados e recursos. Por exemplo, se eu quiser planejar uma viagem de férias e descobrir quantos dias de férias tenho disponíveis, posso inserir essa consulta em um modelo. A resposta provavelmente será incorreta, pois o modelo não sabe quem sou e não tem acesso a informações sensíveis sobre mim.
Os modelos podem ser úteis para várias tarefas, como resumir documentos e criar rascunhos de e-mails. Porém, a verdadeira mágica acontece quando começamos a construir sistemas ao redor do modelo, integrando-o aos processos existentes.
Sistemas de IA Compostos
Para resolver o problema do planejamento de férias – citado acima, primeiramente, precisaríamos fornecer ao modelo acesso ao banco de dados onde estão armazenadas as informações de férias. Posteriormente, envia-se a mesma solicitação ao modelo, que, consequentemente, geraria uma consulta para buscar informações nesse banco de dados. Como resultado, o sistema forneceria uma resposta correta, como: “Maria, você tem dez dias restantes no seu banco de dados de férias”. Esse cenário exemplifica, portanto, um sistema de IA composto, que reconhece que certos problemas são melhor resolvidos aplicando, de forma eficiente, princípios de design de sistema.
A Importância do Design de Sistema
Os sistemas de IA são modularizados, permitindo a combinação de diferentes componentes, como modelos ajustados, modelos de linguagem de larga escala, e programas que podem verificar saídas. Esse design modular torna a adaptação e a solução de problemas mais rápidas e eficientes, em comparação com o ajuste de um modelo.
O Papel dos Agentes de IA
Os Agentes de IA entram em cena ao permitir que um modelo de linguagem de grande porte (LLM) controle a lógica de um sistema composto. Isso é possível graças às melhorias nas capacidades de raciocínio dos LLMs. Ao colocar um LLM no controle, podemos permitir que ele quebre problemas complexos e desenvolva um plano para resolvê-los.
Os agentes podem ser configurados para pensar rapidamente, seguindo instruções estritas, ou para pensar de forma mais lenta, criando um plano e ajustando-o conforme necessário. Essa abordagem permite que os agentes lidem com problemas complexos de forma mais eficaz.
Componentes dos Agentes de LLM
- Capacidade de Raciocínio: O modelo é central na resolução de problemas, sendo instruído a desenvolver um plano e raciocinar sobre cada etapa.
- Capacidade de Ação: Isso se dá por meio de programas externos chamados ferramentas ou plugins, que o modelo pode chamar para executar soluções.
- Acesso à Memória: Os agentes podem armazenar e recuperar informações sobre interações passadas, tornando a experiência mais personalizada.
Agentes e RAG (Geração Aumentada por Recuperação)
Um dos métodos mais populares de sistemas compostos é a Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Isso envolve a combinação de raciocínio e ações, permitindo que um agente desenvolva um plano, execute ações e ajuste esse plano conforme necessário. Por exemplo, ao planejar uma viagem, um agente pode buscar informações sobre o clima e calcular a quantidade de protetor solar necessária, considerando variáveis como dias de férias e horas ao sol.
Desafios e Oportunidades
Estamos apenas no início da era dos sistemas de agentes. A combinação do design de sistema com o comportamento agente está avançando rapidamente. O desafio é equilibrar a autonomia do sistema com a precisão nas respostas. Para problemas bem definidos e estreitos, uma abordagem programática pode ser mais eficiente, enquanto problemas complexos se beneficiam da flexibilidade dos agentes.
Considerações Finais
Os Agentes de IA estão prontos para transformar a forma como interagimos com a inteligência artificial. À medida que a tecnologia avança, veremos mais sistemas que não apenas respondem, mas que realmente compreendem e resolvem problemas complexos. Acompanhe as novidades e prepare-se para um futuro aonde a IA será uma aliada ainda mais poderosa.
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