Já ouviu falar em Agentes de IA? Imagine um exército de pequenos robôs digitais, cada um especializado em uma tarefa, trabalhando juntos para turbinar a inteligência artificial. Esses agentes estão transformando a forma como a IA opera, tornando-a mais eficiente e acessível para todos. Vamos explorar como esses agentes estão revolucionando o mundo da tecnologia e como eles podem impulsionar a automação a níveis inéditos.
O que são Agentes de IA?
Agentes de IA são ferramentas que operam de forma autônoma, ou seja, sem a necessidade de intervenção humana constante. Essa autonomia é uma das principais forças por trás da adoção da IA em diversos setores. No entanto, os agentes trazem consigo uma capacidade de inteligência muito maior para as tarefas que executam.
Em termos mais específicos, os agentes são componentes modulares dentro de um sistema de IA. Eles são projetados para realizar tarefas especializadas. Por exemplo, em profissões onde as condições climáticas são cruciais, um agente pode ser configurado para fornecer relatórios meteorológicos diários detalhados. Esses relatórios são baseados em análises de diversas fontes, como dados meteorológicos de código aberto e condições atmosféricas locais.
Pense nesse agente como um funcionário dedicado a uma única, porém importante, tarefa. É o tipo de atividade que, embora consuma tempo significativo de um profissional, não justifica a criação de um cargo específico. E é aí que reside a beleza dos Agentes de IA, que podem te ajudar a ser mais produtivo.
Imagine agora o poder de múltiplos agentes trabalhando em conjunto, integrados a um sistema de IA. Recentemente, equipes têm explorado agentes para traduzir texto em SQL e também para gerar gráficos a partir de descrições textuais. Essas são tarefas altamente especializadas que demandariam um tempo considerável de qualquer cientista de dados.
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O Funcionamento dos Agentes de IA
Um excelente exemplo de como os Agentes de IA podem ser implementados de forma eficaz é o LangChain Python. Essa ferramenta permite que os usuários ampliem um modelo de linguagem grande (LLM) com múltiplos agentes. Ao fornecer descrições das ferramentas e fontes de dados disponíveis, um agente, utilizando um LLM como base, pode aprender a usar a ferramenta mais adequada para auxiliar em uma determinada consulta.
Essa capacidade dos LLMs é conhecida como “aprendizado no contexto”. Modelos como GPT-3 e GPT-4 possuem um ponto de corte em seus dados de treinamento. Nesses casos, os agentes podem ser utilizados para recuperar informações mais atualizadas, como os artigos mais recentes sobre um determinado assunto. Ao estender essa capacidade, uma equipe de agentes, cada um com uma tarefa específica, pode aprimorar qualquer LLM.
Outro caso de uso poderoso para os agentes é aquele que envolve o uso de múltiplos LLMs. Geralmente, esses modelos de fundação não são igualmente adequados para todas as tarefas. Por isso, é útil ter a opção de explorar cada um de acordo com suas forças. É aqui que os agentes de roteamento podem agregar um valor significativo.
Se sabemos, por exemplo, que o Llama é melhor na conversão de texto para SQL e que o Gemini é melhor na criação de gráficos a partir de texto, mas queremos um gráfico de barras mostrando a precipitação dos últimos 12 meses, precisamos apenas das capacidades do Gemini. Um agente de roteamento pode avaliar de forma inteligente uma consulta e direcioná-la para o modelo mais apropriado, garantindo que menos recursos sejam utilizados na recuperação do resultado desejado. Agentes também podem ser usados para acessar APIs para obter informações em tempo real ou para acessar modelos via linguagem natural, como modelos de recomendação de produtos para clientes.
Sistemas de IA Compostos
Em conjunto, tudo isso forma o que chamamos de sistema de IA composto. Isso significa que temos uma equipe de Agentes de IA e modelos trabalhando de forma eficiente e direcionada por meio de uma única interface. Isso ajuda a reduzir a quantidade de recursos necessários para entregar determinados resultados, já que os agentes só acionam os modelos ou APIs necessários para a tarefa específica, evitando, por exemplo, uma chamada a um LLM para um cálculo relativamente simples.
A capacidade de democratizar a tecnologia é o principal motor por trás da criação de agentes e sistemas de IA. Sistemas de IA compostos, sustentados por agentes, podem ser utilizados de forma mais ampla, já que os usuários não precisam mais se responsabilizar pela orquestração, como saber onde os dados estão localizados ou entender quais APIs são necessárias para entregar determinadas características ou funcionalidades. É claro que o sistema de IA precisa ser construído com todo o rigor técnico e as proteções exigidas pela empresa e seu contexto, mas o usuário final não precisa entender todos esses detalhes.
À medida que a IA avança, também avançam os casos de uso para os agentes. Já estamos vendo aplicações incríveis de agentes para modelos multimodais, como a capacidade de extrair informações relevantes de documentos. Por exemplo, extrair informações de pagamento de faturas em formato PDF e, em seguida, passar essas informações por meio de uma API de iniciação de pagamento. Imediatamente, a capacidade que temos de automatizar múltiplas tarefas em série é aprimorada pelo sistema de IA composto.
Por esta razão, prevejo que os Agentes de IA se tornarão componentes cruciais em iniciativas de transformação digital lideradas pela IA em todos os setores. Isso acontecerá à medida que os modelos continuarem a amadurecer e os sistemas de IA compostos entregarem níveis de automação cada vez mais avançados, transformando a maneira como as empresas operam e competem.
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