O que é desenvolvimento de agentes de IA?

O desenvolvimento de agentes de IA é o processo de criação de agentes de IA. Inclui projeto, desenvolvimento, treinamento, testes e implementação de IA agêntica.

As empresas podem optar por criar agentes de IA a partir do zero. Isso lhes dá controle total sobre a arquitetura agêntica e a funcionalidade. Elas também podem adaptar os sistemas de agentes a seus casos de uso e necessidades de negócios e personalizar a IA agêntica para tarefas específicas. Criar agentes de IA a partir do zero, por outro lado, requer conhecimento especializado significativo em inteligência artificial, aprendizado de máquina e desenvolvimento de software. Além disso, pode ser caro.

Uma abordagem mais rápida e escalável, especialmente para iniciantes, envolve o uso de frameworks de agentes de IA. Como estrutura fundamental para agentes impulsionados por IA, essas plataformas de software têm funcionalidades integradas que ajudam a simplificar o processo de desenvolvimento de agentes, incluindo arquiteturas e modelos predefinidos, sistemas de gerenciamento de tarefas e ferramentas de integração e monitoramento.

A implementação de agentes de IA normalmente consiste nesta série de etapas:

1. Definição de metas e escopo
2. Projete
3. Seleção de frameworks, modelos e ferramentas
4. Construa
5. Treinamento
6. Avaliação
7. Implementação e monitoramento

O primeiro passo é delinear objetivos claros e um escopo definido para um agente de IA. Veja aqui algumas perguntas que podem ajudar:

• Qual problema o agente resolverá?
• Quais tarefas ele precisará realizar?
• Quais dados ou entradas do usuário o agente de IA exigirá?
• Quais decisões ele precisará tomar?
• A tomada de decisão será autônoma ou será necessária uma abordagem "human-in-the-loop"?
• Quem são os usuários, e como usarão esse sistema de IA?

As respostas a essas perguntas podem ajudar a orientar a etapa de projeto.

O blueprint de um agente é elaborado durante a fase de projeto. Esse blueprint engloba a arquitetura, os fluxos de trabalho, a integração e a experiência do usuário.

Para funções simples, como agentes de suporte ao cliente rastreando pedidos em tempo real e fornecendo atualizações de status aos clientes, uma arquitetura de agente único pode ser suficiente. No entanto, para tarefas complexas, um sistema multiagentes pode ser mais adequado. Na área da saúde, por exemplo, um sistema multiagentes pode automatizar os fluxos de trabalho complexos de descoberta de medicamentos, com agentes separados para explorar bibliotecas de compostos químicos e resumir pesquisas médicas, e outro agente de IA generativa (IA gen) para gerar novos designs moleculares.

A arquitetura ajuda a determinar o tipo de agente de IA certo e seus componentes. Ajuda também a mapear fluxos de trabalho agênticos, incluindo casos extremos e cenários de erro. Em ecossistemas multiagentes, é necessário levar em consideração os protocolos de comunicação e as estratégias de orquestração e colaboração.

Se um agente for interagir diretamente com os usuários, as empresas podem optar por uma interface de assistente de IA semelhante a chatbots como o ChatGPT da OpenAI. Elas também precisarão de um plano para integração com outras plataformas e considerarão chamadas de ferramentas para acessar interfaces de programação de aplicativos (APIs), plug-ins externos, dados de clientes e outras fontes de dados para processamento de informações em tempo real e tomada de decisão dinâmica.

Depois que o projeto tiver sido estabelecido, a próxima etapa é escolher o framework, o modelo de IA e outras ferramentas ou bibliotecas de IA relevantes.

As organizações podem criar agentes por conta própria usando linguagens de programação, como Python ou JavaScript. Para aquelas que empregam frameworks agênticos, algumas escolhas comuns incluem frameworks de código aberto como BeeAI, CrewAI, LangChain, LangGraph e o kit de desenvolvimento de software AutoGen e Semantic Kernel da Microsoft (SDK).

A seleção de modelos é crucial para alinhar algoritmos de aprendizado de máquina ou grandes modelos de linguagem (LLMs) com as funções e tarefas de um agente de IA. As empresas também podem buscar ferramentas especializadas, como sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG) ou bibliotecas como PyTorch, scikit-learn e TensorFlow, para impulsionar ainda mais seus agentes de IA.

A fase de construção é onde a ação de desenvolvimento do agente acontece. Para evitar sobrecarga, as empresas podem adotar uma abordagem modular, criando cada componente separadamente antes de combiná-los em um agente de IA funcional. Essa estratégia modular também facilita a manutenção, já que as alterações em cada parte terão um impacto mínimo em todo o sistema do agente.

Além de construir o próprio agente de IA, as organizações devem considerar também estes fatores ao desenvolver a IA agêntica:

• Eficiência: os agentes de IA devem processar dados, tomar decisões, realizar ações e produzir respostas com rapidez.
• Escalabilidade: os agentes devem ser robustos o suficiente para lidar com volumes crescentes sem a degradação de seu desempenho.
• Segurança: a incorporação de proteções de segurança, como controle de acesso, autenticação e criptografia, pode ajudar a evitar ataques adversários e acessos e interações não autorizados.

O treinamento do modelo envolve um modelo de IA aprendendo com um conjunto de dados de treinamento de amostras de tarefas relevantes para as funções e ações de um agente. É um processo iterativo, que envolve preparar um conjunto de dados, executar o modelo com base nesses dados, medir seu desempenho por meio de um sinal de perda ou recompensa e ajustar os parâmetros do modelo para melhorar as previsões futuras.

Treinar modelos de aprendizado de máquina a partir do zero pode ser demorado, caro e consumir muitos recursos. Em vez disso, as empresas podem preferir usar um modelo pré-treinado e realizar seu ajuste fino em conjuntos de dados específicos das tarefas de um agente de IA.

A avaliação do agente de IA é o processo de testar e validar a IA agêntica para garantir que ela atinja suas metas e tenha o desempenho esperado. Requer um conjunto de dados de testes ou validação que seja diferente do conjunto de dados de treinamento e diversificado o suficiente para abranger todos os casos de teste possíveis e refletir cenários do mundo real.

A realização de testes em uma área de testes ou em um ambiente simulado pode ajudar a identificar melhorias de desempenho desde o início e identificar quaisquer problemas de segurança e riscos éticos antes de implementar os agentes para os usuários reais.

Assim como os benchmarks de LLMs, os agentes de IA também possuem um conjunto de métricas de avaliação. As mais comuns incluem métricas funcionais, como taxa de sucesso ou conclusão de tarefas, taxa de erro e latência, e métricas éticas, como pontuação de viés e imparcialidade e vulnerabilidade de injeção de prompts. Agentes e bots que interagem com os usuários são avaliados de acordo com seu fluxo de conversação, taxa de engajamento e pontuação de satisfação do usuário.

Depois de medir as métricas e analisar os resultados dos testes, as equipes de desenvolvimento de agentes podem prosseguir com a depuração de algoritmos, modificar as arquiteturas dos agentes, refinar a lógica e otimizar o desempenho.

Essa fase final envolve a implementação de sistemas agênticos em ambientes de produção reais, onde os clientes podem interagir e usar os agentes de IA. Inclui também o monitoramento contínuo, que é crítico para rastrear e aprimorar o desempenho do agente e garantir que ele se adapte a novas situações e desafios.

Plataformas como Amazon Bedrock AgentCore e IBM® watsonx.ai ajudam a automatizar a implementação e o monitoramento dos agentes. Com o watsonx.ai, por exemplo, os desenvolvedores podem aproveitar a implementação com um clique e os recursos de rastreamento para observabilidade.