O que é IA agêntica?

Ao contrário dos modelos de IA tradicionais, que operam dentro de restrições predefinidas e requerem intervenção humana, a IA agêntica demonstra autonomia, comportamento orientado a objetivos e adaptabilidade. O termo "agêntica" refere-se à agência desses modelos, ou sua capacidade de agir de forma independente e proposital.

A IA agêntica baseia-se em técnicas de IA generativa (IA gen) usando grandes modelos de linguagem (LLMs) para funcionar em ambientes dinâmicos. Enquanto os modelos generativos se concentram na criação de conteúdo com base em padrões aprendidos, a IA agêntica amplia esse recurso ao aplicar saídas generativas a metas específicas. Um modelo de IA generativa como o ChatGPT da OpenAI pode produzir texto, imagens ou código, mas um sistema de IA agêntica pode usar esse conteúdo gerado para concluir tarefas complexas de forma autônoma, usando ferramentas externas. Os agentes podem, por exemplo, não apenas dizer a melhor época para escalar o Monte Everest de acordo com seu cronograma de trabalho; eles podem também reservar um voo e um hotel para você.

Os sistemas agênticos têm muitas vantagens em relação aos seus antecessores generativos, que são limitados pelas informações contidas nos conjuntos de dados nos quais os modelos são treinados.

Autonomia

O avanço mais importante dos sistemas agênticos é que eles permitem autonomia para executar tarefas sem supervisão humana constante. Os sistemas agênticos podem manter metas de longo prazo, gerenciar tarefas de resolução de problemas em várias etapas e acompanhar o progresso ao longo do tempo.

Proatividade

Os sistemas agênticos oferecem a flexibilidade dos LLMs, que podem gerar respostas ou ações com base em uma compreensão diferenciada e dependente do contexto, com as funcionalidades estruturadas, determinísticas e confiáveis da programação tradicional. Essa abordagem permite que os agentes "pensem" e "façam" de uma forma mais humana.

Os LLMs por si só não podem interagir diretamente com ferramentas ou bancos de dados externos ou configurar sistemas para monitorar e coletar dados em tempo real, mas os agentes podem. Os agentes podem pesquisar na web, chamar interfaces de programação de aplicativos (APIs) e consultar bancos de dados e, em seguida, usar essas informações para tomar decisões e agir.

Especialização

Os agentes podem se especializar em tarefas específicas. Alguns agentes são simples e executam uma única tarefa repetitiva de forma confiável. Outros podem usar a percepção e recorrer à memória para resolver problemas mais complexos. Uma arquitetura agêntica pode consistir em um modelo "condutor" alimentado por um LLM que inspeciona tarefas e decisões e supervisiona outros agentes mais simples. Essas arquiteturas são ideais para fluxos de trabalho sequenciais, mas são vulneráveis a gargalos. Outras arquiteturas são mais horizontais, com agentes trabalhando em harmonia, iguais, de forma descentralizada, mas essa arquitetura pode ser mais lenta do que uma hierarquia vertical. Diferentes aplicações de IA demandam diferentes arquiteturas.

Adaptabilidade

Os agentes podem aprender com suas experiências, receber feedback e ajustar seu comportamento. Com as proteções certas, os sistemas agênticos podem melhorar continuamente. Os sistemas multiagentes possuem a escalabilidade para, eventualmente, lidar com iniciativas de amplo escopo.

Intuição

Como os sistemas agênticos são desenvolvidos com LLMs, os usuários podem interagir com eles por meio de prompts em linguagem natural. Isso significa que interfaces de software inteiras – pense nas muitas guias, menus suspensos, gráficos, controles deslizantes, pop-ups e outros elementos de IU envolvidos na plataforma SaaS de sua escolha – podem ser substituídas por linguagem simples ou comandos de voz. Teoricamente, a experiência de qualquer usuário de software agora pode ser reduzida a "conversas" com um agente, que pode buscar as informações necessárias e agir com base nessas informações. Esse benefício de produtividade não pode ser subestimado quando se considera o tempo que leva para os funcionários aprenderem e dominarem novas interfaces e ferramentas.

As ferramentas de IA agêntica podem assumir várias formas, e diferentes frameworks são mais bem adaptados a diferentes problemas, mas estas são as etapas gerais que os sistemas agênticos seguem para realizar suas operações.

Percepção

A IA agêntica começa coletando dados do seu ambiente por meio de sensores, APIs, bancos de dados ou interações do usuário. Este passo garante que o sistema tenha informações atualizadas para analisar e atuar.

Raciocínio

Depois que os dados são coletados, a IA os processa para extrair insights significativos. Por meio do uso de processamento de linguagem natural (NLP), visão computacional ou outros recursos de IA, elz interpreta as consultas do usuário, detecta padrões e entende o contexto mais amplo. Essa capacidade ajuda a IA a determinar quais ações adotar com base na situação.

Definição de metas

A IA define objetivos com base em metas predefinidas ou entradas do usuário. Em seguida, ela desenvolve uma estratégia para atingir essas metas, geralmente usando decision trees, aprendizado por reforço ou outros algoritmos de planejamento.

Tomada de decisões

A IA avalia várias ações possíveis e escolhe a melhor com base em fatores como eficiência, precisão e resultados previstos. Ela pode usar modelos probabilísticos, funções de utilidade ou raciocínio baseado em aprendizado de máquina para determinar o melhor curso de ação.

Execução

Depois de selecionar uma ação, a IA a executa, seja interagindo com sistemas externos (APIs, dados, robôs) ou fornecendo respostas aos usuários.

Aprendizado e adaptação

Depois de executar uma ação, a IA avalia o resultado, coletando feedback para melhorar as decisões futuras. Por meio do aprendizado por reforço ou aprendizado autossupervisionado, a IA refina suas estratégias ao longo do tempo, tornando-a mais eficaz no tratamento de tarefas semelhantes no futuro.

Orquestração

A orquestração da IA consiste na coordenação e gerenciamento de sistemas e agentes. Plataformas de orquestração automatizam fluxos de trabalho de IA, rastreiam o progresso em direção à conclusão de tarefas, gerenciam o uso de recursos, monitoram o fluxo de dados e a memória e lidam com eventos de falha. Com a arquitetura certa, dezenas, centenas ou até milhares de agentes poderiam, teoricamente, trabalhar juntos em uma produtividade harmoniosa.

As soluções de IA agêntica podem ser implementadas em praticamente qualquer caso de uso de IA em qualquer ecossistema do mundo real. Os agentes podem se integrar a fluxos de trabalho complexos para realizar processos de negócios de forma autônoma.

• Um bot impulsionado por IA pode analisar preços de ações ao vivo e indicadores econômicos para realizar análise preditiva de dados e executar negociações.

• Em veículos autônomos, fontes de dados em tempo real, como GPS e dados de sensores, podem melhorar a navegação e a segurança.

• Na área da saúde, os agentes podem monitorar os dados dos pacientes, ajustar as recomendações de tratamento com base nos resultados de novos testes e fornecer feedback em tempo real aos médicos por meio de chatbots.

• Na cibersegurança, os agentes podem monitorar continuamente o tráfego da rede, os registros do sistema e o comportamento do usuário em busca de anomalias que possam indicar vulnerabilidades a malware, ataques de phishing ou tentativas de acesso não autorizado.

• A IA pode agilizar o gerenciamento da cadeia de suprimentos por meio da otimização e automação de processos, fazendo pedidos de forma autônoma aos fornecedores ou ajustando os cronogramas de produção para manter os níveis ideais de inventário.

Os sistemas de IA agêntica têm um enorme potencial para a empresa. A autonomia é o principal benefício, mas essa natureza autônoma pode trazer sérias consequências se os sistemas agênticos saírem dos trilhos. Os riscos usuais da IA se aplicam, mas podem ser ampliados em sistemas agênticos.

Muitos sistemas de IA agêntica usam aprendizado por reforço, que envolve a maximização de uma função de recompensa. Se o sistema de recompensa for mal projetado, a IA pode fazer exploração de brechas para alcançar "pontuações altas" de maneiras não intencionais.

Considere alguns exemplos:

• Um agente encarregado de maximizar o engajamento nas redes sociais que prioriza um conteúdo sensacionalista ou enganoso, espalhando informações erradas inadvertidamente.

• Um robô de armazém otimizado para velocidade que danifica os produtos para acelerar o processo.

• Uma IA de negociação financeira focada em maximizar os lucros que se envolve em práticas comerciais arriscadas ou antiéticas, provocando instabilidade no mercado.

• Uma IA de moderação de conteúdo projetada para combater discursos nocivos censura demais as discussões legítimas.

Alguns sistemas de IA agêntica podem se tornar autorreforçadores, levando os comportamentos a se intensificarem em direções inesperadas. Esse problema ocorre quando a IA se foca demais em otimizar uma métrica específica sem as devidas proteções E como os sistemas agênticos geralmente são compostos de vários agentes autônomos trabalhando juntos, há chances de falhas. Engarrafamentos, gargalos, conflitos de recursos – todos esses erros podem se acumular. É importante que os modelos tenham metas claramente definidas que possam ser medidas, com ciclos de feedback implementados para que os modelos possam se aproximar cada vez mais da intenção da organização ao longo do tempo.