A IA Agentic surgiu como resultado do rápido desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA). Esta nova onda de IA está a mudar as indústrias e a remodelar a forma como as pessoas e as máquinas interagem. Distingue-se por suas habilidades de tomada de decisão e resolução de problemas. Ao contrário da IA generativa tradicional, que se concentra na geração de conteúdo, a IA do agente permite que agentes inteligentes analisem dados, estabeleçam metas e tomem medidas autônomas para alcançá-las.
O que é Agente AI?
A Agentic AI combina técnicas de IA, como algoritmos de aprendizado de máquina, aprendizado por reforço e modelos linguísticos em larga escala (LLMs) para alcançar uma compreensão quase humana. Com pouca ajuda dos seres humanos, estes agentes operam em ambientes dinâmicos onde continuam a aprender e a evoluir através da comunicação. Por exemplo, através da análise de dados em tempo real e da tomada de decisões dinâmicas, um sistema de IA de agente pode melhorar a própria cadeia de abastecimento. Este desenvolvimento preenche a lacuna entre a compreensão de problemas complexos e a implementação de soluções práticas, transformando a IA de geração de conteúdo para orientada para a ação.
Principais recursos do Agent AI
- Autonomia: Permite a execução tranquila do trabalho com o mínimo de envolvimento humano.
- Raciocínio: Demonstra tomada de decisão consciente do contexto e faz ajustes inteligentes às mudanças nas circunstâncias.
- Aprendizagem por reforço: Ao repetir o feedback, a aprendizagem por reforço melhora o desempenho e melhora gradualmente as habilidades de tomada de decisão.
- Otimização do fluxo de trabalho: reduza a complexidade e aumente a eficiência gerenciando e executando com eficiência fluxos de trabalho de várias etapas.
- Compreensão da linguagem: Compreende instruções complexas, garantindo interpretação adequada e comportamento adequado em diversas situações.
IA Agente vs. IA generativa
Embora cada escola de IA tenha suas vantagens, seus objetivos são muito diferentes. A IA generativa é ótima para gerar conteúdo a partir de informações humanas, seja texto, imagens ou música. O Agent AI, por outro lado, é orientado para a ação e pode tomar decisões e executar tarefas por conta própria.
Por exemplo, com base em análises em tempo real, o sistema de IA de um agente pode distribuir automaticamente textos de marketing gerados por um modelo generativo de IA entre os principais canais. Esta colaboração entre ação e criatividade mostra como dois paradigmas podem trabalhar juntos para fornecer soluções de IA abrangentes.
Aplicações de IA Agentic
A promessa da inteligência artificial se estende a diversos setores, transformando as operações das empresas. Esses agentes podem lidar de forma independente com consultas complexas de atendimento ao cliente, do início ao fim. O Agent AI pode ser usado na área de saúde para criar prescrições personalizadas e em finanças para processar eles próprios sinistros de seguros. Além disso, a sua integração com tecnologias empresariais, tais como plataformas de cadeia de abastecimento e sistemas CRM, permite que agentes inteligentes tomem decisões baseadas em dados, derrubem barreiras organizacionais e melhorem a eficiência operacional.
Arquitetura Agentic AI
Uma estrutura estruturada conhecida como arquitetura de IA de agência oferece aos sistemas inteligentes a capacidade de executar tarefas, tomar decisões e se adaptar a ambientes em mudança por conta própria. Três elementos importantes formam a base da arquitetura, que são os seguintes.
- Briefing: Serve como uma diretriz que estabelece os requisitos que um agente de IA deve atender e os objetivos que deve alcançar. Garante que os agentes operem dentro de um contexto metodológico e objetivo.
- Memória: Atuando como um repositório de informações, a memória permite ao sistema lembrar o contexto, aprender com trocas anteriores e tomar decisões defensáveis com base em uma vasta experiência.
- Ferramentas: Inclui funções executáveis, APIs e outras ferramentas que permitem aos agentes executar determinadas tarefas de forma eficaz.
Sistemas de agente único
Os sistemas de agente único são construídos em torno de um único agente de IA capaz de resolver um problema específico ou atingir um objetivo predeterminado. Sua simplicidade garante fácil implementação e design, e a tomada de decisões centralizada produz um comportamento consistente e previsível.
Sistemas multiagentes
Vários agentes especiais trabalham juntos para realizar tarefas complexas em sistemas multiagentes. Cada agente tem uma função diferente para melhorar a eficiência geral do sistema. Devido à escala especial dos designs MAS, agentes adicionais podem ser adicionados sem necessidade de grande reformulação. Eles permitem a especialização para melhorar o desempenho em diversas áreas e fornecem tolerância a falhas, pois outros agentes não conseguem cobrir as falhas.
O futuro da IA Agentic
Uma mudança de paradigma nas posições profissionais é introduzida pelo agente AI. A necessidade de experiência humana na gestão e no trabalho com agentes de IA é destacada pelo surgimento de novas funções, como responsáveis pela conformidade ética da IA e orquestradores de IA. A eficácia desta mudança depende de repensar os processos e encontrar capacidades que permitam uma comunicação suave entre os humanos e a IA.
As empresas precisam de se preparar para um futuro onde os agentes inteligentes melhorem as capacidades humanas, promovam a produtividade, a criatividade e a eficiência à medida que abraçamos esta terceira vaga de IA. Os primeiros adotantes liderarão esta era de mudança, permitindo que a Agentic AI alcance todo o seu potencial como participante do desenvolvimento.
Tanya Malhotra está em seu último ano na Universidade de Estudos de Petróleo e Energia, Dehradun, cursando BTech em Engenharia de Ciência da Computação com especialização em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.
Ele é um entusiasta de Data Science com forte pensamento analítico e analítico, e grande interesse em adquirir novas habilidades, liderar equipes e gerenciar o trabalho de forma organizada.
🐝🐝 Evento do LinkedIn, 'Uma plataforma, possibilidades multimodais', onde o CEO da Encord, Eric Landau, e o chefe de engenharia de produto, Justin Sharps, falarão sobre como estão reinventando o processo de desenvolvimento de dados para ajudar o modelo de suas equipes – a IA está mudando o jogo, rápido.
