Agentes de IA: o futuro da automação e tomada de decisão

A Inteligência Artificial (IA) segue seu avanço contínuo, e a grande tendência do momento são os agentes de IA. Esses sistemas possuem um alto nível de autonomia, o que significa que, na prática, eles conseguem executar tarefas sem precisar de um comando para isso.

Diferente da IA generativa, por exemplo, que necessita de “prompts” para realizar suas funções. Os agentes de IA conseguem tomar decisões baseadas em dados, se comunicar com linguagem natural e se adaptar a situações dinâmicas a fim de alcançar seus objetivos.

Como os agentes de IA funcionam?

O que distingue os agentes de IA de outros softwares, que também conseguem executar tarefas predeterminadas, é a capacidade de tomada de decisão. Eles são capazes de tomar decisões racionais com base em sua percepção e dados otimizando o fluxo de trabalho e criando subtarefas de modo autônomo para atingir resultados complexos.

Os agentes de IA se adaptam às expectativas do usuário ou do sistema com o tempo. Com grande capacidade de armazenar interações passadas, o agente consegue criar experiências personalizadas. O seu modo de funcionamento ocorre em quatro etapas:

Percepção: captura e processo de dados de diversas fontes, identificando e extraindo informações relevantes.
Raciocínio: um grande modelo de linguagem (LLM) coordena esta etapa, entendendo as atividades, sugerindo soluções e estruturando modelos específicos para tarefas determinadas.
Ação: execução das tarefas com base no que foi estabelecido. Nesta etapa, os agentes seguem diretrizes de segurança para completar as ações.
Aprendizado: agentes de IA evoluem continuamente por meio de um ciclo de retroalimentação, chamado de "data flywheel", no qual os dados gerados pelas interações do sistema são reutilizados para aprimorar os modelos.

Tipos de agentes de IA

Existem diversos tipos de agentes de IA, dos mais básicos até os mais avançados. E para escolhê-los é necessário saber as necessidades das tarefas que vão ser executadas. Esses são os principais tipos de agentes de IA:

Agentes simples

Esse tipo de agente opera apenas baseado em regras predefinidas, não tendo a capacidade de adaptação e aprendizado. Eles funcionam bem em ambientes controláveis e previsíveis, como executar tarefas repetitivas, por exemplo.

Agentes de reflexo baseados em modelos

Semelhante aos agentes simples, os agentes de reflexo baseados em modelos possuem a capacidade de tomada de decisão mais avançada. Eles utilizam a percepção e a memória para criar um modelo interno do mundo, porém eles ainda são limitados pelo seu conjunto de regras.

Agentes baseados em objetivos

Os agentes baseados em objetivos também possuem um modelo interno do mundo e um objetivo ou um conjunto de objetivos. Eles buscam a sequência de ações ideal para atingir essas metas, comparando diferentes abordagens para ajudá-lo a alcançar o resultado esperado.

Agentes de aprendizagem

Agentes de aprendizagem aprendem continuamente com suas experiências para melhorar seus resultados. Eles utilizam técnicas de Machine Learning (ML) para ajustar suas ações com base em dados acumulados, tornando-se cada vez mais eficientes com o tempo.

Benefícios do uso de agentes de IA

Os agentes de IA podem trazer diversos benefícios quando aplicados nas organizações, dentre eles estão:

Automação de processos complexos: os agentes de IA conseguem automatizar tarefas complexas, que de outra maneira exigem recursos humanos para serem executadas.
Melhor tomada de decisão: com os agentes de IA é possível fazer previsões melhores e em ritmo acelerado, o que facilita as tomadas de decisão.
Personalização: agentes de IA podem aprender preferências e comportamentos individuais de usuários, oferecendo soluções e recomendações personalizadas. Isso é especialmente útil em setores como e-commerce, saúde e entretenimento, onde a personalização é crucial.

Conclusão

Os agentes de IA estão moldando o futuro da automação e da tomada de decisão inteligente, oferecendo soluções mais eficientes, autônomas e adaptáveis para uma ampla gama de setores. Sua capacidade de realizar tarefas complexas de maneira independente, tomar decisões com base em dados e aprender com experiências passadas os torna ferramentas poderosas para otimizar processos, melhorar a personalização e proporcionar melhores resultados operacionais.