O que são agentes de IA? Entenda nova tendência do mercado de tecnologia

Os agentes de IA são programas feitos para realizar ações com base em metas predeterminadas. Eles são racionais e conseguem interagir com o ambiente, coletar dados e fazer tarefas de maneira autônoma para concluir os objetivos propostos. A principal característica de um agente de IA é utilizar raciocínio e planejamento para tomar decisões de modo independente. Isso é possível devido à capacidade multimodal, que permite aos agentes processar texto, voz, vídeo, áudio e código ao mesmo tempo.

Os agentes de IA surgiram para auxiliar os humanos em tarefas variadas, já que conseguem fazer atividades de forma autônoma, economizando tempo e otimizando processos. Essas ferramentas são vistas em: chatbots de atendimento ao cliente que entendem dúvidas e geram soluções; IAs que fazem tarefas repetitivas, como relatórios diários e preenchimento de planilhas; plataformas para análises mais complexas, como tendências de mercado e reconhecimento de padrões; programas para facilitar transações e processos comerciais.

Os agentes de IA conseguem entender a solicitação, pesquisar informações e responder conforme as metas estipuladas de forma independente, sem precisar de comandos humanos para concluir as tarefas. Esse mecanismo é treinado com algoritmos que aprendem com exemplos e dados e podem agir com outros agentes para executar ações mais complexas.

Geralmente, os agentes de IA seguem um fluxo de trabalho constante. Em primeiro lugar, eles recebem uma meta específica e a usam para planejar tarefas e tornar o resultado útil para o usuário. Então, o software divide a meta principal em tarefas menores e executa pequenas ações até atingir a meta. O segundo passo é acessar informações, em dados e pesquisas na Internet, por exemplo, para concluir as tarefas. Por fim, quando o agente encontra todas as informações necessárias, ele consegue fazer as tarefas até finalizar a meta principal. Durante esse processo, o programa cria mais tarefas para alcançar o resultado desejado.

Os principais recursos dos agentes de IA são o raciocínio para analisar dados, identificar padrões, resolver problemas e tomar decisões. Além disso, essas ferramentas possuem a capacidade de agir para concluir as tarefas, o que inclui enviar mensagens, atualizar dados e interagir com outros processos. Os agentes de IA também tem o recurso de observação para coletar informações sobre o ambiente para entender o contexto, seja com visão computacional, processamento de linguagem natural ou análise de dados de sensores.

Depois, os agentes de IA passam pelo planejamento, servindo para criar um plano estratégico para alcançar metas, com etapas, ações e possíveis obstáculos. Já o recurso de colaboração funciona para o agente trabalhar com outros humanos ou agentes de IA para alcançar um objetivo comum. Por fim, a tecnologia passa pela fase de autoaprimoramento, no qual é possível aprender com a experiência ocorrida, ajustar o comportamento e melhorar o desempenho de modo geral.

Embora os termos estejam relacionados ao universo de inteligência artificial, eles não são sinônimos. Os agentes de IA possuem uma ação proativa para concluir metas de forma autônoma e conseguem realizar tarefas complexas com várias etapas. Além disso, esses programas usam machine learning para melhorar o desempenho ao longo do tempo.

Por outro lado, os assistentes de IA são menos independentes e precisam de direcionamento do usuário. Eles são reativos e permitem ajudar os usuários com tarefas mais simples, como responder solicitações, recomendar ações e fornecer informações. Dessa forma, os assistentes de IA seriam agentes de IA criados como aplicativos ou produtos para auxiliar os usuários. Geralmente, eles são incorporados ao produto que está sendo usado. Além disso, embora o assistente interaja com o usuário e indique ações, a decisão é tomada pela pessoa.

Os bots, por sua vez, são os mais limitados e precisam seguir regras pré-programadas. A interação que eles oferecem é reativa, já que eles respondem aos comandos dos usuários com o intuito de automatizar tarefas ou conversas simples. Portanto, as interações são mais básicas e o aprendizado dos bots também é limitado em comparação com os agentes de IA, por exemplo.

É possível criar agentes de IA em plataformas na Internet. Em um evento chamado Cloud Next, o Google anunciou que vai disponibilizar um Kit de Desenvolvimento de Agentes (ADK) para essa finalidade. Com essa estrutura de código aberto, vai ser mais simples desenvolver softwares empresariais para agentes de IA. Segundo o Google, esse Kit permitirá que os usuários criem um agente de IA com menos de 100 linhas de código e incluirá bots e ferramentas para facilitar o processo.

Além disso, também existe a possibilidade de contratar serviços especializados para fazer os agentes de IA de uma empresa. Uma opção é a Mind Group, empresa especializada em soluções de IA e desenvolvimento de agentes personalizados para diferentes propósitos, como vendas, atendimento, suporte e mais áreas. Dessa forma, o serviço cria o planejamento e a implementação dos agentes de IA em vários tipos de plataformas e sistemas, capacitando os colaboradores para usar esses softwares no dia a dia.

Existem vários tipos de agentes de IA que servem para diferentes funções. Existe a possibilidade de categorizá-los com base em recursos, papéis e ambientes. No tópico de interação, há agentes que interagem diretamente com o usuário e outros que agem em segundo plano. Os parceiros interativos atuam no atendimento ao cliente, na saúde, educação e até no campo científico, e interagem em um bate-papo com perguntas e respostas. Já os agentes de segundo plano atuam, por exemplo, para automatizar tarefas, analisar dados, gerar insights, otimizar processos e resolver problemas.

Nesses casos, os agentes de IA têm interação limitada ou ausente com os humanos. Além disso, há os agentes únicos, que atuam de forma independente para alcançar uma meta específica, com ferramentas externas para concluir essas ações. Eles são recomendados para tarefas definidas que não exigem colaboração com outros agentes. Por fim, há o tipo multiagente, no qual diversos agentes de IA colaboram ou competem para alcançar o mesmo objetivo ou metas individuais. Em resumo, eles acessam recursos e funções de agentes individuais para executar tarefas complexas.

Existe também o agente reflexo simples, ferramenta que age com base em regras predefinidas e serve somente para tarefas simples. Já o agente baseado em modelo não segue uma regra específica, mas avalia resultados e consequências antes de decidir. Por outro lado, os agentes baseados em metas possuem um raciocínio avançado e são indicados para tarefas difíceis ao avaliar dados e comparam abordagens para alcançar um resultado desejado.

O agente baseado em serviços públicos usa algoritmo de raciocínio complexo para comparar cenários e benefícios, com objetivo de selecionar a opção que oferece mais vantagens ao usuário. Já o agente de aprendizagem está constantemente se adaptando com experiências anteriores para melhorar os resultados. Por fim, os agentes hierárquicos são organizados em camadas; os que estão no nível superior quebram tarefas complexas em ações menores para distribuí-las para os agentes de nível inferior. Assim, cada agente trabalha de forma autônoma e o agente de nível superior une os resultados para que todos concluam as metas.

Diversas empresas utilizam agentes de IA em plataformas na Internet. É o caso da Adobe, por exemplo, que está criando agentes para os programas Photoshop e Adobe Premiere Pro. Dessa forma, esses softwares vão poder sugerir novas ideias para o usuário editar fotos e vídeos e executar essas tarefas de maneira independente, o que pode ser útil especialmente para as edições mais complexas.

Outro exemplo ocorreu na Fujitsu, empresa que atua na área de tecnologia da informação e comunicação. A companhia japonesa criou um agente de IA chamado Azure AI Agent Service, em parceria com a Microsoft, para automatizar tarefas repetitivas, o que gerou uma automação de vendas 67% mais produtiva e economizou horas de trabalho dos funcionários. O agente interpreta as entradas dos usuários, acessa dados de várias fontes e produz propostas atualizadas. Algo semelhante ocorreu com a empresa Accenture que se juntou com companhia Pipefy para criar mais de 450 agentes de IA para facilitar processos em empresas. Com isso, a Accenture registrou 60% mais eficiência em processos que envolvem a tecnologia.

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