O que são agentes de inteligência artificial?

Você já interagiu com um assistente virtual, recebeu recomendações personalizadas em um serviço de streaming ou conversou com um chatbot de atendimento? Tudo isso é possível graças aos agentes de inteligência artificial (IA), sistemas projetados para agir de forma autônoma e tomar decisões com base em dados. Esses agentes estão transformando a maneira como nos relacionamos com a tecnologia, tornando processos mais rápidos, eficientes e inteligentes.

Neste artigo, vamos explorar o que são os agentes de IA, como eles funcionam e quais são as principais ferramentas para criá-los. Se você quer entender melhor essa tecnologia e até mesmo aprender a desenvolver seus próprios agentes, continue a leitura!

O que são agentes de IA?

Um agente de inteligência artificial (IA) é um programa de software capaz de interagir com o ambiente, coletar dados e usar essas informações para realizar tarefas de forma autônoma, sempre com o objetivo de atingir metas pré-estabelecidas. Ou seja, enquanto nós definimos o que precisa ser alcançado, o agente escolhe, de maneira independente, as melhores ações para chegar lá. Por exemplo, um agente de atendimento ao cliente que busca resolver dúvidas pode fazer perguntas específicas, pesquisar informações em documentos internos e oferecer uma solução adequada. Se perceber que a situação está fora do seu alcance, ele decide encaminhar o atendimento para um ser humano.

Você provavelmente já teve muitos contatos com um agente de IA e não percebeu. 

Pense na Siri, na Alexa ou no Google Assistant – esses assistentes virtuais estão sempre prontos para responder suas dúvidas, tocar aquela música que você gosta ou até mesmo controlar os dispositivos inteligentes da sua casa. E não podemos esquecer dos chatbots que encontramos em sites de atendimento ao cliente, que ajudam a solucionar dúvidas comuns e direcionam os usuários para as informações necessárias.

Quais são os princípios que definem um agente IA ?

Os principais princípios que definem os agentes de IA vão muito além da simples execução de tarefas programadas. Confira abaixo os fundamentos que os tornam especiais:

• Autonomia: diferentemente de um software tradicional que depende constantemente das instruções do desenvolvedor, os agentes de IA operam de forma independente. Uma vez configurados com metas específicas, eles seguem seu próprio caminho, ajustando-se conforme necessário para alcançar os resultados desejados.
• Racionalidade: agentes de IA são considerados racionais porque tomam decisões baseadas na análise dos dados que coletam. Isso significa que eles avaliam as informações disponíveis para escolher a ação que, teoricamente, maximiza os resultados positivos. Por exemplo, um carro autônomo usa dados de vários sensores para identificar e contornar obstáculos, garantindo uma condução segura.
• Capacidade de percepção: esses agentes contam com interfaces físicas ou de software para captar informações do ambiente. Seja um robô que utiliza sensores para entender o espaço ao redor, seja um chatbot que interpreta as consultas dos usuários, essa coleta de dados é o primeiro passo para que possam processar a informação e agir de forma eficaz.

Diferença entre agentes de IA simples e autônomos

A inteligência artificial pode se manifestar de diversas formas, e uma maneira interessante de entendê-la é diferenciando os agentes simples dos autônomos.

O que são agentes simples?

Pense em um sistema que segue um conjunto fixo de regras, sem espaço para aprender ou se adaptar conforme o tempo passa. É isso que chamamos de agente simples. Esses sistemas atuam com base em instruções pré-definidas e não possuem memória para evoluir com as novas experiências. Um exemplo clássico seria um agente de reflexo simples, que reage somente à informação que tem no momento, sem considerar contextos anteriores ou interagir de forma mais sofisticada.

Características dos agentes simples:

• Ambiente limitado: funcionam bem em cenários onde todas as informações necessárias estão visíveis, pois dependem do que está imediatamente disponível.
• Regras fixas: executam tarefas conforme condições pré-estabelecidas, sem a capacidade de se adaptar ou planejar de forma dinâmica.

Por exemplo, um termostato programado para ligar o aquecimento em horários determinados ou um chatbot básico que responde apenas perguntas frequentes. Esses são agentes simples, desenhados para tarefas específicas, sem aprender com novas interações.

O que são agentes autônomos?

Agora, imagine um sistema muito mais sofisticado, capaz de tomar decisões por conta própria e se adaptar a mudanças no ambiente sem que alguém precise intervir constantemente. Esse é o agente autônomo. Ele utiliza técnicas avançadas como machine learning e o processamento de linguagem natural para entender e responder melhor às situações, aprendendo com cada interação.

Características dos agentes autônomos:

• Independência: podem operar sem supervisão direta, tomando decisões baseadas em dados e algoritmos complexos;
• Flexibilidade: ajustam suas ações conforme o ambiente muda ou conforme novas tarefas surgem;
• Aprendizado contínuo: com o tempo, melhoram seu desempenho ao incorporar experiências e feedback, se adaptando cada vez mais às necessidades dos usuários.

Exemplos práticos desses agentes autônomos incluem assistentes virtuais como a Siri, carros autônomos da Tesla e sistemas financeiros que negociam ativos automaticamente. Esses sistemas não só respondem às interações, mas também aprendem com elas, oferecendo respostas e soluções cada vez mais personalizadas.

Análise de ações com Machine Learning

Como funcionam os agentes de IA?

Os agentes de IA funcionam simplificando e automatizando tarefas que, muitas vezes, seriam complicadas se feitas manualmente. Eles seguem um fluxo de trabalho bem definido para transformar uma meta geral em uma série de ações que juntas alcançam o resultado desejado.

1. Determinar metas

Tudo começa com uma instrução ou objetivo fornecido pelo usuário. A partir dessa meta, o agente planeja as tarefas necessárias, dividindo o objetivo em etapas menores e mais práticas. Assim, ele consegue organizar o que precisa ser feito, executando cada tarefa conforme as condições pré-estabelecidas para que o resultado final seja relevante e útil.

2. Adquirir informações

Para executar as tarefas planejadas, o agente precisa de dados. Por exemplo, se o objetivo é analisar o sentimento dos clientes, ele pode buscar registros de conversas, acessar a internet para coletar informações relevantes ou até mesmo trocar dados com outros agentes ou modelos de machine learning. Essa etapa é fundamental para que o agente tenha todo o suporte necessário para realizar suas funções com precisão.

3. Implementar tarefas

Com as informações em mãos, o agente coloca o plano em ação. Ele executa cada tarefa de forma organizada, removendo as que já foram concluídas e seguindo para a próxima etapa. Durante esse processo, o agente também monitora seu desempenho: ele busca feedback externo e revisa seus próprios registros para garantir que a meta definida foi realmente atingida. Se necessário, ele ajusta ou cria novas tarefas para melhorar o resultado final.

Resumo da estrutura básica de um agente de IA

1. Percepção: o agente coleta dados de várias fontes, como interações com usuários e informações de sistemas externos;
2. Processamento: os dados são analisados para identificar padrões e contextos;
3. Tomada de decisão: com base nas informações processadas, o agente decide qual ação tomar;
4. Execução: o agente realiza a ação necessária, que pode ser responder a uma pergunta, processar uma solicitação ou encaminhar um problema para um humano.

Como os agentes tomam decisões?

Os agentes utilizam algoritmos de machine learning para analisar dados e tomar decisões informadas. Por exemplo, por meio de avaliações diretas dos usuários ou pela análise dos resultados das ações, o feedback ajuda o agente a identificar pontos de melhoria. Essa retroalimentação é incorporada aos algoritmos de machine learning, refinando as decisões futuras e tornando as respostas cada vez mais precisas e personalizadas.

Ferramentas úteis para criar agentes de IA

Existem diversas ferramentas que podem facilitar a criação de agentes de IA, cada uma com suas particularidades e pontos fortes. Vamos conhecer um pouco mais sobre elas:

1. LangChain

Se você busca uma biblioteca robusta para construir agentes de IA, o LangChain pode ser o que você precisa. Essa ferramenta permite integrar diferentes modelos de linguagem e APIs, possibilitando a criação de soluções bem personalizadas.

Vantagens:

• Criação de agentes autônomos;
• Integração com modelos de linguagem avançados, como o GPT;
• Automatização de tarefas complexas.

Uso: ideal para desenvolver chatbots e outros agentes que interagem com os usuários de forma inteligente.

LangChain: o que é, como funciona e sua importância no desenvolvimento com IA em Python

2. CrewAI

O CrewAI é uma plataforma que se destaca pela facilidade e rapidez na criação e personalização de agentes de IA. Com uma interface bastante amigável, ela permite que empresas desenvolvam agentes sob medida para suas necessidades.

Vantagens:

• Desenvolvimento rápido de soluções personalizadas
• Interface intuitiva, facilitando o processo de criação

Uso: perfeito para empresas que desejam automatizar processos internos com uma solução customizada.

3. AutoGen

Para quem precisa de um agente que responda de maneira natural e interativa, o AutoGen pode ser a escolha certa. Essa ferramenta utiliza modelos de linguagem para gerar respostas automáticas, proporcionando uma experiência mais fluida e humana na interação com o usuário.

Vantagens:

• Geração de respostas personalizadas e naturais;
• Melhora a experiência de comunicação com os usuários.

Uso: muito útil para criar chatbots e sistemas de atendimento que simulam uma conversa humana.

4. n8n

Por fim, o n8n se destaca como uma ferramenta de automação que permite conectar diferentes serviços e criar fluxos de trabalho integrados. Se o seu objetivo é otimizar processos e integrar seu agente de IA com outras plataformas, essa pode ser a ferramenta ideal.

Vantagens:

• Integração eficiente entre múltiplas plataformas;
• Automatização de fluxos de trabalho complexos;
• Aumento da eficiência operacional.

Uso: excelente para ambientes que demandam a conexão de vários serviços e a automação de processos de forma integrada.

O que é o n8n e como ele pode automatizar suas tarefas

Exemplos de projetos usando agentes de IA 

Na Asimov Academy, desenvolvemos uma variedade de projetos que demonstram como criar e implementar agentes de IA em diferentes contextos. Dentre esses projetos, selecionamos dois que se destacam e que você não pode deixar de conferir para ampliar seus conhecimentos: 

Analisador de currículos com IA

O primeiro exemplo mostra como desenvolver um analisador de currículos usando IA. Nele, você acompanha passo a passo a criação de uma aplicação web que resume currículos, gera uma pontuação de acordo com a descrição da vaga e apresenta uma análise detalhada do candidato em menos de cinco segundos. 

O vídeo abaixo abrange desde a configuração inicial com Poetry, passando pela autenticação e integração com a API do Google Drive, até a implementação do banco de dados NoSQL (TinyDB) e do front-end com Streamlit. Se você quer ver como cada etapa se conecta para automatizar o processo de recrutamento, confira o vídeo logo a seguir.

IA Nutricionista

Outro projeto incrível ensina como criar um agente de IA que funciona como uma nutricionista personalizada no Telegram. O vídeo detalha a construção de um bot usando ChatGPT, Langchain e Pyrogram, que monta planos de dieta sob medida e analisa imagens enviadas pelo usuário para identificar pratos, gerando tabelas nutricionais completas.

Se você se interessa por como a tecnologia pode transformar a área da nutrição e automatizar a criação de planos alimentares, não deixe de assistir ao vídeo para entender todos os detalhes do processo.

Como esses projetos podem ajudar no aprendizado

Assistir a esses projetos pode ajudar você a entender melhor como os agentes de IA funcionam na prática. Além disso, você pode ver como integrar diferentes ferramentas e técnicas para resolver problemas reais, o que pode inspirar novas ideias e aprimorar suas próprias habilidades aplicando o que aprendeu em seus próprios projetos. 

Continue sua jornada na IA com a Asimov Academy 

Agora que você já entende o que são agentes de IA, como funcionam e quais ferramentas usar para criá-los, que tal colocar esse conhecimento em prática e ir ainda mais longe?

Na Asimov Academy, criamos dois caminhos perfeitos para quem quer dominar Inteligência Artificial de forma aplicada e acessível:

Trilha Aplicações IA com Python

Na trilha, você vai aprender a integrar modelos avançados de IA com a flexibilidade do Python, criando aplicações reais que podem transformar negócios e carreiras. Desde os conceitos básicos até a implementação prática, essa trilha foi pensada para quem quer se destacar no mercado de tecnologia.

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