Agentes de IA: o que são e quais tipos existem

Os agentes de IA estão transformando a forma em que interagimos com a tecnologia, abrindo a porta para um mundo onde os sistemas digitais, tais como aplicativos, plataformas empresariais ou dispositivos conectados, não só executam ordens, como também podem tomar decisões simples por si mesmos. Em determinados cenários, podem antecipar as necessidades das pessoas ou organizações, sugerir ações antes de serem solicitadas, otimizar fluxos de trabalho e inclusive detectar oportunidades de melhoria.

Através deste artigo aprenderemos como os agentes de IA operam e quais são suas principais características. Também abordaremos suas vantagens e por que podem se tornar aliados-chave no âmbito empresarial e doméstico nos próximos anos.

O que são agentes de IA?

Os agentes de IA são empresas de software que utilizam técnicas de inteligência artificial, incluindo a generativa, para realizar tarefas e atingir os objetivos em nome dos usuários. Segundo sua função, podem perceber parte do contexto ao seu redor, executar ações e aprender de suas experiências processando diferentes tipos de informação, texto, voz, áudio, vídeo, imagens e códigos, o que lhes permite interagir de forma mais completa com seu ambiente. Os modelos mais avançados não só podem conversar, raciocinar e tomar decisões, como também aprender e melhorar com o tempo.

Esses agentes são implementados em inúmeros aplicativos para realizar diversas funções. Podem apresentar uma variedade de formas, que vão desde programas informáticos até equipamentos como máquinas e drones. Um exemplo de agentes de IA é a tecnologia existente por trás dos carros autônomos, veículos capazes de se deslocar com uma mínima intervenção humana ou sem ela. Ao utilizar sensores, radares, lasers e sistemas de visão computacional, percebem tudo o que está ao seu redor, interpretam os sinais e tomam decisões para chegar ao seu destino de modo seguro.

Os agentes de IA utilizam vários métodos para se relacionar com seu ambiente, dependendo da finalidade para a qual foram projetados. Tal como ocorre quando interagem com pessoas, que podem fazê-lo através de texto escrito ou formulando uma série de perguntas para entender bem o contexto. Portanto, nos aplicativos de atendimento ao cliente, se um usuário pergunta pelo seu pedido, o agente compila dados de diferentes fontes para dar uma resposta precisa. Primeiro consulta o sistema de pedidos, depois verifica o rastreamento com a transportadora e, se necessário, considera fatores externos como o clima ou possíveis incidentes que poderiam atrasar a entrega.

Segundo Ethan Mollick, professor da Wharton School (Universidade de Pensilvânia), a adoção dessas empresas de software se acelerará em um futuro próximo: “Em cinco anos, os agentes de IA serão onipresentes e estarão em qualquer lugar que tenha conexão à internet. Será mais provável se encontrar com um agente de IA do que com uma pessoa”.

Como funcionam os agentes de IA?

Os agentes de IA simplificam e automatizam processos complexos, seguindo um fluxo de trabalho determinado:

• Definição de objetivos. Tudo começa quando o agente de IA recebe uma instrução ou objetivo. A seguir, planeja uma série de passos, dividindo o objetivo em subtarefas mais gerenciáveis para conseguir um resultado excelente e útil de acordo com as condições estabelecidas.
• Coleta de informações. Para cumprir suas tarefas, o agente analisa dados confiáveis. Conforme o tipo de aplicativo, pode consultar informações no site, conectar-se a bancos de dados ou inclusive interagir com outros agentes ou modelos de machine learning para enriquecer seu conhecimento.
• Execução de tarefas. O agente realiza cada tarefa. Ao completá-la, a assinala como finalizada e continua com a seguinte. Durante esse processo, verifica constantemente se o objetivo está sendo cumprido. Se decidir que há necessidade de etapas adicionais, gera novas tarefas e as executa até obter o resultado esperado.

Características dos agentes de IA

Os agentes de IA combinam uma infinidade de técnicas e tecnologias para atingir suas metas, entre as quais, a utilização da aprendizagem automática ou machine learning para identificar padrões em um conjunto de dados, o processamento da linguagem natural (PLN) para entender solicitações e comunicar-se com os usuários, ou o uso de técnicas de análise para obter informações de grandes bancos de dados e sensores da Internet das Coisas.

Muitos deles também funcionam com aprendizagem por reforço, uma técnica de machine learning semelhante ao processo de aprendizagem por tentativa e erro dos humanos. Portanto, podem imitar a engenhosidade das pessoas e tomar decisões baseando-se nas respostas que recebem de seu ambiente.

Para operar, os agentes de IA geralmente são compostos por vários elementos fundamentais:

• Sensores ou mecanismos de percepção que coletam dados do ambiente físico.
• Módulos de raciocínio e tomada de decisão que analisam as informações e definem as ações mais adequadas.
• Uma base de conhecimento onde armazenam dados, regras e experiências anteriores.
• Atuadores ou interfaces que lhes permitem realizar ações no mundo físico (robôs e outros dispositivos) ou digital (executar solicitações).

Tipos de agentes de IA

As organizações podem implementar diferentes tipos de agentes de IA:

• Agentes reativos simples. Respondem automaticamente diante de certas situações seguindo instruções definidas de antemão. Não aprendem da experiência, simplesmente executam uma ação programada. Um dispositivo doméstico ilustrativo seria um termostato que ativa o aquecimento quando a temperatura cai abaixo de um certo limiar ou em uma faixa horária específica.
• Agentes reativos baseados em modelos. Executam ações predeterminadas e avaliam as possíveis consequências antes de atuar. Um exemplo são os robôs aspiradores, que identificam obstáculos, os evitam e memorizam as áreas que limparam para não passar duas vezes no mesmo lugar.
• Agentes baseados em objetivos. Não se limitam a reagir no ambiente, pois também analisam diversas opções e avaliam qual é a melhor para atingir um objetivo concreto. Sua finalidade é escolher o caminho mais eficiente para satisfazer a meta que lhes foi atribuída. Os sistemas de navegação consideram as possíveis rotas e analisam fatores como o tráfego, a distância ou o tempo estimado de chegada. Finalmente, recomendam o trajeto mais rápido e adequado.
• Agentes baseados na utilidade. Eles situam a tomada de decisão em um nível mais estratégico, utilizando algoritmos de raciocínio para comparar cenários e ponderar as consequências de cada ação. Os buscadores de voos são um bom exemplo: analisam centenas de combinações horárias e preços entre diferentes linhas aéreas para determinar a opção mais indicada e econômica para o viajante.
• Agentes de aprendizagem. Eles têm as mesmas capacidades dos agentes anteriores, mas com a diferença de que podem aprender de forma autônoma. À medida que interagem com o ambiente, incluem novas experiências em sua base de conhecimento para otimizar o desempenho e adaptar-se a situações inéditas. Um caso representativo são os sistemas de recomendação do comércio eletrônico, que analisam a atividade e as preferências de cada usuário para sugerir artigos e serviços adaptados aos seus interesses.

O ChatGPT e os chatbots são agentes de IA?

Sim, mas nem todos são da mesma forma. Um chatbot básico, tais como os que só respondem a palavras-chave com frases predefinidas, funciona como um agente reativo simples, pois executa respostas automáticas sem compreender o contexto ou aprender da interação.

Por outro lado, modelos avançados como o ChatGPT podem ser considerados agentes de IA mais sofisticados porque processam uma linguagem natural, raciocinam sobre as informações recebidas e geram novas respostas em vez de se limitar a seguir um roteiro. Além disso, se forem integrados com sistemas que compilam dados, planejam ações ou aprendem de cada interação, podem atuar como agentes de aprendizagem, evoluindo e melhorando com o uso. A evolução mais recente do ChatGPT, por exemplo, executa ações em nome do usuário, interage com ferramentas externas e coordena tarefas complexas, ou seja, atua como um verdadeiro “agent” capaz de responder e atuar.

Vantagens dos agentes de IA

Em contraposição às ferramentas automáticas tradicionais, os agentes de IA detectam quando lhes falta informação suficiente para tomar uma decisão confiável e, nesses casos, buscam dados adicionais ou mais precisos que lhes permitam aumentar a qualidade de seus resultados.

Quando são adequadamente implementados, os agentes de IA oferecem vantagens significativas para as organizações, entre as quais:

• Operação contínua. Funcionam sem interrupções 24 horas por dia e as versões na nuvem prestam serviço a partir de qualquer lugar a usuários, funcionários ou clientes.
• Precisão nas tarefas. Automatizam processos repetitivos e consultam dados atualizados para tomar decisões ou solicitar informação complementar quando necessário.
• Uniformidade nos processos. Executam os procedimentos de forma padronizada, evitando variações que geralmente surgem em virtude de fadiga ou diferenças entre pessoas que realizam uma mesma tarefa.
• Otimização de custos. Ajudam a melhorar a eficiência, reconhecer ineficiências e prevenir falhas que podem gerar perdas econômicas.
• Experiência do cliente. Proporcionam sugestões personalizadas, respondem com maior rapidez e impulsionam novas formas de interação que aumentam o compromisso, a taxa de conversão e a fidelidade em relação à marca. Tomam decisões como comprovar se uma solicitação satisfaz as condições para um reembolso ou iniciar um processo de devolução.

Futuro impulsionado por agentes de IA

Os agentes de IA já não são uma promessa distante, também são uma realidade que está transformando como trabalhamos, aprendemos e nos relacionamos com a tecnologia. Ao serem capazes de perceber seu ambiente, tomar decisões e, em alguns casos, aprender da experiência, abrem caminho para uma nova era de automação inteligente onde as máquinas, além de executar tarefas, também agregam valor estratégico.

Para as organizações e usuários, isso significa mais eficiência, melhores experiências e novas oportunidades de inovação. Desde assistentes virtuais e sistemas de recomendação até robôs autônomos e chatbots avançados, os agentes de IA estão posicionando-se como aliados-chave para otimizar processos, reduzir erros e antecipar necessidades.