Tipos de agentes de IA: classificação, exemplos e aplicações

Há inúmeros tipos de agentes de IA, abrangendo desde sistemas baseados em regras até soluções capazes de raciocinar, aprender e colaborar em ambientes complexos. Essa versatilidade permite que sejam um motor estratégico para automatizar processos, otimizar decisões e melhorar a eficiência operacional. No entanto, nem todos os tipos de agentes de IA respondem aos mesmos objetivos. Sua classificação é especialmente relevante em ambientes empresariais, industriais e logísticos.

Neste artigo analisaremos os cinco tipos principais de agentes de IA, como integrá-los em ambientes empresariais, industriais e logísticos, e apresentaremos outros modelos.

Por que existem diferentes tipos de agentes de IA?

Essa variedade de agentes de IA se deve ao fato de que nem todos funcionam da mesma forma nem foram desenvolvidos para resolver os mesmos problemas. Em termos gerais, os agentes de IA podem ser definidos como entidades, sejam elas de software ou de hardware, que percebem seu ambiente e utilizam técnicas de inteligência artificial para tomar decisões e realizar tarefas destinadas a cumprir objetivos de forma autônoma.

Visto que suas capacidades e limitações variam de acordo com sua tipologia, é fundamental conhecer sua classificação antes de implementá-los. Alguns respondem a estímulos de forma imediata, enquanto outros planejam, avaliam alternativas ou aprendem a partir da experiência. Por isso, são divididos de acordo com sua capacidade de decisão, interação e nível de complexidade, o que facilita a seleção do agente adequado para cada caso de uso.

O potencial dos diferentes tipos de agentes de IA para transformar processos empresariais, industriais e logísticos é promissor. Segundo a McKinsey, pelo menos 64% das organizações já estão testando esses agentes, e a Gartner prevê que se tornem o “novo normal” dos aplicativos corporativos até 2029.

Os 5 principais tipos de agentes de IA

Entender como os diferentes tipos de agentes de IA percebem seu ambiente permite decifrar como tomam decisões. A seguir, apresentamos os cinco modelos principais, desde os sistemas mais simples até aqueles capazes de aprender e evoluir.

Agentes reflexivos simples (‘simple reflex agents’)

Os agentes reflexivos simples constituem o tipo mais básico. Seguem regras predefinidas para tomar decisões sem considerar experiências passadas ou consequências futuras, e foram desenvolvidos para operar baseando-se em respostas diretas a condições ambientais. Os termostatos, por exemplo, são simple reflex agents que se ativam quando a temperatura fica abaixo de um determinado limite e se desligam ao atingir a temperatura desejada. Dado que não armazenam informações anteriores, podem reincidir em erros se as regras predefinidas forem insuficientes para lidar com situações novas.

Agentes reflexivos baseados em modelos (‘model-based reflex agents’)

Ao incorporar uma representação interna do ambiente, os agentes reflexivos baseados em modelos pertencem a uma versão mais avançada. Portanto, podem monitorar o ambiente ao seu redor e compreender o impacto de interações passadas. Além disso, atualizam seu status interno e tomam decisões em conformidade. Por exemplo, os robôs móveis autônomos (AMR) que navegam por um armazém podem reagir a obstáculos que já ultrapassaram e integrar seus movimentos prévios ao gerar rotas.

Agentes baseados em objetivos (‘goal-based agents’)

Entre os principais tipos de agentes de IA, também se destacam os baseados em objetivos, que planejam e raciocinam para escolher as ações que os aproximem de suas metas. De modo geral, selecionam a opção que tem maiores probabilidades de ajudá-los. Um navegador GPS atua como um agente baseado em objetivos ao calcular a melhor rota para chegar a um destino. O sistema avalia várias alternativas e seleciona aquela que lhe permite atingir o objetivo a partir de variáveis como distância, tráfego ou tempo estimado de chegada.

Agentes baseados em utilidade (‘utility-based agents’)

Os agentes baseados em utilidade não só buscam a conclusão de seu propósito, como também avaliam possíveis alternativas com base no benefício esperado. Isso é particularmente útil em ambientes onde existem inúmeros critérios ou é necessário equilibrar diferentes fatores. Dessa forma, em uma empresa de comércio eletrônico, um utility-based agent poderia otimizar preços e recomendar produtos considerando aspectos como o histórico de vendas, as preferências dos clientes ou os níveis de estoque.

Agentes de aprendizagem (‘learning agents’)

Os agentes de aprendizagem são um dos tipos mais avançados de agentes de IA, pois são capazes de aprimorar seu desempenho ao longo do tempo adaptando-se a novas situações. Seu comportamento é atualizado continuamente com base em seu ambiente, o que faz com que se desenvolvam melhor. À medida que analisam dados históricos em tempo real, tais como vibrações, temperaturas ou padrões de uso, ajustam seus modelos para detectar anomalias com maior precisão e otimizar as tarefas de manutenção.

Outros tipos de agentes

Além dos tipos de agentes de inteligência artificial mais comuns, existem outros modelos operacionais desenvolvidos para sistemas mais complexos. A seguir, apresentamos algumas dessas variantes, focadas em sua estrutura e função dentro de diversos ambientes.

Agentes hierárquicos

Os agentes hierárquicos organizam a tomada de decisão em níveis, onde um agente principal se encarrega do planejamento e delega tarefas em outros especializados. Com essa estrutura, é possível abordar problemas complexos dividindo-os em subtarefas mais manuseáveis, melhorando a eficiência e a coordenação em ambientes com inúmeros processos ou funções. Por exemplo, em um sistema de atendimento ao cliente, um agente principal pode interpretar a consulta de um usuário e encaminhá-la para subagentes especializados em faturamento, suporte técnico ou devoluções, que gerenciarão cada caso especificamente.

Sistemas multiagente (MAS)

Por outro lado, os sistemas multiagente (MAS, do inglês multi-agent system) são configurados como um conjunto de agentes autônomos que interagem em um ambiente compartilhado. Eles podem trabalhar de forma independente ou cooperativa para atingir objetivos individuais ou comuns. Por exemplo, no gerenciamento do tráfego urbano, vários agentes podem controlar semáforos em diferentes cruzamentos, coordenando-se entre si para reduzir o congestionamento. Esse modelo também está sendo explorado em ambientes logísticos avançados, como no projeto de pesquisa conjunta entre o MIT e a Mecalux, onde frotas de robôs móveis autônomos (AMR) operam como sistemas multiagente coordenados para otimizar os movimentos dentro do armazém.

Agentes híbridos

Os agentes híbridos combinam várias abordagens de tomada de decisão, como comportamento reativo, planejamento baseado em objetivos ou aprendizagem, em um único sistema. Seu funcionamento permite que se adaptem a ambientes complexos, aproveitando as vantagens de cada abordagem de acordo com a situação. Por exemplo, um assistente virtual avançado pode responder prontamente a perguntas simples, planejar ações mais complexas, como gerenciar um incidente, e melhorar suas respostas à medida que interage com os usuários.

Agentes baseados em funções

Os agentes baseados em funções são definidos pela tarefa específica que desempenham dentro de um sistema, permitindo organizar e distribuir tarefas com eficiência. Entre eles, podemos citar os agentes de atendimento ao cliente, os desenvolvidos para funcionários, os criativos, os de análise de dados, os de programação ou os de segurança, etc. Em uma empresa, vários agentes podem ser responsáveis por responder a consultas de clientes, auxiliar os trabalhadores ou detectar ameaças. Que cada um esteja especializado em sua área, aumenta o desempenho global.

Como integrar os diferentes tipos de agentes

Na prática, todos os tipos de agentes de IA são geralmente integrados em um mesmo sistema para aproveitar suas capacidades complementares, desde a reação imediata até o planejamento ou a aprendizagem contínua, atuando de forma coordenada nos fluxos de trabalho em vez de operar como ferramentas isoladas. Tal como explica o especialista Chirag Shah, professor da Universidade de Washington, os agentes de IA estão destinados a transformar a forma como as empresas operam e colaboram com a tecnologia, especialmente quando integrados como assistentes que combinam a automação, o acesso às informações e o apoio à tomada de decisão humana.

Ambientes empresariais

Nos ambientes empresariais, os agentes de IA estão presentes em processos como atendimento ao cliente, análise de dados ou desenvolvimento de software. Por exemplo, agentes baseados em utilidade otimizam preços ou recomendações, enquanto os de aprendizagem melhoram a personalização. A isso se somam os de funções, como os de atendimento ao cliente ou programação, que se especializam em diversas funcionalidades dentro da organização.

Para integrá-los, as empresas geralmente os incorporam como assistentes dentro das ferramentas existentes, conectados a fontes de dados e sistemas corporativos. Dessa forma, os agentes podem automatizar tarefas, gerar informações relevantes e apoiar a tomada de decisão sem substituir as equipes humanas.

Ambientes industriais

No âmbito industrial, diferentes tipos de agentes de IA, como os agentes reflexivos e os agentes baseados em modelos, são utilizados em sistemas de automação e controle, onde a rapidez e a confiabilidade são essenciais. Por outro lado, os agentes de aprendizagem realizam processos como a manutenção preditiva, evoluindo a partir dos dados gerados pela própria operação.

Sua integração normalmente é realizada em sistemas de controle e plataformas de supervisão, onde os agentes processam dados em tempo real para atuar sobre equipamentos ou processos. Isso permite sincronizar respostas imediatas com capacidades de análise e melhoria contínua.

Ambientes logísticos

Na logística, é comum combinar vários tipos de agentes de IA. Os que se baseiam em objetivos planejam rotas ou tarefas, os baseados em utilidade otimizam recursos e tempo, e os sistemas multiagente ou hierárquicos coordenam diversos processos, como o gerenciamento de estoque ou operações de armazém.

Nesses ambientes, os agentes são integrados dentro de plataformas como os sistemas de gerenciamento de armazém (WMS). Isso facilita a sincronização de decisões em tempo real, a otimização de recursos e uma adaptação dinâmica diante de variações na demanda ou nas operações. Nesse sentido, a Mecalux potencializou sua arquitetura tecnológica para impulsionar os agentes de IA em suas soluções de software logístico.

Os tipos de agente, porta de entrada para novas aplicações

A diversidade de tipos de agentes de IA reflete a pluralidade de desafios que podem abordar e a necessidade de ajustar seu comportamento a cada contexto. Seu valor reside em sua integração dentro de sistemas mais amplos, onde diferentes capacidades, como a reação, o planejamento ou a aprendizagem são orquestradas de forma coordenada. Em ambientes reais, essa complementaridade possibilita o desenvolvimento de soluções mais robustas, escaláveis e eficientes. À medida que a inteligência artificial evolui, compreender essas diferenças não só facilita sua implementação, como também abre caminho para novas aplicações e modelos operacionais em diversos setores.