Resumo:
- Existem 7 tipos diferentes de agentes de IA, que vão desde agentes reativos simples até sistemas multiagentes.
- Atualmente, as principais empresas de IA estão focadas principalmente na criação de agentes baseados em metas, juntamente com agentes de aprendizagem.
- No futuro, poderemos ver agentes de IA verdadeiramente autônomos que podem interagir com outros agentes de IA para realizar múltiplas tarefas.
Está claro que agentes de IA orientados por ações liderarão a revolução da IA, e os primeiros sinais já estão aí. De chatbots com tecnologia de IA a agentes de IA que podem ler seus e-mails e agendar compromissos, estamos prestes a entrar na era dos agentes. Para entender melhor os agentes de IA, expliquei diferentes tipos de agentes de IA em detalhes. Além disso, listei empresas líderes e agentes de IA já disponíveis no mercado. Então, vamos começar.
1. Agentes com reações simples
Vamos começar com o tipo mais simples de agente de IA: agentes com reações simples. Como o nome sugere, esses agentes executam ações com base em informações atuais, seguindo uma condição “se-então”. Por exemplo, um termostato liga o aquecimento quando a temperatura cai abaixo de um certo ponto. Ele simplesmente executa uma ação quando a condição é verdadeira.
Entretanto, há várias limitações para esse tipo de agente de IA. Ele leva em consideração apenas informações atuais (também chamadas de “percepções” ou percepção). Ele não lembra leituras de temperatura anteriores nem considera leituras futuras – ele age apenas com base na temperatura atual.
Agentes reativos simples não têm memória e só agem quando o ambiente é totalmente observável – um estado no qual todas as informações necessárias para tomar uma decisão estão disponíveis. Como resultado, ele não retém uma representação ou modelo interno do mundo.
2. Agentes reflexivos baseados em modelos
Em seguida, agentes refletivos baseados em modelos melhoram o desempenho de agentes refletivos simples. Esse tipo de agente mantém uma representação interna do mundo e, portanto, possui memória. Essencialmente, esses agentes rastreiam ações e como elas afetam o mundo e atualizam o modelo/representação interna. Por exemplo, um carro autônomo, ao navegar no trânsito, lembra-se da localização dos veículos, mesmo quando eles se movem de sua localização atual. Essa representação interna permite decisões mais informadas.
Agora, com base em observações passadas e informações atuais, o agente cria uma representação interna do mundo e realiza a ação desejada. Isso significa que agentes reflexivos baseados em modelos podem operar em ambientes parcialmente observáveis. Essencialmente, o modelo interno é usado para prever a próxima ação. Este modelo é baseado em algoritmos avançados de inteligência artificial.
3. Agentes baseados em metas
Como o nome sugere, agentes orientados por objetivos são agentes orientados por resultados, o que significa que eles consideram ações futuras que os aproximarão do objetivo final. Esses agentes podem conduzir pesquisas, planejar operações e considerar diferentes sequências de ações que os levarão ao objetivo desejado. Agentes baseados em objetivos baseiam suas ações em levar em conta consequências futuras.
Por exemplo, um GPS que planeja sua rota deve pesquisar e considerar todas as estradas que levam ao destino. Ele leva em consideração todas as rotas possíveis com base na distância, duração, tráfego atual, etc. Agora, com base nessas informações, o agente baseado em metas planeja e escolhe o melhor caminho para chegar ao destino desejado. Esse tipo de agente é essencial em aplicações de IA que exigem planejamento estratégico.
4. Agentes baseados em benefícios
Agentes baseados em utilidade são um tipo de agentes baseados em objetivos, mas não estão vinculados a um objetivo específico. Por exemplo, agentes orientados a objetivos pensam apenas em termos de atingir ou não atingir um objetivo – binariamente. No entanto, os agentes baseados na utilidade consideram diferentes estados do mundo, avaliam diferentes resultados com base em preferências complexas e, então, escolhem a ação que maximiza sua “utilidade”.
Esse tipo de agente funciona atribuindo uma pontuação numérica a diferentes sequências de ações e seleciona apenas a ação que fornece a maior pontuação de utilidade. Agentes baseados em utilidade são projetados em situações em que o resultado é incerto. Por exemplo, o objetivo de um sistema de negociação baseado em IA pode ser maximizar o lucro, mas também deve levar em consideração quanto risco o usuário pode tolerar e quais são as condições atuais do mercado. Isso requer uma análise cuidadosa dos riscos e retornos potenciais.
Essencialmente, agentes baseados em utilidade consideram diferentes preferências e avaliam resultados antes de tomar uma decisão. O objetivo deles não é apenas atingir a meta, mas equilibrar diferentes fatores para encontrar a ação ideal. Isso significa que eles buscam maximizar a “utilidade esperada” com base em uma avaliação abrangente das circunstâncias.
5. Agentes de Aprendizagem: Melhorando o Desempenho em Sistemas de IA
Agentes de aprendizagem, por definição, são capazes de melhorar o desempenho ao longo do tempo aprendendo com experiências passadas. A melhor característica dos Agentes de Aprendizagem é sua capacidade de se adaptar a ambientes desconhecidos e otimizar suas ações com base no feedback. Em agentes de aprendizagem, há um componente “crítico” que fornece feedback sobre o desempenho do agente, o que é crucial para o processo de aprendizagem.
Para ilustrar um exemplo, considere como os filtros de spam funcionam para e-mails. Os filtros de spam têm um conjunto básico de regras para começar; No entanto, à medida que você continua marcando e-mails como spam, o agente aprende por meio das classificações fornecidas (“crítica”) e adapta seu comportamento. Agora, no futuro, esses e-mails serão automaticamente marcados como spam e movidos para outra pasta. Este processo depende de algoritmos avançados na área de Aprendizado de Máquina.
6. Agentes da Pirâmide
Agentes hierárquicos são um tipo de agente que divide objetivos complexos em subobjetivos. Há muitas tarefas complexas que exigem procedimentos de várias etapas e resolução de problemas. Nesses casos, as tarefas são divididas em subproblemas menores e mais gerenciáveis, que são organizados em uma hierarquia. Agora, essas tarefas são delegadas a agentes de nível inferior, e agentes de nível superior controlam a estratégia e o resultado final.
Por exemplo, quando você pede a um robô de IA para preparar o jantar, o agente de alto nível planeja e divide a tarefa, como fazer macarrão e molho. Essas tarefas são então divididas em partes, como ligar o fogão e adicionar água à panela. Agora, dessa forma hierárquica, a tarefa é concluída, de uma camada para outra. Essa abordagem permite que tarefas complexas sejam executadas de forma eficiente e eficaz, o que é crucial em aplicações avançadas de IA.
7. Sistemas Multiagentes
Por fim, chegamos aos sistemas multiagentes (SMA), que combinam vários agentes independentes para atingir um objetivo comum. Esses sistemas permitem que vários agentes se comuniquem, interajam, coordenem ações potenciais, negociem e cooperem entre si. Nesses sistemas, cada agente opera de forma independente e tem sua própria capacidade de tomar decisões.
No entanto, todos os agentes devem obedecer a um protocolo comum de sistemas multiagentes para evitar conflitos e atingir um objetivo comum. Por exemplo, em um sistema de cadeia de suprimentos, há vários agentes rastreando o estoque, outro agente reporta ao departamento de compras com base nos requisitos de estoque, um agente de logística encontra a melhor rota de envio e assim por diante. Sistemas multiagentes são uma solução eficaz para problemas complexos que exigem coordenação e cooperação entre entidades independentes.
Agentes de IA atuais de empresas líderes em tecnologia
Já existem muitos tipos de agentes de IA disponíveis no mercado. Empresas como OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic, Salesforce e muitas outras estão criando agentes e estruturas de IA para aproveitar efetivamente o poder da IA direcionada. Abaixo estão alguns agentes de IA que você pode conferir, tendo em mente que essas ferramentas ainda estão em contínuo desenvolvimento e aprimoramento.
OpenAI
A OpenAI é a primeira empresa a lançar Agente de IA do Operador Orientado para o consumidor. É um agente que utiliza um computador para automatizar tarefas na web. Um operador pode interagir com navegadores da web e clicar, digitar e deslizar para executar ações. Você pode usá-lo para preencher formulários, reservar passagens aéreas, fazer pedidos de supermercado e muito mais. No entanto, ele ainda não é totalmente autônomo. Você precisará concluir pagamentos manualmente e inserir CAPTCHAs quando necessário. Este agente representa um passo significativo no desenvolvimento de uma IA capaz de concluir tarefas complexas com eficiência.
O operador provavelmente se enquadra na categoria de agente de aprendizagem e baseado em metas. Ele é orientado a objetivos e aprende por meio da interação com sites. Além disso, ele faz Agente de Pesquisa Profunda da OpenAI Executa tarefas complexas de pesquisa em várias etapas e analisa textos, imagens e arquivos PDF para gerar um relatório abrangente. Eu diria que é uma combinação de um agente baseado em objetivos, um agente de aprendizagem e um agente hierárquico que divide as tarefas em subtarefas menores. Esses recursos o tornam uma ferramenta poderosa para pesquisadores e analistas.
Além disso, a OpenAI afirma que o mais recente o3 e o4-mini Não são apenas modelos de IA, mas sistemas de IA semelhantes a agentes. Esses novos sistemas de IA se comportam como agentes e podem interagir com uma ampla gama de ferramentas, incluindo pesquisa na web, interpretadores Python, análise de imagens e Plus. São agentes baseados em modelos e objetivos. Esses sistemas representam um avanço significativo nas capacidades de IA.
Por fim, a mais recente ferramenta Codex CLI da OpenAI, que permite aos desenvolvedores ler, editar e executar código no terminal, é outro tipo de agente de IA. Ele pode corrigir erros automaticamente, criar novos recursos e modificar arquivos. Novamente, este é um agente baseado em metas, criado usando o agente de aprendizagem. Esta ferramenta melhora muito a produtividade dos desenvolvedores.
Até agora, o Google lançou apenas Agente de IA de Pesquisa Profunda em Gemini, que funciona de forma semelhante ao agente do OpenAI. Ele pode navegar na web, mapear as informações necessárias e compilá-las para criar um relatório abrangente sobre qualquer tópico. Classifico esse agente como um agente de aprendizagem baseado em objetivos, o que o torna avançado no campo da inteligência artificial.
Em seguida, o Google revelou o Projeto Mariner, que ainda está em desenvolvimento. Este projeto funciona como o agente Operator AI da OpenAI e pode automatizar tarefas no navegador Chrome. Ele pode analisar a tela ativa e executar ações em sites. O Google diz que o agente está sendo testado com testadores confiáveis e será lançado em um futuro próximo.
Além disso, o Google introduziu Protocolo Agent2Agent (A2A) O novo permite que vários agentes de IA se comuniquem entre si. Não é um agente em si, mas um padrão/estrutura que permitirá sistemas multiagentes (MAS).
Antrópico
Assim como o OpenAI, a Anthropic revelou seu agente de IA “Uso de Computador”, atualmente em beta, que pode interagir com ambientes de computadores desktop. Ele pode analisar a tela, clicar, digitar e executar operações de arquivo. Ele não se limita apenas a navegadores da web, ele também pode executar ações no nível do sistema operacional. Não é preciso dizer que este é um agente de aprendizagem baseado em objetivos.
Além disso, a Anthropic lançou recentemente uma ferramenta de busca com integração ao Workspace on Cloud. Ele pode se conectar ao seu Gmail, Calendário e Drive, bem como à web, para conduzir pesquisas e extrair insights. Da mesma forma, o Claude Code é uma ferramenta de codificação proxy que roda dentro do Terminal. Entende a base de código e pode modificar arquivos, executar testes e interagir com o Git também. Ambos são agentes baseados em objetivos.
Por fim, a Anthropic desenvolveu o Model Context Protocol (MCP), um padrão aberto para conectar modelos de IA a fontes de dados externas, permitindo que agentes de IA operem de forma confiável em serviços sem API. Embora não seja um agente, ele permite a comunicação entre modelos de IA, ferramentas, sites e outras fontes de dados. Você pode descobrir como Configurando o MCP na Nuvem no Windows e macOS.
Microsoft
No setor de serviços ao consumidor, a Microsoft anunciou vários novos agentes de IA para seu chatbot, o Copilot. Um agente pode Pesquisa profunda no Copilot Realize pesquisas em várias etapas para criar relatórios abrangentes sobre tópicos específicos. Além disso, pode Ações do Copiloto Reserve ingressos, faça reservas e compre produtos pela web. No entanto, ele só funciona em sites parceiros.
Para empresas, a Microsoft anunciou recentemente o agente Computer Use AI no Copilot Studio. Ele pode interagir diretamente com sites e aplicativos de desktop para executar ações e não depende de APIs especializadas. A Microsoft também revelou o agente Security Copilot para ajudar com alertas de phishing, segurança de dados e gerenciamento de identidade, componentes essenciais da segurança cibernética corporativa.
A Microsoft desenvolveu vários agentes Copilot para clientes corporativos, e você pode até criar um agente de IA personalizado para seu fluxo de trabalho. Você pode começar no Copilot Studio e conectar servidores MCP, APIs e fontes externas para automatizar tarefas, aumentando a produtividade do trabalho e reduzindo possíveis erros.
Salesforce
Além da Microsoft, a Salesforce desenvolveu a plataforma Agentforce para clientes corporativos, que fornece agentes de IA autônomos e personalizáveis. Usuários empresariais podem criar, implantar e gerenciar vários agentes de IA no Agentforce para gerar leads, otimizar vendas, gerenciar marketing e muito mais. Agentforce é uma plataforma líder em automação de processos de negócios usando inteligência artificial.
A Salesforce afirma que, diferentemente do Copilot da Microsoft, os agentes do Agentforce podem executar ações de forma autônoma com base em eventos ou gatilhos predefinidos. Os agentes do Agentforce podem atualizar registros no banco de dados, enviar e-mails, agendar reuniões, resolver casos pendentes, etc. Esses recursos tornam o Agentforce uma ferramenta poderosa para automatizar tarefas de vendas e atendimento ao cliente.
Então, esses são os tipos de agentes de IA que você pode explorar e encontrar os agentes de IA atuais disponíveis no mercado. À medida que avançamos, os agentes de IA se tornarão uma parte essencial da experiência na internet, seja do lado do consumidor ou da empresa. Espera-se que o mercado de agentes de IA testemunhe um crescimento significativo nos próximos anos, impulsionado pela crescente demanda por automação e maior eficiência.
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