- Agentes LLM combinam compreensão de linguagem, memória, uso de ferramentas e planejamento para realizar tarefas complexas e autônomas, indo além de simples conversas.
- Melhorar agentes LLM envolve técnicas como RAG, ajuste fino, prompting n-shot e engenharia avançada de prompts para maior precisão e confiabilidade.
- Construir um agente LLM exige objetivos claros, a plataforma certa, configuração do modelo, integrações, testes e monitoramento contínuo.
- Apesar de seu potencial, agentes LLM têm limitações como alucinações, riscos de privacidade e restrições de contexto, por isso o design cuidadoso e a supervisão continuam essenciais.
Você provavelmente já ouviu falar do assunto mais quente do ano: agentes de IA.
A maioria desses agentes de IA são agentes LLM. Por quê?
"Nos últimos anos, agentes autônomos mudaram bastante", explica o CEO da Botpress, Sylvain Perron. "Os modelos subjacentes evoluíram. Os LLMs desbloquearam um novo nível de raciocínio e abstração."
Com o poder dos LLMs, é possível criar agentes de IA para realizar qualquer tipo de tarefa baseada em linguagem ou raciocínio.
E graças às suas habilidades linguísticas e analíticas, eles estão gradualmente ocupando espaços em ambientes corporativos, com mais de 80% das empresas planejando usar agentes de IA nos próximos anos.
Embora a categoria ampla de agentes de IA inclua aplicações não linguísticas (sistemas de recomendação de conteúdo, reconhecimento de imagens, controle robótico, etc.), agentes LLM são normalmente softwares de IA conversacional.
O que são agentes LLM?
Agentes LLM são ferramentas baseadas em IA que usam grandes modelos de linguagem para interpretar linguagem, conversar e executar tarefas.
Esses agentes são construídos sobre algoritmos complexos treinados com grandes volumes de textos, permitindo que compreendam e produzam linguagem de forma semelhante à comunicação humana.
Agentes LLM podem ser integrados em agentes de IA, chatbots de IA, assistentes virtuais, softwares de geração de conteúdo e outras ferramentas aplicadas.
Como funcionam os agentes LLM?
Agentes LLM combinam o poder de um LLM com recuperação, raciocínio, memória e uso de ferramentas para executar tarefas de forma autônoma. Vamos detalhar o que cada componente faz.
Combinando essas capacidades, agentes LLM conseguem executar fluxos de trabalho complexos e de múltiplas etapas com total autonomia.
Por exemplo:
- Um agente de vendas B2B recupera dados de CRM sobre um potencial cliente, analisa o andamento da negociação, lembra interações anteriores para personalizar o contato e usa APIs de e-mail e calendário para enviar e agendar compromissos.
- Um agente de TI recupera logs do sistema para diagnosticar um erro, analisa etapas de resolução para definir a melhor estratégia, lembra o que funcionou em problemas anteriores e executa scripts para reiniciar serviços ou abrir um chamado.
Quais são as 4 características que definem um agente LLM?
Existem quatro características principais de um agente LLM:
1. Modelo de Linguagem
O modelo de linguagem é frequentemente considerado o "cérebro" de um agente LLM. Sua qualidade e escala influenciam diretamente o desempenho do agente.
É um algoritmo sofisticado treinado com enormes conjuntos de dados de texto, o que permite entender o contexto, reconhecer padrões e produzir respostas coerentes e contextualmente relevantes.
- Identificar e aprender padrões de linguagem
- Obter certo grau de consciência contextual (graças ao vasto volume de dados de treinamento)
- Adaptar-se a diferentes domínios e lidar com uma ampla variedade de temas
O modelo de linguagem determina a profundidade, precisão e relevância das respostas, formando a base das capacidades linguísticas do agente.
2. Memória
Memória refere-se à capacidade de reter informações de interações anteriores, como fatos, preferências do usuário ou temas ao longo de sessões.
Isso aprimora a compreensão contextual do agente e torna as conversas mais contínuas e relevantes.
Em algumas configurações, a memória permite que o agente retenha informações ao longo do tempo. Isso apoia interações de longo prazo, onde o agente "aprende" com comportamentos ou preferências recorrentes do usuário – embora isso geralmente seja regulado por questões de privacidade e relevância.
3. Uso de Ferramentas
O uso de ferramentas leva o agente LLM da conversa à ação.
Um agente LLM pode se integrar a aplicativos externos, bancos de dados ou APIs para executar funções específicas.
Isso significa que ele pode buscar informações em tempo real, executar ações externas ou acessar bancos de dados especializados, oferecendo a capacidade de fornecer informações atualizadas. Isso inclui:
- Chamar APIs
- Buscar dados ao vivo, como atualizações do tempo ou cotações de ações
- Agendar reuniões ou compromissos
- Consultar bancos de dados, como catálogos de produtos ou documentos de políticas de RH
O uso de ferramentas permite que o agente LLM deixe de ser um sistema passivo, baseado em conhecimento, para se tornar um participante ativo capaz de interagir com outros sistemas.
4. Planejamento
Planejamento é a capacidade do agente LLM de dividir tarefas complexas em uma série de etapas gerenciáveis.
Um agente LLM pode planejar com ou sem feedback. Qual a diferença?
- Planejamento sem feedback significa que o agente LLM criará um plano com base em sua compreensão inicial. É mais rápido e simples, mas não tem adaptabilidade.
- Planejamento com feedback permite que o agente LLM refine continuamente seu plano, considerando informações do ambiente. É mais complexo, mas muito mais flexível e melhora o desempenho ao longo do tempo.
Ao planejar, o agente LLM cria fluxos lógicos que avançam progressivamente para uma solução, tornando-o mais eficiente em solicitações complexas.
Quais são os 4 tipos de agentes LLM?
.webp)
1. Agentes Conversacionais (ex: suporte ao cliente e geração de leads)
Esses agentes dialogam naturalmente com usuários – geralmente fornecem informações, respondem perguntas e auxiliam em diversas tarefas.
Esses agentes dependem dos LLMs para entender e gerar respostas semelhantes às humanas.
Exemplos: Agentes de suporte ao cliente e chatbots de saúde
2. Agentes Orientados a Tarefas (ex: assistentes de IA e fluxos de trabalho de IA)
Focados em executar tarefas específicas ou atingir objetivos definidos, esses agentes interagem com usuários para entender suas necessidades e então executam ações para atendê-las.
Exemplos: Assistentes de IA e bots de RH
3. Agentes Criativos (ex: ferramentas de geração de conteúdo)
Capazes de gerar conteúdos originais e criativos, como arte, música ou textos, esses agentes usam LLMs para entender preferências humanas e estilos artísticos, permitindo-lhes produzir conteúdos que ressoam com o público.
Exemplos: Ferramentas de geração de conteúdo e de imagens (como Dall-E)
4. Agentes Colaborativos (ex: agentes de IA corporativos)
Esses agentes trabalham ao lado de humanos para atingir objetivos ou tarefas em conjunto, facilitando comunicação, coordenação e cooperação entre membros da equipe ou entre pessoas e máquinas.
LLMs podem apoiar agentes colaborativos auxiliando na tomada de decisões, geração de relatórios ou fornecendo insights.
Exemplos: Grande parte dos agentes de IA corporativos e chatbots de gestão de projetos
Como as empresas usam agentes LLM?
As empresas se beneficiam dos agentes LLM em áreas que envolvem o processamento e a resposta em linguagem natural, como responder perguntas, fornecer orientações, automatizar fluxos de trabalho e analisar textos.
Empresas costumam usar agentes LLM para marketing, análise de dados, compliance, assistência jurídica, suporte em saúde, tarefas financeiras e educação.
Veja 3 dos casos de uso mais populares de agentes LLM:
Suporte ao Cliente
Segundo um estudo com 167 empresas do especialista em automação Pascal Bornet, o atendimento ao cliente é o caso de uso mais popular para adoção de agentes LLM.
Agentes LLM são amplamente utilizados no suporte ao cliente para responder dúvidas frequentes, solucionar problemas e oferecer atendimento 24/7.
Esses agentes podem interagir com clientes em tempo real, oferecendo ajuda imediata ou encaminhando questões complexas para atendentes humanos.
Veja também: O que é um chatbot de atendimento ao cliente?
Vendas e Geração de Leads
Em vendas, agentes LLM são usados para geração de leads com IA — eles podem inclusive qualificar leads conversando com potenciais clientes, avaliando necessidades e coletando informações valiosas.
Também podem automatizar interações de acompanhamento, enviando recomendações personalizadas ou informações de produtos de acordo com o interesse do cliente.
Veja também: Como usar IA em Vendas
Suporte Interno: RH e TI
Para suporte interno, agentes LLM agilizam processos de RH e TI respondendo dúvidas frequentes dos colaboradores.
Na verdade, o estudo de Bornet mostrou que agentes LLM em operações internas foram os mais econômicos, economizando de 30% a 90% do tempo anteriormente gasto nessas tarefas.
No RH, respondem dúvidas sobre benefícios, políticas de férias e folha de pagamento; no TI, ajudam a resolver problemas técnicos básicos ou automatizam tarefas rotineiras como criação de contas.
Isso permite que as equipes de RH e TI foquem em responsabilidades mais complexas, em vez de tarefas repetitivas.
Veja também: Melhores agentes de IA para RH
Como melhorar as respostas de agentes LLM
Se você está personalizando um LLM para um projeto de IA, vai querer ajustar as respostas padrão que um modelo público daria aos usuários. (Não dá para seu chatbot recomendar a concorrência, certo?) Talvez também queira que ele siga lógicas de negócio personalizadas, para agir mais como um funcionário treinado do que como uma geração aleatória de linguagem.
Quatro conceitos gerais ajudam a melhorar a qualidade das respostas dos LLMs:
- RAG
- Fine-tuning
- N-shot prompting
- Engenharia de prompts
1. Geração aumentada por recuperação
RAG é um nome sofisticado para algo simples que todos já fizemos no ChatGPT: colar um texto e fazer uma pergunta sobre ele.
Um exemplo típico é perguntar se um produto está disponível em um site de e-commerce, e o chatbot buscar essa informação no catálogo de produtos (em vez de procurar na internet).
Em termos de velocidade de desenvolvimento e obtenção de informações em tempo real, o RAG é indispensável.
Normalmente, isso não afeta a escolha do modelo, mas nada impede que você crie um endpoint de API LLM que consulta informações e responde, usando esse endpoint como se fosse um LLM próprio.
Usar RAG para um chatbot baseado em conhecimento costuma ser mais fácil de manter, já que não é necessário fazer fine-tuning nem manter o modelo atualizado – o que também pode reduzir custos.
2. Ajuste fino
O fine-tuning envolve fornecer exemplos ao seu modelo para que ele aprenda a executar bem uma determinada tarefa. Se você quer que ele fale com excelência sobre seu produto, pode fornecer vários exemplos das melhores ligações de vendas da sua empresa.
Se o modelo for open source, avalie se sua equipe tem capacidade técnica suficiente para fazer o fine-tuning.
Se o modelo for fechado e oferecido como serviço – como GPT-4 ou Claude – normalmente seus engenheiros podem ajustar modelos personalizados usando APIs. O preço geralmente aumenta bastante por esse método, mas a manutenção é mínima ou inexistente.
Mas, para muitos casos de uso, o fine-tuning não é o primeiro passo para otimizar seu modelo.
Um ótimo caso para fine-tuning é criar um bot de conhecimento para informações estáticas. Ao fornecer exemplos de perguntas e respostas, ele deve conseguir responder no futuro sem precisar buscar a resposta. Mas não é uma solução prática para informações em tempo real.
3. Aprendizado n-shot
A forma mais rápida de começar a melhorar a qualidade das respostas é fornecer exemplos em uma única chamada de API do LLM.
Zero-shot – não dar nenhum exemplo do que você espera na resposta – é como a maioria de nós usa o ChatGPT. Adicionar um exemplo (one-shot) geralmente já traz uma melhora significativa na qualidade da resposta.
Mais de um exemplo é considerado n-shot. N-shot não altera o modelo, ao contrário do fine-tuning. Você apenas fornece exemplos logo antes de pedir a resposta, toda vez que faz uma pergunta.
Mas essa estratégia não pode ser usada em excesso: os modelos LLM têm um tamanho máximo de contexto e o preço varia conforme o tamanho da mensagem. O fine-tuning pode eliminar a necessidade de exemplos n-shot, mas leva mais tempo para ser feito corretamente.
4. Técnicas de engenharia de prompts
Existem outras técnicas de engenharia de prompts, como chain-of-thought, que fazem os modelos “pensarem em voz alta” antes de responder.
Existe também o encadeamento de prompts, que incentiva os modelos a dividir tarefas complexas em etapas menores, executando múltiplos prompts em sequência.
Essas estratégias podem aumentar bastante a qualidade e confiabilidade das respostas — especialmente em tarefas que exigem raciocínio — mas geralmente resultam em respostas mais longas, maior uso de tokens e desempenho mais lento.
Isso aumenta a qualidade da resposta, mas pode deixar as respostas mais longas, caras e lentas.
Como construir um agente LLM em 6 passos
1. Defina os Objetivos
O primeiro passo para criar um agente de IA ou chatbot é definir exatamente o que você quer que ele faça.
Deixe claro o que você quer que o agente LLM realize, seja atendendo clientes, gerando conteúdo ou executando tarefas específicas.
Definir objetivos claros vai orientar a configuração e a definição do agente.
2. Escolha uma Plataforma de IA
As melhores plataformas de IA vão depender totalmente dos seus objetivos e necessidades.
Escolha uma plataforma alinhada aos seus requisitos, considerando opções de personalização, integração, facilidade de uso e suporte.
A plataforma deve:
- Atender ao seu caso de uso desejado
- Ofereça seus LLMs preferidos
- Ofereça capacidades de integração
3. Configure o LLM
Com base nas opções da plataforma, escolha um LLM pré-construído ou ajuste um modelo para tarefas especializadas, se necessário.
Muitas plataformas oferecem modelos de linguagem já treinados e prontos para uso.
Se quiser personalizar o uso do seu LLM, confira nosso artigo sobre como escolher uma opção de LLM personalizada para seu projeto de IA, escrito pelo nosso engenheiro de crescimento, Patrick Hamelin.
4. Integre ferramentas
A maioria das plataformas oferece opções de integração para ferramentas externas. Conecte quaisquer APIs, bancos de dados ou recursos que seu agente precise acessar, como dados de CRM ou informações em tempo real.
5. Teste e Aprimore
Teste o agente de forma abrangente usando as ferramentas de teste da plataforma. Ajuste parâmetros, formulação de prompts e fluxos conforme os resultados para garantir bom desempenho em situações reais.
6. Implemente e monitore
Use as ferramentas de monitoramento da plataforma para acompanhar as interações e o desempenho do agente após a implantação.
Colete insights e ajuste a configuração conforme necessário, aproveitando os mecanismos de feedback oferecidos pela plataforma.
Implantar um agente LLM personalizado
Agentes LLM estão sendo amplamente adotados por empresas – em atendimento ao cliente, operações internas e e-commerce. As empresas que demorarem para adotar sentirão as consequências de perder a onda da IA.
Nossa stack permite que desenvolvedores criem agentes LLM com qualquer capacidade de que você precise.
Nossa suíte de segurança aprimorada garante que os dados dos clientes estejam sempre protegidos e totalmente sob o controle da sua equipe de desenvolvimento.
Comece a criar hoje mesmo. É grátis.
Ou fale com nossa equipe para saber mais.
Perguntas frequentes
1. Qual a diferença entre um agente LLM e um chatbot?
Um chatbot geralmente segue roteiros ou fluxos definidos, enquanto um agente LLM é mais flexível. Agentes LLM usam um grande modelo de linguagem para raciocinar, buscar informações, usar ferramentas e tomar decisões.
2. Agentes LLM funcionam sem conexão com a internet?
Agentes LLM podem funcionar parcialmente sem internet, se tudo o que precisam (como o modelo de linguagem e os dados) estiver rodando localmente, sim. Mas a maioria depende de serviços em nuvem para coisas como dados em tempo real, APIs externas ou conhecimento atualizado.
3. Agentes LLM sempre precisam de um backend de modelo de linguagem?
Sim, esse é o ingrediente principal. O "LLM" em agente LLM significa grande modelo de linguagem. Sem isso, o agente perde a capacidade de entender ou gerar linguagem natural.
4. Quais são as principais limitações ou riscos de usar agentes LLM atualmente?
Eles podem alucinar, travar em comandos ambíguos ou vazar informações sensíveis se não forem bem protegidos. Além disso, são tão inteligentes quanto os dados e o design por trás deles.
5. Quais setores estão adotando agentes LLM mais rapidamente?
Atendimento ao cliente, suporte de TI, saúde e vendas estão aderindo rapidamente. Basicamente, qualquer área com muito trabalho repetitivo baseado em linguagem que pode ser automatizado.
.webp)
