36 Exemplos Reais de Agentes de IA

Embora agentes de IA estejam em destaque na tecnologia mundial, os exemplos reais de agentes de IA nem sempre são tão óbvios.

Neste artigo, vou te mostrar os tipos de agentes de IA com exemplos de cada um.

Mas lembre-se: mesmo que estejam divididos por tipo, a maioria dos sistemas avançados de IA combina vários tipos de agentes de IA.

Por exemplo, na gestão de cadeias de suprimentos com IA, são usados vários tipos de agentes para otimizar logística, controle de estoque, reposição e entregas. O mesmo vale para carros autônomos – combinando agentes baseados em utilidade, agentes orientados a objetivos, agentes reflexos baseados em modelos e agentes de aprendizado para viabilizar processos complexos.

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Mas para começar pelos princípios básicos, vamos entender o que cada tipo de IA agenteica foi projetado para realizar, com alguns exemplos de como isso já acontece no mundo real.

Mesmo que você não tenha um carro autônomo ou trabalhe em um armazém com IA, provavelmente já interagiu com bots corporativos agenteicos como:

• Agentes de IA para e-commerce que fazem pedidos, informam sobre entregas e sugerem produtos personalizados para os usuários.
• Chatbots de suporte ao cliente que respondem perguntas frequentes, processam reembolsos e resolvem problemas técnicos (como neste exemplo da Ruby Labs).
• Agentes de geração de leads que conversam, qualificam leads e agendam reuniões (como neste exemplo da Waiver Consulting Group).
• Chatbots de vendas e funções de marketing, como geração de leads com IA ou outras formas de usar IA em vendas.

Mas nem todos os agentes de IA são criados por especialistas técnicos. Na verdade, ficou bem fácil, com as novas plataformas de criação de IA, projetar e lançar seu próprio agente de IA personalizado.

Se você quiser criar seu próprio agente de IA, fique à vontade para começar hoje mesmo com nosso tutorial de criação de agente de IA.

Agora, vamos conhecer os 9 tipos de agentes de IA e 36 exemplos reais de uso.

1. Agentes Baseados em Utilidade

Diferente de agentes mais simples, que apenas reagem a estímulos do ambiente, agentes baseados em utilidade avaliam suas ações potenciais com base na utilidade esperada. Eles preveem o quão útil ou benéfica cada opção é em relação ao objetivo definido.

Agentes baseados em utilidade se destacam em ambientes de tomada de decisão complexa com múltiplos resultados possíveis – como equilibrar riscos para tomar decisões de investimento ou pesar efeitos colaterais de opções de tratamento.

A função de utilidade desses agentes inteligentes é uma representação matemática de suas preferências. A função de utilidade mapeia o mundo ao redor, decidindo e classificando qual opção é a mais preferível. Assim, um agente baseado em utilidade pode escolher a ação ideal.

Como conseguem processar grandes volumes de dados, são úteis em qualquer área que envolva decisões de alto impacto.

Negociação Financeira

Agentes baseados em utilidade são ideais para mercados de ações e criptomoedas – eles compram ou vendem com base em algoritmos que buscam maximizar retornos ou minimizar perdas. Esse tipo de função de utilidade pode considerar tanto dados históricos quanto informações em tempo real do mercado.

Sistemas de Precificação Dinâmica

Já pagou mais caro por um Uber ou Lyft na chuva? Esse é um agente baseado em utilidade em ação – eles podem ajustar preços em tempo real para voos, hotéis ou caronas, de acordo com a demanda, concorrência ou horário da reserva.

Controladores de Redes Inteligentes

Esses agentes inteligentes são o ‘smart’ das redes inteligentes: são agentes baseados em utilidade que controlam a distribuição e o armazenamento de energia elétrica.

Eles otimizam o uso de recursos com base em previsões de demanda e preços de energia para aumentar a eficiência e reduzir custos.

Recomendações de Conteúdo Personalizadas

Você termina de assistir a um filme e a Netflix recomenda mais três parecidos.

Serviços de streaming como Netflix e Spotify usam agentes baseados em utilidade para sugerir conteúdos semelhantes aos usuários. Aqui, a utilidade otimizada é a chance de você clicar na sugestão.

2. Agentes Orientados a Objetivos

Agentes de IA orientados a objetivos são – como o nome diz – projetados para atingir metas específicas usando inteligência artificial.

Em vez de apenas responder a estímulos, esses agentes racionais conseguem considerar as consequências futuras de suas ações, tomando decisões estratégicas para alcançar seus objetivos.

Diferente dos agentes reflexos simples, que respondem diretamente a estímulos com base em regras de condição e ação, agentes orientados a objetivos avaliam e planejam ações para atingir suas metas.

O que os diferencia de outros tipos de agentes inteligentes é a capacidade de unir previsão e planejamento estratégico para chegar a resultados específicos.

Roomba

Aspiradores robóticos – como o famoso Roomba – são projetados com um objetivo claro: limpar todo o chão acessível. Esse agente orientado a objetivos tem uma meta simples e a cumpre bem.

Todas as decisões desse agente (como quando girar) são tomadas em busca desse objetivo principal. Os gatos que sentam em cima são só um bônus.

Software de Gerenciamento de Projetos

Embora também possa usar um agente baseado em utilidade, software de gerenciamento de projetos normalmente foca em atingir um objetivo específico do projeto.

Esses agentes de IA costumam agendar tarefas e alocar recursos para que a equipe consiga concluir o projeto no prazo. O agente avalia o caminho mais provável para o sucesso e age em nome do time.

IA em Jogos Eletrônicos

Em jogos de estratégia e RPG, personagens controlados por IA agem como agentes orientados a objetivos – suas missões podem variar desde defender um local até derrotar um adversário.

Esses agentes de IA consideram várias estratégias e recursos – qual ataque usar, qual power-up gastar – para atingir seu objetivo.

3. Agentes Reflexos Baseados em Modelo

Quando é necessário lidar com informações que nem sempre são visíveis ou previsíveis, os agentes reflexivos baseados em modelos são a ferramenta ideal.

Diferente dos agentes reflexos simples, que reagem apenas com base nas percepções atuais, agentes reflexos baseados em modelo mantêm um estado interno que permite prever ambientes parcialmente observáveis. Esse é um modelo interno da parte do mundo relevante para suas funções.

Esse modelo é atualizado constantemente com dados do ambiente, permitindo que o agente de IA faça inferências sobre partes não visíveis do ambiente e antecipe condições futuras.

Eles avaliam os possíveis resultados de suas ações antes de decidir, o que permite lidar com situações complicadas. Isso é especialmente útil em tarefas complexas, como dirigir um carro na cidade ou gerenciar um sistema de casa inteligente automatizada.

Devido à capacidade de combinar conhecimento prévio e dados em tempo real, agentes reflexos baseados em modelo conseguem otimizar seu desempenho, independentemente da tarefa. Assim como um humano, eles podem tomar decisões considerando o contexto, mesmo quando as condições são imprevisíveis.

Veículos Autônomos

Mesmo que esses carros envolvam vários tipos de agentes inteligentes, eles são um ótimo exemplo de agentes reflexos baseados em modelo.

Sistemas complexos como o trânsito e o movimento de pedestres são exatamente o tipo de desafio para o qual agentes reflexos baseados em modelo foram criados.

Seu modelo interno é usado para tomar decisões em tempo real na estrada, como frear quando outro carro avança o sinal vermelho ou reduzir rapidamente a velocidade quando o carro à frente faz o mesmo. O sistema interno está sempre se atualizando com base nos dados do ambiente: outros carros, movimentação nas faixas de pedestres, clima.

Sistemas modernos de irrigação

Agentes reflexos baseados em modelo são o motor por trás dos sistemas modernos de irrigação. Sua capacidade de responder a mudanças inesperadas no ambiente é perfeita para lidar com condições climáticas e níveis de umidade do solo.

O modelo interno do agente de IA representa e prevê diversos fatores ambientais, como níveis de umidade do solo, condições do tempo e necessidades hídricas das plantas.

Esses agentes coletam dados continuamente de sensores no campo, incluindo informações em tempo real sobre umidade, temperatura e precipitação.

Ao analisar esses dados, o agente reflexo baseado em modelo pode decidir quando irrigar, quanto de água aplicar e quais áreas do campo precisam de mais atenção. Essa capacidade preditiva permite otimizar o uso da água, garantindo que as plantas recebam exatamente o que precisam para crescer (sem desperdício).

Sistemas de automação residencial

O modelo interno aqui é o ambiente da casa – esses sistemas são constantemente atualizados com dados de sensores e usam essas informações para tomar decisões.

Um termostato detecta mudanças de temperatura e se ajusta conforme necessário. Ou um sistema de iluminação pode perceber a escuridão do lado de fora e se adaptar – já que essa escuridão pode ser tanto da noite quanto de uma tempestade inesperada, é preciso um agente inteligente para antecipar e reagir a essas diferenças.

4. Agentes de Aprendizado

Agentes de aprendizado se destacam por sua capacidade de se adaptar e melhorar ao longo do tempo com base em suas experiências.

Diferente de agentes de IA mais estáticos, que operam apenas com regras ou modelos pré-programados, um agente de aprendizado pode evoluir seu comportamento e estratégias. Por conta desse elemento de aprendizado, eles são mais usados em ambientes que mudam com frequência.

Detecção de Fraudes

Sistemas de detecção de fraude funcionam coletando dados continuamente e se ajustando para reconhecer padrões fraudulentos de forma mais eficiente. Como golpistas estão sempre mudando de tática, os agentes de detecção de fraude também precisam se adaptar.

Recomendação de Conteúdo

Plataformas como Netflix e Amazon usam sistemas equipados com agentes de aprendizado para melhorar as recomendações de filmes, séries e produtos.

Mesmo que seu perfil indique que você gosta de filmes de terror e suspense, se de repente começar a assistir comédias românticas, suas recomendações vão se adaptar. Assim como a gente, está sempre aprendendo.

Software de Reconhecimento de Voz

Aplicativos como Google Assistente e Siri usam agentes de aprendizado para entender melhor nossas tentativas confusas de falar com eles.

É graças aos agentes de aprendizado que esses sistemas ficam melhores em compreender sotaques e gírias – assim podemos pedir coisas para a Siri como: “Och, Siri, você pode encontrar a lanchonete mais próxima para eu jantar? Estou morrendo de fome!”

Termostatos Adaptativos

Até mesmo termostatos inteligentes – como o Nest – aprendem com o comportamento dos usuários, como horários em que costumam estar em casa ou fora, e as temperaturas preferidas.

Essas informações podem mudar sempre, então os termostatos precisam se adaptar ao longo do tempo – por isso são outro exemplo de agente de aprendizado.

5. Agentes Hierárquicos

Agentes hierárquicos se diferenciam dos outros tipos de agentes de IA principalmente pela abordagem estruturada e em múltiplos níveis para resolver problemas.

Agentes hierárquicos são parecidos com uma estrutura organizacional complexa, com diferentes níveis de tomada de decisão. Cada agente dentro do sistema tem uma área de especialização, tornando-os mais eficientes para lidar com tarefas complexas e em várias etapas.

Agentes hierárquicos são uma das formas mais complexas de implementar agentes de IA, já que são compostos por vários agentes menores.

Resumindo: uma estrutura de agente hierárquico é sobre um processo estruturado de tomada de decisão em diferentes níveis de um sistema.

Robôs Industriais

Em sistemas avançados de manufatura, agentes hierárquicos coordenam a linha de produção.

Agentes de nível superior planejam e distribuem tarefas pelo sistema, enquanto agentes de nível inferior controlam máquinas específicas, como braços robóticos para montagem.

Todos podem se comunicar para garantir que a produção flua sem problemas – é a tomada de decisão em vários níveis funcionando.

Sistemas de Controle de Tráfego Aéreo

Esses sistemas usam agentes hierárquicos para gerenciar o fluxo seguro e eficiente do tráfego aéreo. Como a tarefa é complexa e envolve várias funções, um sistema de agentes hierárquicos é necessário para a execução adequada.

Agentes de nível superior cuidam do gerenciamento regional do tráfego, enquanto agentes de nível inferior se concentram em tarefas específicas como decolagens, pousos e movimentação nos aeroportos.

Robôs Autônomos de Armazém

Agentes hierárquicos são responsáveis pelo gerenciamento de estoque e movimentação de pacotes em armazéns com machine learning.

Agentes de nível superior otimizam o layout do armazém e a distribuição do estoque, enquanto agentes de nível inferior operam empilhadeiras e separadores robóticos para executar as tarefas físicas de movimentação e organização dos produtos.

6. Agentes Robóticos

É exatamente o que imaginamos quando pensamos em um agente inteligente: o agente robótico.

Com um elemento de atuação física, agentes robóticos são o símbolo dos agentes de inteligência artificial. Esses agentes inteligentes atuam em ambientes físicos, e não apenas como softwares.

Essas formas físicas de agentes de IA normalmente têm sensores como câmeras ou sensores de toque. Esse tipo de agente é especialmente útil em tarefas perigosas ou muito repetitivas – pode ser mais eficiente e econômico deixar um agente de IA realizar essas tarefas.

Esse tipo de agente de IA é combinado com outros tipos de inteligência artificial, podendo executar tarefas utilitárias ou de objetivo, às vezes em sistemas multiagentes ou hierárquicos.

Robôs de Linha de Montagem

Há muitos robôs em linhas de montagem. Esses agentes de IA realizam tarefas como soldagem, pintura e montagem de peças, tudo com alta precisão e rapidez.

Como são agentes inteligentes, conseguem otimizar o tempo de produção mantendo um padrão de desempenho fixo.

Robôs Cirúrgicos

Cirurgias exigem precisão e são de alto risco, tornando-as ideais para agentes de IA.

Agentes robóticos como o Sistema Cirúrgico da Vinci auxiliam cirurgiões em procedimentos precisos e minimamente invasivos. Esses agentes de IA não realizam cirurgias sozinhos, mas ampliam as capacidades do cirurgião.

Robôs Agrícolas

Robôs são usados com frequência no ciclo agrícola, desde o plantio de sementes até a colheita de culturas e o monitoramento das condições do campo.

Esses agentes de IA ajudam a aumentar a produtividade, pois é mais fácil para uma máquina plantar 10.000 sementes de cenoura do que pedir para uma pessoa fazer isso.

Robôs de Serviço

O robô de serviço mais famoso de todos – isso mesmo, é o WALL-E. Um concorrente distante são os robôs de restaurante que trazem seus pedidos de rodízio de sushi direto à mesa.

Usamos robôs de serviço em todos os lugares: aspiradores robóticos, fornecendo informações para hóspedes em hotéis e entregando produtos para clientes em diversos estabelecimentos.

7. Assistentes Virtuais

Assistentes virtuais são movidos por processamento de linguagem natural e inteligência artificial – e talvez sejam os exemplos mais conhecidos de agentes de IA para o público em geral.

Esses assistentes pessoais inteligentes entendem e processam a linguagem humana (com processamento de linguagem natural) para realizar tarefas, como definir lembretes e gerenciar e-mails.

Esse tipo de agente de IA também inclui um elemento de aprendizado: eles podem aprender com as interações dos usuários, tornando-se mais personalizados e eficazes com o tempo.

Siri

Um dos primeiros assistentes virtuais populares, a Siri está integrada na maioria dos dispositivos Apple, incluindo iPhones, iPads, Macs e o Apple Watch.

A Siri ajuda em várias tarefas, como fazer ligações, enviar mensagens, definir lembretes, fornecer direções e responder perguntas gerais.

Alexa

Disponível em dispositivos Amazon Echo e outros produtos compatíveis com Alexa, este assistente virtual toca músicas, controla dispositivos inteligentes, faz listas de compras e fornece atualizações de notícias. E arruinou o nome 'Alexa' para os humanos.

Google Assistente

Você conhece esse programa agente dos celulares Android e dispositivos Google Home. O Google Assistente é excelente em buscar informações na web, agendar eventos, gerenciar produtos de casa inteligente e facilitar traduções em tempo real.

Sua integração profunda com os serviços do Google o torna especialmente poderoso para tarefas envolvendo mapas, YouTube e buscas.

8. Sistemas Multiagentes

A beleza dos sistemas multiagentes está na diversidade e na riqueza das interações entre eles.

Os agentes nesses sistemas costumam ser bastante variados, indo de um simples agente de software que filtra dados até entidades complexas que gerenciam funções críticas em redes elétricas inteligentes ou sistemas de transporte.

Cada agente opera de forma semi-autônoma, mas foi projetado para interagir com outros agentes, formando um ecossistema dinâmico onde o comportamento coletivo surge das ações individuais. Para esse tipo de programa agente, a colaboração é fundamental.

Sistemas de Gerenciamento de Tráfego

Você encontra esses agentes inteligentes no gerenciamento de tráfego, onde múltiplos agentes representam diferentes semáforos, câmeras de vigilância e sistemas de informação.

Esses agentes de IA colaboram para otimizar o fluxo de veículos, reduzir congestionamentos e responder a condições em tempo real, como acidentes ou obras. Cada agente lida com dados da sua localidade e se comunica com os outros para ajustar os sinais de trânsito – ou seja, o trabalho em equipe é essencial.

Redes Inteligentes para Gestão de Energia

Redes inteligentes também envolvem diversos agentes de IA, cada um controlando diferentes aspectos da distribuição de eletricidade, desde estações geradoras até medidores inteligentes nas residências.

Esses agentes de IA trabalham em conjunto para equilibrar de forma eficiente a oferta e demanda de energia, integrar fontes renováveis e manter a estabilidade da rede elétrica.

A coordenação de um sistema multiagente garante a distribuição ideal de energia e eficiência de custos em toda a rede.

Cadeia de Suprimentos e Logística

Na gestão da cadeia de suprimentos, agentes representam diferentes partes interessadas, como fornecedores, fabricantes, distribuidores e varejistas. Esses agentes coordenam para otimizar o processo da cadeia, desde a compra até a entrega, garantindo eficiência e redução de custos.

Robótica Autônoma em Enxame

Às vezes, durante missões de exploração ou resgate, enxames de robôs são utilizados.

Cada agente robótico opera de forma semi-independente, mas se coordena com outros agentes de IA para cobrir áreas maiores, compartilhar dados sensoriais ou mover objetos em conjunto.

Isso é especialmente útil em ambientes desafiadores – como prédios desabados ou superfícies planetárias – onde o trabalho em equipe de um grande sistema de IA pode alcançar muito mais do que agentes individuais.

9. Agentes de Reflexo Simples

Um agente de reflexo simples é o mais básico de todos. Tem inteligência muito limitada e funciona com uma regra direta de condição-ação.

Esses agentes baseados em regras não são indicados para tarefas complexas. Porém, são perfeitamente adequados para as tarefas específicas para as quais foram projetados.

Agentes de reflexo simples são apropriados para tarefas diretas em ambientes previsíveis. As ações desse tipo de agente afetam o mundo ao redor, mas apenas em tarefas específicas.

Termostatos

São 18h no inverno? Aumente o aquecimento. Meio-dia no verão? Esse agente reflexo simples, com inteligência limitada, ligará o ar-condicionado.

Portas automáticas

Apesar da inteligência percebida ser baixa, portas automáticas são exemplos clássicos de agentes de reflexo simples. Esse agente de IA detecta uma pessoa na frente da porta e a abre. Simples e eficiente.

Detectores de fumaça

Esse agente de IA funciona no teto da sua cozinha. Isso mesmo, também é um agente de reflexo simples. Ele detecta fumaça e dispara o alarme.

Filtros de spam básicos

Alguns agentes de inteligência artificial nos ajudam diariamente há anos. O filtro de spam de e-mail é um deles. Versões básicas não usam processamento de linguagem natural, mas sim palavras-chave ou a reputação do remetente.

Crie seu próprio agente de IA

Existem muitos tipos de agentes de IA, alguns bem mais difíceis de construir do que outros.

Mas se você quer criar um chatbot agente – que possa agir nos seus sistemas do dia a dia, como enviar e-mails e marcar reuniões – podemos te ajudar.

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Perguntas frequentes

Agentes de IA são sencientes?

Não, agentes de IA não são sencientes. Eles seguem programas de software que determinam seus objetivos, embora possam agir de forma autônoma para alcançar resultados.

Como funciona o processo de decisão e ação dos agentes de IA?

Diferentes tipos de agentes de IA observam seus ambientes e tomam ações de formas distintas. Alguns usam modelagem de dados, outros usam sensores. Eles têm objetivos diferentes conforme sua programação.

O que é um agente baseado em modelo?

Um agente baseado em modelo é outra forma de se referir ao agente de reflexo baseado em modelo, um tipo de agente de IA que combina dados passados e entradas atuais para determinar o melhor curso de ação.