Os agentes de IA explodiram nos últimos anos. E com a sua tecnologia e capacidades complexas, existem atualmente muitos tipos diferentes de agentes de IA.
Um agente de IA é um software que executa tarefas. Ao contrário de um chatbot normal, pode realizar acções em nome de um utilizador.
Existe uma vasta gama de agentes de IA, desde termómetros inteligentes e carros autónomos, até agentes com interfaces de conversação. Todos estes casos de utilização enquadram-se numa das sete categorias principais de agentes de IA. Neste artigo, vou partilhar os 7 tipos principais de agentes de IA e alguns exemplos reais de agentes de IA.
1. Agentes Reflexos Simples
Um agente reflexivo simples é um sistema de IA que toma decisões com base apenas nos dados actuais do seu ambiente.
Utiliza um conjunto de regras de condição-ação para mapear as entradas observadas para respostas específicas. Quando detecta um determinado estado no ambiente, executa a regra correspondente.
Não tem memória ou modelo interno do mundo - por isso, só pode funcionar eficazmente em ambientes totalmente observáveis, onde cada decisão pode ser tomada com base apenas no input atual.
Exemplos de agentes de reflexo simples
- Um termóstato que liga o aquecimento se estiver demasiado frio
- Um robot que se vira quando bate numa parede (olá, Roomba com um gato em cima)
- Um chatbot básico que responde "Olá!" quando um utilizador diz "Olá"
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2. Agentes reflexivos baseados em modelos
Um agente reflexivo baseado num modelo é um agente de IA que toma decisões com base no input atual e num modelo interno do mundo.
Ao contrário dos agentes reflexivos simples, este tipo mantém um registo do estado do ambiente ao longo do tempo. Utiliza um modelo - essencialmente, informação armazenada sobre o funcionamento do mundo - para preencher as lacunas quando o ambiente não é totalmente observável.
Quando recebe uma nova entrada, actualiza o seu estado interno, consulta as suas regras de condição-ação e escolhe a melhor resposta com base na perceção atual e no que sabe de interações anteriores.
Exemplos de agentes reflexivos baseados em modelos
- Um aspirador robô que se lembra da disposição de uma divisão e evita as áreas que já limpou
- Um agenteLLM que continua uma conversa enquanto mantém um registo dos contributos anteriores do utilizador
- Uma IA de jogo que reage não só ao que vê, mas também ao que sabe do início da partida
3. Agentes de aprendizagem
Um agente de aprendizagem é um agente de IA que melhora o seu desempenho ao longo do tempo, aprendendo com as suas experiências.
Tem quatro componentes principais: um elemento de aprendizagem, um elemento de desempenho, um crítico e um gerador de problemas.
O elemento de desempenho escolhe acções, enquanto o elemento de aprendizagem ajusta o seu comportamento com base no feedback. O crítico avalia o resultado das acções utilizando um padrão predefinido, e o gerador de problemas sugere novas acções a experimentar para uma melhor aprendizagem.
Esta estrutura permite ao agente adaptar-se às mudanças, aperfeiçoar estratégias e funcionar eficazmente mesmo em ambientes desconhecidos.
Exemplos de agentes de aprendizagem
- Um agente de IA criptográfica que ajusta as estratégias de negociação com base no desempenho do mercado
- Um motor de recomendação que melhora a sugestão de produtos com base no comportamento do utilizador
- Um chatbot de cuidados de saúde que aprende com as interações dos doentes para melhorar a precisão da triagem
4. Agentes baseados na utilidade
Um agente baseado na utilidade é um agente de IA que escolhe acções com base no resultado que se espera que proporcione o maior valor global ou "utilidade".
Em vez de se limitar a atingir um objetivo, este agente avalia diferentes resultados possíveis e seleciona aquele que maximiza uma função de utilidade predefinida.
Isto permite-lhe lidar com situações em que existem várias formas de atingir um objetivo ou em que é necessário fazer compromissos. Requer a capacidade de comparar opções, prever consequências e classificar resultados com base em preferências ou prioridades.
Exemplos de agentes baseados na utilidade
- Um chatbot para vendas que dá prioridade aos contactos com base na probabilidade de conversão
- Um robot de negociação de acções que equilibra o risco e o retorno para maximizar os ganhos a longo prazo
- Um chatbot empresarial que agenda reuniões para minimizar conflitos e maximizar a conveniência
5. Agentes hierárquicos
Um agente hierárquico é um agente de IA que organiza o seu processo de tomada de decisões em várias camadas ou níveis, com os níveis superiores a gerirem objectivos abstractos e os níveis inferiores a gerirem acções específicas.
Este agente divide tarefas complexas em subtarefas mais pequenas, sendo cada nível da hierarquia responsável por um âmbito de decisão diferente.
As camadas de alto nível podem planear estratégias a longo prazo, enquanto as camadas inferiores tratam dos dados imediatos dos sensores e das respostas em tempo real. A comunicação flui entre camadas, permitindo ao agente coordenar objectivos gerais com uma execução detalhada.
Esta estrutura facilita a gestão da complexidade e o comportamento de escala em diferentes períodos de tempo ou prioridades.
Exemplos de agentes hierárquicos
- No fabrico, um agente de alto nível planeia o processo de montagem, enquanto os níveis inferiores controlam os braços robóticos e o tempo
- Numa fábrica inteligente, diferentes camadas gerem os calendários de produção, a coordenação das máquinas e as operações físicas
6. Agentes baseados em objectivos
Um agente baseado em objectivos é um agente de IA que toma decisões avaliando as acções que o ajudarão a atingir um objetivo específico.
O agente tem um ou mais objectivos - resultados desejados que pretende alcançar. Utiliza algoritmos de pesquisa ou de planeamento para explorar possíveis sequências de acções e, em seguida, seleciona as que têm maior probabilidade de conduzir ao objetivo.
Ao contrário dos agentes reflexivos, não se limita a reagir - reflecte sobre as consequências futuras antes de agir. Isto torna-o mais flexível e capaz em ambientes dinâmicos ou desconhecidos, mas também mais exigente do ponto de vista computacional.
Exemplos de agentes baseados em objectivos
- Um sistema de navegação que calcula o melhor percurso para um destino
- Uma IA de resolução de puzzles que procura movimentos que conduzam a um puzzle completo
- Um braço robótico que planeia uma sequência de movimentos para montar um produto com sucesso
7. Sistemas Multi-Agentes (MAS)
Por último, mas não menos importante: o sistema multiagente.
Um sistema multiagente (MAS) é um sistema composto por múltiplos agentes de IA que interagem e trabalham em conjunto (ou por vezes competem) para atingir objectivos individuais ou partilhados.
Cada agente do sistema funciona de forma independente, com as suas próprias capacidades, objectivos e perceção do ambiente.
Estes agentes comunicam e coordenam-se - quer diretamente através de mensagens, quer indiretamente através da observação de alterações no ambiente. O sistema como um todo pode resolver problemas que são demasiado complexos ou distribuídos para serem resolvidos por um único agente.
Os sistemas multiagentes podem ser cooperativos, competitivos ou uma mistura de ambos, dependendo da conceção e dos objectivos.
Exemplos de sistemas multi-agentes
- Veículos autónomos coordenam-se num cruzamento para evitar colisões
- Um conjunto de bots financeiros gere a faturação, a deteção de fraudes e a elaboração de relatórios através da automatização do fluxo de trabalho com IA
- Um sistema de cadeia de abastecimento em que diferentes agentes gerem o inventário, a expedição e a previsão da procura
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Perguntas Mais Frequentes
ChatGPT é um agente de IA?
Sim, ChatGPT pode ser considerado um agente de IA - recebe dados, processa-os e gera respostas, utilizando frequentemente uma abordagem orientada para objectivos ou utilidades, dependendo da forma como é implementado.
Quais são os 7 tipos de agentes de IA?
Os 7 tipos são: agentes reflexivos simples, agentes reflexivos baseados em modelos, agentes baseados em objectivos, agentes baseados na utilidade, agentes de aprendizagem, agentes hierárquicos e sistemas multiagentes.
O que são agentes inteligentes e como funcionam em ambientes digitais?
Os agentes inteligentes são entidades concebidas para atuar em vários ambientes digitais. Recolhem conhecimentos do ambiente que os rodeia, avaliam a situação atual e executam acções para atingir objectivos predefinidos. O seu desempenho é influenciado pelas acções externas que realizam em ambientes observáveis.
Como é que a inteligência artificial desempenha um papel na funcionalidade do agente?
A Inteligência Artificial capacita os agentes inteligentes, dando-lhes a capacidade de aprender, raciocinar e adaptar-se. Os agentes utilizam a IA para melhorar a sua base de conhecimentos, permitindo a tomada de decisões mais sofisticadas em vários ambientes.
O que constitui a base de conhecimentos dos agentes inteligentes?
O conhecimento dos agentes inteligentes inclui informações sobre o ambiente, regras predefinidas e uma compreensão fundamental da situação atual. Este conhecimento constitui a base dos seus processos de tomada de decisão.
O que é o elemento de desempenho no contexto dos agentes inteligentes?
O elemento de desempenho dos agentes inteligentes refere-se à sua capacidade de atingir objectivos e tomar decisões que optimizem as suas acções num determinado ambiente. Trata-se de uma componente crucial que determina a eficiência e a eficácia do agente.
Os agentes podem funcionar em estruturas hierárquicas?
Sim, os agentes hierárquicos são um tipo de agente inteligente que funciona em níveis estruturados. Os agentes de alto nível supervisionam a tomada de decisões gerais, enquanto os agentes de nível inferior tratam de tarefas específicas no âmbito mais alargado. Esta estrutura hierárquica permite um funcionamento eficiente em ambientes complexos.
Os agentes inteligentes funcionam com inteligência limitada?
Sim, muitos agentes inteligentes funcionam com inteligência limitada, o que significa que têm um âmbito definido de conhecimentos e capacidades. Esta limitação ajuda-os a concentrarem-se em tarefas e ambientes específicos onde os seus conhecimentos são mais relevantes.
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