Quais são os diferentes tipos de agentes de IA?

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 esses casos de uso se enquadram em uma das sete categorias principais de agentes de IA. Neste artigo, vamos partilhar os 7 tipos principais de agentes de IA e exemplos do que podem fazer.

Os 7 principais tipos de agentes de software

1. Agentes Reflexos Simples

Os agentes reflexivos simples são entidades fundamentais da IA que funcionam com base numa regra simples de condição-ação. Tomam decisões baseadas apenas na perceção atual, respondendo a sinais ambientais imediatos sem qualquer memória interna de acontecimentos passados.

• Exemplo: Um termóstato que liga o ar condicionado quando a temperatura atual ultrapassa um determinado limite é um agente reflexo simples.

2. Agentes reflexivos baseados em modelos

Partindo da simplicidade dos agentes reflexivos, os agentes reflexivos baseados em modelos mantêm um modelo interno do ambiente. Utilizam sensores para recolher informações e consideram o historial de percepções, permitindo uma tomada de decisões mais sofisticada.

• Exemplo: Uma IA que joga xadrez e que considera o histórico de jogadas e o estado atual do tabuleiro para decidir a próxima jogada é um agente baseado em modelos.

3. Agentes de aprendizagem

Os agentes de aprendizagem vão para além das respostas baseadas em regras. Adaptam-se e melhoram o seu desempenho ao longo do tempo através de técnicas de aprendizagem automática. Um elemento de aprendizagem permite-lhes adquirir novos conhecimentos e ajustar o seu comportamento com base na experiência.

• Exemplo: Um filtro de spam que aprende a identificar novos tipos de e-mails de spam com base no feedback do utilizador é um agente de aprendizagem.

4. Agentes baseados na utilidade

Também conhecidos como agentes baseados em objectivos, os agentes baseados na utilidade tomam decisões avaliando a conveniência de potenciais resultados utilizando uma função de utilidade. Estes agentes procuram maximizar o seu desempenho global seleccionando acções que conduzam aos resultados mais favoráveis.

• Exemplo: Uma IA de consultor de investimentos que avalia várias opções de investimento com base em potenciais retornos e riscos é um agente baseado em objectivos.

5. Agentes hierárquicos

Os agentes hierárquicos organizam a tomada de decisões numa hierarquia estruturada com agentes de nível superior e de nível inferior. Esta organização permite o tratamento eficiente de tarefas complexas através da divisão de responsabilidades entre diferentes níveis.

• Exemplo: Num processo de fabrico, um sistema de agentes hierárquicos pode ter um agente de alto nível que gere os objectivos globais de produção e agentes de nível inferior que controlam máquinas individuais.

6. Assistentes virtuais

Os assistentes virtuais, como o Google Assistant, desempenham um papel crucial na vida quotidiana. Utilizam o processamento da linguagem natural e a aprendizagem automática para compreender e responder à linguagem humana, contribuindo para interacções inteligentes e sem descontinuidades.

• Exemplo: O Google Assistant, que compreende comandos de voz, fornece informações e aprende com as preferências do utilizador, é um assistente virtual.

7. Agentes Robóticos

Os agentes robóticos, como os carros autónomos e os aspiradores, navegam e interagem com o ambiente de forma autónoma. Para realizar tarefas em ambientes complexos, recorrem a uma combinação de sensores, algoritmos de tomada de decisões e modelos internos.

• Exemplo: Um carro autónomo que utiliza sensores para detetar obstáculos e segue as regras de trânsito para se deslocar é um agente robótico.

Quais são os tipos mais avançados de Chatbots?

Surgiram vários tipos avançados de tecnologia de chatbot, cada um incorporando diferentes capacidades. Um chatbot topo de gama pode conter uma vasta gama de componentes que colocam as suas capacidades na vanguarda da inovação.

O seguinte chatbots pode levar os padrões de desempenho a novos patamares:

Alimentado por IA Chatbots

Estes chatbots utilizam inteligência artificial (IA) avançada e algoritmos de aprendizagem automática para compreender e responder às perguntas dos utilizadores. Podem aprender com as interacções, melhorando as suas respostas ao longo do tempo.

• Aplicações: Assistentes virtuais, apoio ao cliente e experiências de utilizador personalizadas.

Alimentado por PNL Chatbots

Processamento de linguagem natural (PNL) chatbots tem capacidades avançadas de compreensão da linguagem. Podem compreender a entrada do utilizador, compreender o contexto e gerar respostas semelhantes às humanas.

• Aplicações: Interfaces de conversação, sistemas activados por voz e interacções complexas com o utilizador.

Consciente do contexto Chatbots

Estes chatbots podem manter o contexto ao longo de uma conversa, recordando as interacções anteriores e as preferências do utilizador. Isto permite respostas mais coerentes e personalizadas.

• Aplicações: Apoio ao cliente, recomendações personalizadas e fluxo de conversação dinâmico

Multilingue Chatbots

Estes chatbots são capazes de compreender e responder em várias línguas. Utilizam modelos linguísticos e capacidades de tradução para proporcionar uma experiência perfeita aos utilizadores em todo o mundo.

• Aplicações: Apoio ao cliente internacional

Gerador Chatbots

Generative chatbots utiliza técnicas avançadas de geração de linguagem natural para criar respostas de forma dinâmica. Podem gerar respostas contextualmente relevantes e diversificadas.

• Aplicações: Criação de conteúdos, narração dinâmica de histórias e conversas interactivas

Chatbots com modelos de aprendizagem automática

Estes chatbots integram modelos de aprendizagem automática para tarefas específicas, permitindo-lhes executar funções como a análise de sentimentos, o reconhecimento de imagens ou sistemas de recomendação.

• Aplicações: Análise de sentimento no feedback do cliente, recomendações personalizadas.

Assistentes virtuais alimentados por IA

Os assistentes virtuais vão para além das funcionalidades básicas de conversação. Podem executar tarefas, agendar compromissos e integrar-se em várias aplicações para proporcionar uma experiência de utilizador abrangente.

• Aplicações: Produtividade pessoal, automatização de tarefas e controlo de casas inteligentes.

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Perguntas Mais Frequentes

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.