Os agentes de IA são o futuro da inteligência artificial - e como a principal tendência de IA para 2025, estão a tornar-se cada vez mais populares à medida que a tecnologia de IA continua a avançar.
Os agentes de IA são uma categoria vasta, que abrange:
- LLM agentes que utilizam grandes modelos linguísticos para tarefas de IA de conversação
- Sistemas multiagentes que coordenam tarefas complexas
- Chatbots de IA de apoio ao cliente que fazem upsell, cross-sell e redefinem palavras-passe
- Assistentes de IA baseados em smartphones, como a Siri e a Alexa
Vamos então mergulhar no vasto mundo dos agentes de IA e para que é que os pode utilizar.
O que é um agente de IA?
Um agente de IA é um software que executa tarefas em nome de um utilizador. Pode automatizar processos, tomar decisões e interagir de forma inteligente com o seu ambiente.
"Os agentes de IA são como magia", disse Patrick Hamelin, engenheiro de software líder em Botpress. "São estas entidades mágicas que vão para além dos chatbots típicos."
Os agentes de IA são entidades concebidas para perceber o seu ambiente e tomar medidas para atingir objectivos específicos. Estes agentes podem ser entidades físicas ou baseadas em software.
Percebem o seu ambiente através de sensores, processam a informação utilizando algoritmos ou modelos e, em seguida, tomam medidas utilizando actuadores ou outros meios.
O que significam os agentes de IA para a força de trabalho?
Embora seja fácil imaginar um mundo repleto de software autónomo a realizar as tarefas de um edifício de escritórios, os agentes de IA ajudarão os funcionários humanos num futuro próximo - não os substituirão.
Os agentes de IA precisam de accionadores humanos para completar os seus fluxos de trabalho. Embora a utilização da IA continue a crescer em todos os sectores - como a expansão do apoio com chatbots de serviço ao cliente ou a criação de agentes de geração de leads em funis de vendas com IA - os agentes de IA e os chatbots não foram concebidos para substituir os funcionários humanos.
É provável que se assista a um aumento da educação e da formação dos trabalhadores para utilizarem a inteligência artificial nos seus fluxos de trabalho, especialmente nos sectores que podem facilmente automatizar tarefas. Se for efectuada corretamente, esta melhoria de competências permitirá aos trabalhadores aumentar o tempo que dedicam a tarefas complexas ou mais estratégicas. Este facto deverá melhorar a produtividade e a satisfação profissional dos trabalhadores.
De facto, já existem muitos casos de utilização de agentes de IA no mundo real. E estes só continuarão a expandir-se à medida que a tecnologia se torna mais avançada.
Mas os críticos têm razão - a introdução de mais agentes autónomos na força de trabalho tem de ser feita com intenção e cuidado para com os humanos com quem vão trabalhar.
Qual é a diferença entre um agente de IA e um chatbot de IA?
Os agentes de IA e chatbots diferem no seu objetivo e capacidade. Os Chatbots são concebidos para interagir com os seres humanos, enquanto os agentes são concebidos para realizar tarefas autónomas.
A maior diferença é a sua capacidade de realizar acções autónomas. Uma vez que a IA chatbots foi concebida para conversar com humanos, não está normalmente programada para realizar acções autónomas - o seu objetivo é ajudar diretamente um humano.
Os agentes de IA, por outro lado, podem não interagir de todo com um utilizador. Nalguns casos, recebem uma tarefa de um programador e executam-na de forma independente, sem interagir com outro humano.
Chatbots Os agentes de IA podem assumir a forma de um aspirador robótico ou de um termóstato inteligente.
No entanto, têm muitas semelhanças. Entre outras sobreposições, ambos utilizam:
- Processamento de linguagem natural para compreender texto
- Um modelo linguístico de grande dimensão para alimentar os resultados (como GPT de OpenAI ou Gemini da Google)
- Bases de dados vectoriais para compreender melhor os dados textuais de uma interação humana
Características dos agentes de IA
Autonomia
Os agentes de IA podem funcionar sem intervenção humana, tomando decisões e actuando de forma independente. A sua autonomia permite que os agentes de IA lidem com tarefas complexas e tomem decisões em tempo real sobre a melhor forma de concluir um processo, mas sem que um humano codifique os passos específicos para uma determinada tarefa.
Embora a ideia de um agente autónomo possa evocar imagens de HAL 9000, o computador falante de 2001: Uma Odisseia no Espaço, os agentes de IA continuam a depender de instruções humanas. Um utilizador ou programador terá de passar algum tempo a dizer ao agente o que fazer - mas o agente resolverá o problema da melhor forma de completar a tarefa.
Aprendizagem contínua
O feedback é essencial para o aperfeiçoamento do agente de IA ao longo do tempo. Este feedback pode vir de duas fontes: um crítico ou o próprio ambiente.
O crítico pode ser um operador humano ou outro sistema de IA que avalia o desempenho do agente. O ambiente do agente de IA pode fornecer feedback sob a forma de resultados resultantes das acções do agente.
Este ciclo de feedback permite que o agente se adapte, aprenda com as suas experiências e tome melhores decisões no futuro. Aprenderá a criar melhores resultados à medida que experimenta mais tarefas. Devido à sua capacidade de aprender e melhorar, os agentes de IA podem adaptar-se a ambientes em rápida mudança.
Reativo e proactivo
Os agentes de IA são simultaneamente reactivos e proactivos nos seus ambientes. Uma vez que recebem informações sensoriais, são capazes de alterar o curso da ação com base nas alterações do ambiente.
Por exemplo, um termóstato inteligente pode sentir que a temperatura da divisão está a ficar mais fria quando começa uma trovoada inesperada. Como resultado, diminui a intensidade do ar condicionado.
Mas também é proactivo - se o sol brilhar numa divisão aproximadamente à mesma hora todos os dias, aumentará proactivamente o ar condicionado para coincidir com o aparecimento do calor do sol.
Componentes de um agente de IA
Um agente de IA parece complicado à primeira vista. Isso é porque são. Mas uma melhor compreensão dos principais componentes de um agente de IA pode ajudá-lo a compreender o seu funcionamento interno.
Estes elementos são cruciais para criar ferramentas de IA que possam executar tarefas de forma autónoma.
O que é uma função de agente?
A função de agente é o núcleo de um agente de IA. Define a forma como o agente mapeia os dados que recolheu para acções.
Por outras palavras, a função de agente permite que a IA determine as acções que deve tomar com base nas informações que recolheu. É aqui que reside a "inteligência" do agente, uma vez que envolve o raciocínio e a seleção de acções para atingir os seus objectivos.
O que são percepções?
Os conceitos são as entradas sensoriais que o agente de IA recebe do seu ambiente. Estes fornecem informações sobre o estado atual do ambiente observável em que o agente opera. Por exemplo, se o agente de IA for um chatbot de serviço ao cliente, os perceptos podem incluir:
- Mensagens
- Informações sobre o perfil do utilizador
- Localização do utilizador
- Chat história
- Preferências linguísticas
- Hora e data
- Preferências do utilizador
- Reconhecimento das emoções do utilizador
O que é um atuador?
Os actuadores são mecanismos que permitem aos agentes de IA interagir fisicamente com o seu ambiente. Estas acções podem ir desde a condução de um carro autónomo até à digitação de texto num ecrã.
Os actuadores podem ser considerados como os músculos do agente de IA, executando as decisões tomadas pela função de agente.
Exemplos de actuadores incluem:
- Os geradores de respostas de texto são responsáveis por gerar e enviar respostas baseadas em texto aos utilizadores. Pegam na resposta em texto do chatbot e entregam-na ao utilizador através de uma interface de conversação.
- Um chatbot pode precisar de integrar um sistema - como o sistema CRM da empresa - para aceder aos dados dos clientes, criar bilhetes de apoio ou verificar o estado das encomendas. As APIs de integração de serviços permitem que o chatbot interaja com sistemas externos e recupere ou actualize informações conforme necessário.
- Os actuadores podem enviar notificações e alertas, como notificações por correio eletrónico ou mensagens SMS. Podem ser utilizados para manter os utilizadores envolvidos e informados, enviando notificações push para os alertar sobre compromissos futuros, alterações do estado das encomendas, promoções ou outras actualizações relevantes.
O que é uma base de conhecimentos?
A base de conhecimentos é o local onde o agente de IA armazena os seus conhecimentos iniciais sobre o ambiente. Este conhecimento é normalmente pré-definido ou aprendido durante a formação. Serve de base para o processo de tomada de decisões do agente.
Por exemplo, um carro autónomo pode ter uma base de conhecimentos com informações sobre as regras da estrada e as leis do condado. Entretanto, um agente autónomo de serviço ao cliente terá acesso a bases de dados sobre os produtos de uma empresa e as políticas de devolução.
Qualquer empresa que utilize um agente de IA terá de o treinar com dados da empresa. Embora um modelo linguístico de grande dimensão possa utilizar a Internet em geral, um agente com uma função específica terá de criar um resultado específico para o percurso do utilizador.
Aplicações dos agentes de IA
Os agentes de IA têm um vasto leque de aplicações - estão a começar a fazer ondas em várias indústrias em todo o mundo. Aqui estão algumas das mais comuns:
Serviço ao cliente
Os chatbots de serviço ao cliente são um dos tipos mais comuns de implementação de agentes de IA.
Uma vez que podem ser ligados aos dados da empresa, uma empresa pode utilizar um agente de IA para atuar como assistente do cliente. Podem fornecer acesso direto ao dispositivo do utilizador em qualquer parte do mundo, incluindo uma página Web através do seu computador ou diferentes aplicações (como WhatsApp ou o Facebook Messenger).
Estes chatbots e agentes virtuais podem indicar aos clientes políticas específicas, dar-lhes uma ideia de quais os artigos que podem satisfazer as suas necessidades ou mesmo fornecer acesso à sua conta através da reposição de uma palavra-passe.
É cada vez mais expetável que as empresas ofereçam um serviço de apoio ao cliente chatbots - a maioria é alimentada por grandes modelos linguísticos e pode realizar tarefas específicas. Os melhores são também capazes de tomar medidas em nome de uma empresa, como reservar uma mesa ou atualizar o registo de um cliente.
Veículos autónomos
Uma das utilizações mais vistosas dos agentes de IA são os veículos autónomos e os drones. Estes veículos podem funcionar com uma intervenção humana limitada, graças ao poder dos agentes de IA.
Os agentes de IA são parte integrante do seu funcionamento - apercebem-se do ambiente do automóvel e tomam decisões informadas (por exemplo, quando é seguro virar ou quando deve abrandar). Podem identificar quando o automóvel se aproxima de um sinal de stop ou explorar um novo tipo de terreno, tendo em conta os dados ambientais.
Assistentes virtuais
Agentes como a Siri, a Alexa e o Google Assistant utilizam a IA para compreender a linguagem natural, ajudar nas tarefas, fornecer informações e controlar dispositivos inteligentes.
O conceito de um assistente de IA já nos é familiar. Os agentes de IA permitem o passo seguinte de um planeamento profundamente personalizado - se estiver a planear umas férias, pode não só sugerir locais para um novo destino e identificar hotéis, mas também agir como um agente de viagens pessoal. Uma vez que um agente de IA pode realizar tarefas de forma autónoma, um bot de viagens demorará apenas um momento a fazer as reservas em seu nome, desde os bilhetes de avião até ao hotel.
Outras aplicações
- Os agentes de IA podem controlar e otimizar dispositivos domésticos inteligentes - como alterar a temperatura através do seu sistema de aquecimento ou configurar um alarme contra roubo.
- Os agentes de IA são utilizados na robótica, uma vez que podem executar tarefas autónomas como a construção. Quando lhes é dada uma tarefa, têm a capacidade de a realizar com base na sua própria avaliação das melhores práticas.
- À semelhança da sua utilização em dispositivos domésticos inteligentes, os agentes de IA podem ser utilizados na cibersegurança. São capazes de realizar acções como a deteção de ameaças, a identificação de anomalias e a gestão da segurança, defendendo contra ciberataques e garantindo a integridade do sistema.
- Nos processos da cadeia de abastecimento, os agentes de IA podem ser utilizados para otimizar rotas, gerir o inventário, prever a procura e melhorar a eficiência global das operações logísticas - podem identificar soluções que os humanos que os operam podem não ter visto anteriormente.
Tipos de agentes de IA
Existem alguns tipos diferentes de agentes de IA - o mais adequado dependerá da tarefa em causa.
Agentes Reflexos Simples
Estes agentes funcionam com base num conjunto de regras de condição-ação predefinidas. Reagem à perceção atual e não têm em conta o histórico das percepções anteriores.
São adequados para tarefas com uma complexidade limitada e uma gama restrita de capacidades. Um exemplo de um agente reflexivo simples seria um termóstato inteligente.
Agentes reflexivos baseados em modelos
Os agentes baseados em modelos têm uma abordagem mais avançada. Mantêm um modelo interno do ambiente e tomam decisões com base na compreensão do seu modelo. Isto permite-lhes lidar com tarefas mais complexas.
São utilizados no desenvolvimento da tecnologia de carros autónomos, uma vez que podem recolher dados como a velocidade do carro, a distância entre o carro da frente e um sinal de stop que se aproxima. O agente pode tomar decisões informadas sobre quando travar com base na velocidade e nas capacidades de travagem do automóvel.
Agentes baseados na utilidade
Os agentes baseados na utilidade tomam decisões tendo em conta a utilidade esperada de cada ação possível. São frequentemente utilizados em situações em que é essencial ponderar diferentes opções e selecionar a que tem a utilidade esperada mais elevada. Se quiser que um agente recomende coisas - como um curso de ação ou diferentes tipos de computadores para uma determinada tarefa - um agente baseado na utilidade pode ajudar.
Agentes de aprendizagem
Estes agentes são concebidos para operar em ambientes desconhecidos. Aprendem com as suas experiências e adaptam as suas acções ao longo do tempo. A aprendizagem profunda e as redes neuronais são frequentemente utilizadas no desenvolvimento de agentes de aprendizagem.
São frequentemente utilizados no comércio eletrónico e na tecnologia de plataformas de streaming para alimentar sistemas de recomendação personalizados, uma vez que aprendem o que os utilizadores preferem ao longo do tempo.
Agentes de Crença-Desejo-Intenção
Estes agentes modelam um comportamento semelhante ao humano, mantendo crenças sobre o ambiente, desejos e intenções. Podem raciocinar e planear as suas acções em conformidade, o que os torna adequados para sistemas complexos.
Agentes baseados em lógica
Os agentes baseados na lógica utilizam o raciocínio dedutivo para tomar decisões, normalmente com base em regras lógicas. São adequados para tarefas que exigem um raciocínio lógico complexo.
Agentes baseados em objectivos
Estes agentes agem para atingir os seus objectivos e podem adaptar as suas acções em conformidade. Têm uma abordagem mais flexível à tomada de decisões com base nas consequências futuras das suas acções actuais.
Uma aplicação comum para agentes baseados em objectivos é a robótica - como um agente que navega num armazém. Este poderia analisar potenciais percursos e selecionar a rota mais eficiente para o seu destino final.
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O futuro dos agentes de IA
A era da IA está apenas a começar. E já percorreu um longo caminho - desde os primeiros computadores, à Internet, ao primeiro grande modelo de linguagem, à nova tecnologia de agentes, a tecnologia expande o nosso mundo a cada dia que passa.
O desenvolvimento da IA está destinado a criar um novo mundo de negócios. A ligação a um assistente de IA já se tornou a norma quando se interage com grandes empresas - à medida que a tecnologia avança e os agentes se tornam mais capazes de realizar várias tarefas de forma independente, o seu âmbito de aplicação irá expandir-se em todos os sectores.
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Botpress é um construtor de chatbot de IA da próxima geração. Graças ao seu design altamente extensível e personalizável, pode utilizá-lo para criar agentes de IA.
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Quer esteja a criar um assistente pessoal, um chatbot de serviço ao cliente ou outro agente de IA, o Botpress fornece-lhe as ferramentas necessárias para começar.
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