O que é um agente de IA? Descubra o futuro da inteligência artificial!

A Inteligência Artificial (IA) tem avançado rapidamente e, com ela, o conceito de agentes de IA. Estes agentes inteligentes desempenham um papel fundamental em vários domínios, desde agentes virtuais de serviço ao cliente a centrais de recolha de dados, tudo sem necessidade de intervenção humana. Neste artigo, aprofundamos os meandros dos agentes de IA e exploramos a sua relevância em ambientes complexos.

‍

O que são agentes de IA?

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 e são frequentemente construídos utilizando técnicas de inteligência artificial. Percebem o seu ambiente através de sensores, processam a informação através de algoritmos ou modelos e, em seguida, tomam medidas utilizando actuadores ou outros meios.

‍

Os agentes de IA podem variar de sistemas simples que seguem regras predefinidas a entidades complexas e autónomas que aprendem e se adaptam com base nas suas experiências. São utilizados em vários domínios, incluindo a robótica, os jogos, os assistentes virtuais, os veículos autónomos, entre outros. Estes agentes podem ser reactivos (respondem diretamente a estímulos), deliberativos (planeiam e tomam decisões), ou mesmo ter capacidades de aprendizagem (adaptam o seu comportamento com base em dados e experiências).

‍

Criação de programas de agentes Rational com processamento de linguagem natural

O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é um domínio da inteligência artificial que se centra na interação entre os seres humanos e os computadores através da linguagem natural. Envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem aos computadores compreender, interpretar e gerar linguagem humana. A PNL é essencial para várias aplicações de IA, incluindo chatbotstradução de línguas, análise de sentimentos e resumo de textos.

‍

Os modelos de aprendizagem automática, incluindo a aprendizagem profunda, desempenham um papel vital na PNL. Estes modelos podem aprender padrões e relações nos dados linguísticos, permitindo aos agentes de IA generalizar e dar sentido a uma linguagem nova e inédita. Estes modelos são treinados em vastos corpora de dados de texto, o que lhes permite compreender e gerar linguagem com fluência e precisão semelhantes às humanas.

‍

Como é que a IA se relaciona com o processamento da linguagem natural?

‍

Os componentes de um agente de IA

Os seguintes componentes trabalham em conjunto para permitir que um agente de IA funcione eficazmente no seu ambiente. Estes elementos são cruciais para o desenvolvimento de agentes inteligentes que possam executar tarefas de forma autónoma numa vasta gama de aplicações.

‍

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 recolhidas. É aqui que reside a "inteligência" do agente, uma vez que envolve o raciocínio e a seleção de acções para atingir os seus objectivos.

‍

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 do utilizador
• Informações sobre o perfil do utilizador
• Localização do utilizador
• Histórico do chat
• Preferências linguísticas
• Hora e data
• Preferências do utilizador
• Reconhecimento de emoções do utilizador

‍

Actuadores

Os actuadores são essencialmente os "músculos" do agente, executando as decisões tomadas pela função de agente. Estas acções podem ser uma vasta gama de tarefas, desde a condução de um carro autónomo até à digitação de texto num ecrã para um chatbot.

‍

Alguns actuadores comuns incluem: 

• Gerador de respostas de texto: Este atuador é responsável por gerar e enviar respostas baseadas em texto ao utilizador. Recebe a resposta em texto do chatbot e entrega-a ao utilizador através da interface de conversação.
• APIs de integração de serviços: 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. Estas integrações envolvem chamadas de API como actuadores, permitindo que o chatbot interaja com sistemas externos e recupere ou actualize informações conforme necessário.
• Notificação e alertas: Os actuadores para notificações podem enviar notificações por correio eletrónico, mensagens SMS ou notificações push para o dispositivo do utilizador para o alertar sobre compromissos futuros, alterações do estado da encomenda, promoções ou outras actualizações relevantes. Estes actuadores ajudam a manter os utilizadores informados e empenhados.

‍

Base de dados de conhecimento

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 de trânsito, enquanto um agente autónomo de serviço ao cliente tem acesso a informações detalhadas sobre os produtos de uma empresa.

‍

Feedback

O feedback é essencial para o aperfeiçoamento do agente de IA ao longo do tempo. Este feedback pode provir 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. Em alternativa, o ambiente 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. 

‍

Como construir seu próprio chatbot de IA em 2024: O guia definitivo

‍

Tipos de agentes de IA

‍

• 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 historial de percepções anteriores. São adequados para tarefas com uma complexidade limitada e uma gama restrita de capacidades.
  
• 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.
  
• Agentes baseados na utilidade: Os agentes baseados na utilidade tomam decisões considerando a utilidade esperada de cada ação possível. São frequentemente utilizados em situações em que é essencial pesar diferentes opções e selecionar a que tem a maior utilidade esperada.
  
• 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.
  
• Agentes de Crença-Desejo-Intenção: Estes agentes modelam o comportamento 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 na 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.

‍

Aplicações potenciais dos agentes de IA

Os agentes de IA têm uma vasta gama de aplicações em vários sectores, permitindo várias funcionalidades e avanços:

• Veículos autónomos: Os agentes de IA alimentam carros e drones autónomos, permitindo-lhes perceber o seu ambiente, tomar decisões e navegar em segurança sem intervenção humana.
• 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.
• Jogos: Os agentes de IA nos jogos simulam um comportamento semelhante ao humano, melhorando a experiência do jogador e proporcionando adversários desafiantes em ambientes de um ou vários jogadores.
• Cuidados de saúde: Os agentes de IA ajudam no diagnóstico, na medicina personalizada, na descoberta de medicamentos e na monitorização dos doentes, melhorando os resultados dos tratamentos e a eficiência operacional.
• Finanças: Os agentes de IA analisam grandes quantidades de dados financeiros para deteção de fraudes, negociação, avaliação de riscos e aconselhamento financeiro personalizado.
• Serviço ao cliente: Chatbots e os agentes virtuais tratam das questões dos clientes, oferecendo apoio, orientando as compras e fornecendo informações em vários sectores.
• Casas inteligentes e IoT: Os agentes de IA controlam e optimizam os dispositivos domésticos inteligentes, ajustando as definições com base nas preferências e nas condições ambientais.
• Robótica: Os agentes de IA nos robôs permitem-lhes realizar tarefas de fabrico, logística, cuidados de saúde, etc., adaptando-se a ambientes dinâmicos.
• Sistemas de recomendação: Os agentes de IA alimentam os motores de recomendação em serviços de streaming, comércio eletrónico e plataformas de conteúdos, oferecendo sugestões personalizadas aos utilizadores.
• Cibersegurança: Os agentes de IA ajudam na deteção de ameaças, na identificação de anomalias e na gestão da segurança, defendendo contra ciberataques e garantindo a integridade do sistema.
• Educação: Os agentes de IA ajudam na aprendizagem personalizada, adaptando-se às necessidades individuais dos alunos e fornecendo tutoria e apoio educativo.
• Cadeia de abastecimento e logística: Os agentes de IA optimizam as rotas, gerem o inventário, prevêem a procura e melhoram a eficiência global das operações de logística.

Estas aplicações demonstram a diversidade e o impacto dos agentes de IA na revolução das indústrias, melhorando a eficiência e permitindo soluções inovadoras em vários domínios.

‍

Como maximizar o crescimento das pequenas empresas com Chatbots

‍

Desenvolvimentos futuros na tecnologia de agentes de IA

Os agentes de IA estão na vanguarda da inteligência artificial, desempenhando um papel fundamental na definição da forma como interagimos com a tecnologia no nosso quotidiano. Com a sua capacidade de tomar decisões informadas, adaptar-se a ambientes dinâmicos e aprender com o tempo, os agentes de IA são a força motriz por detrás da próxima geração de sistemas inteligentes que irão melhorar a nossa vida quotidiana.

‍

À medida que a tecnologia continua a avançar, os agentes de IA estão a tornar-se mais sofisticados e capazes. Eles têm o potencial de revolucionar a forma como interagimos com sistemas inteligentes. As estruturas de agentes de IA, como a arquitetura GPT, oferecem ferramentas poderosas para construir e personalizar agentes de IA para uma variedade de aplicações.

‍

Como criar um agente de IA de próxima geração

Criar um agente de IA pode parecer uma tarefa complexa, mas com as ferramentas de software certas, pode facilmente iniciar a sua viagem no mundo da IA de conversação. BotpressO OpenAI, um poderoso editor de chatbot com tecnologia OpenAI, oferece-lhe os meios para criar agentes de IA para uma vasta gama de aplicações. Vamos explorar como criar um agente de IA e dotá-lo da inteligência necessária para ajudar os utilizadores em várias tarefas.

‍

Passo 1: Instalação e configuração

• Registar: Crie uma conta em Botpress e inicie sessão no seu painel de controlo.
  
• Seleção de modelos: Escolha um modelo do Botpress Template Hub que melhor se adapte ao seu projeto. Estes modelos abrangem áreas como a gestão da saúde, o apoio bancário, a assistência informática e muitas outras. Seleccione o que melhor se adequa ao objetivo do seu agente.
  
• Instalação: Instale o modelo escolhido em Botpress clicando no botão "Instalar" associado ao modelo preferido. Esta etapa estabelecerá a base para o seu agente de IA.

‍

Passo 2: Personalização

• Editor visual: Após a instalação, pode personalizar o comportamento do seu agente de IA utilizando o editor visual do Botpress. Esta interface de arrastar e largar permite-lhe afinar o fluxo de conversação até que este corresponda exatamente às suas necessidades.
  
• Integrações: Melhore as capacidades do seu agente integrando-o com sistemas externos. Ligue-se aos sistemas de que necessita para capacitar os seus utilizadores para o auto-atendimento.
  
• Pré-visualização em tempo real: Alterne facilmente entre a conceção do seu chatbot e a pré-visualização da conversa no emulador para garantir que o comportamento do seu agente está de acordo com a sua visão.

‍

Etapa 3: Implantação

Ligue o seu agente de IA aos canais onde os seus utilizadores estão. O Botpress oferece uma forma fácil de publicar o seu chatbot em várias plataformas, garantindo que o seu agente chega ao seu público-alvo com apenas um clique.

‍

Etapa 4: Melhoria contínua

Quando o seu agente de IA estiver ativo, a monitorização contínua é crucial. Fornece métricas accionáveis para melhorar a experiência dos seus utilizadores. Ao analisar o desempenho do seu agente, pode identificar áreas de melhoria e fazer ajustes informados.

‍

Crie os seus próprios agentes de IA personalizados com Botpress

Com Botpresscriar um agente de IA nunca foi tão fácil. Pode iniciar o seu projeto com modelos pré-construídos, personalizar o seu comportamento utilizando um editor visual e implementá-lo sem problemas em vários canais. Quer esteja a criar um assistente pessoal, um chatbot de atendimento ao cliente ou qualquer outro agente de IA, o Botpress fornece-lhe as ferramentas necessárias para ter sucesso. Junte-se à revolução da IA conversacional e comece a criar seu agente de IA com Botpress hoje mesmo.

‍

Criar agentes de IA

Crie o seu próprio agente de IA personalizado gratuitamente

Começar agora

Não é necessário cartão de crédito

‍

Perguntas Mais Frequentes

O que é um agente baseado em objectivos?

Um agente baseado em objectivos é um tipo de agente de IA concebido para atingir objectivos ou metas específicos. Formula as suas acções com base no resultado desejado, tomando decisões que se alinham com a consecução eficiente desses objectivos.

‍

O que é um elemento de desempenho no contexto dos agentes de IA?

O elemento de desempenho nos agentes de IA é responsável por avaliar as acções do agente e determinar o seu desempenho em termos de consecução dos objectivos. Actua como um mecanismo de feedback para orientar o processo de tomada de decisão do agente.

‍

Em que é que um modelo linguístico difere de outros agentes de IA?

Um modelo de linguagem é um tipo específico de agente de IA que se dedica à compreensão e geração de linguagem humana. Destaca-se em tarefas relacionadas com o processamento de linguagem natural e a geração de texto, o que o torna uma ferramenta valiosa para várias aplicações, incluindo chatbots e a criação de conteúdos.

‍

O que são agentes reactivos e como funcionam?

Os agentes reactivos são um tipo de agente de IA que toma decisões com base apenas na perceção atual (a entrada sensorial imediata), sem considerar as acções passadas ou o histórico de percepções. Reagem à situação atual em vez de planearem o futuro.