O que é um Agente de IA?
O que os agentes de IA significam para a força de trabalho?
Provavelmente veremos um aumento na educação e no treinamento para que os funcionários usem inteligência artificial em seus fluxos de trabalho, principalmente em setores que podem automatizar tarefas facilmente.
Se feito corretamente, essa qualificação permitirá que os trabalhadores aumentem a quantidade de tempo que gastam em tarefas complexas ou mais estratégicas. Isso deve melhorar a produtividade dos funcionários e a satisfação no trabalho.
Mas os críticos são certos – a introdução de mais agentes aliados na força de trabalho precisa ser feita com intenção e cuidado com os humanos com quem eles trabalharão.
Qual é a diferença entre um agente de IA e um chatbot de IA?
Agentes de IA e chatbots diferenciam-se em seu propósito e capacidade.
Os chatbots são recomendados para interagir com humanos, enquanto os agentes são recomendados para concluir tarefas administrativas. A maior diferença é sua capacidade de realizar ações administrativas.
Como os chatbots de IA são recomendados para conversar com humanos, eles geralmente não são programas para realizar ações administrativas – seu propósito é auxiliar diretamente um humano.
Agentes de IA, por outro lado, podem não interagir com um usuário.
Em alguns casos, eles receberão uma tarefa de um desenvolvedor e a seguirão de forma independente, sem interagir com outro humano. Eles também assumem formas diferentes.
Os chatbots geralmente são baseados em texto ou voz, enquanto os agentes de IA podem assumir a forma de um aspirador de pó robótico ou um termostato inteligente. No entanto, eles têm muitas semelhanças.
Entre outras sobreposições, ambos usamos:
Processamento de linguagem natural para entender texto Um grande modelo de linguagem para alimentar sua saída (como GPT da OpenAI ou Gemini do Google) Bancos de dados vetoriais para entender melhor a entrada textual de uma interação humana.
Características dos agentes de IA
Autonomia
Os agentes de IA podem operar sem intervenção humana, tomando decisões e agindo sobre elas de forma independente.
Sua autonomia permite que os agentes de IA lidem com tarefas complexas e tomem decisões em tempo real sobre como melhor concluir um processo, mas sem um humano codificando as etapas específicas para uma tarefa específica.
Embora a ideia de um agente autônomo possa evocar imagens de HAL 9000, o computador falante de 2001: Uma Odisseia no Espaço, os agentes de IA ainda dependem de instruções humanas.
Um usuário ou desenvolvedor precisará gastar tempo informando ao agente o que fazer – mas o agente resolverá o problema de como melhor concluir a tarefa.
Aprendizado contínuo
O feedback é essencial para a melhoria do agente de IA ao longo do tempo. Esse 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 avalie o desempenho do agente.
O ambiente do agente de IA pode fornecer feedback na forma de resultados resultantes das ações do agente.
Esse ciclo de feedback permite que o agente se adapte, aprenda com suas experiências e tome as melhores decisões no futuro. Ele aprenderá a criar melhores resultados à medida que vivencia mais tarefas.
Devido à sua capacidade de aprender e melhorar, os agentes de IA podem se adaptar aos ambientes em rápida mudança.
Os agentes de IA reativos e proativos são reativos e proativos em seus ambientes.
Como eles recebem informações sensoriais, eles são capazes de mudar o curso da ação com base nas mudanças no ambiente.
Por exemplo, um termostato inteligente pode sentir a temperatura do ambiente ficando mais fria quando uma tempestade inesperada começa.
Como resultado, ele diminuirá a intensidade do ar condicionado.
Mas também é proativo – se o sol brilhar em um ambiente aproximadamente no mesmo horário todos os dias, ele melhora proativamente ou está condicionado para coincidir com o surgimento do calor do sol.
Componentes de um agente de IA Um agente de IA parece complicado à primeira vista.
Isso porque eles são. Mas uma melhor compreensão dos principais componentes de um agente de IA pode ajudá-lo a entender seu funcionamento interno.
Esses elementos são cruciais para criar ferramentas de IA que podem executar tarefas de forma autônoma.
O que é uma função de agente?
A função de agente é o núcleo de um agente de IA. Ela define como o agente mapeia os dados coletados para ações.
Em outras palavras, a função de agente permite que a IA determine quais ações devem tomar com base nas informações solicitadas.
É aqui que reside a “inteligência” do agente, pois envolve raciocínio e seleção de ações para atingir seus objetivos.
O que são percepções?
Perceptos são as entradas sensoriais que o agente de IA recebe do seu ambiente. Elas fornecem informações sobre o estado atual do ambiente observável no que diz respeito à operação do agente.
Por exemplo, se o agente de IA for um chatbot de atendimento ao cliente, os perceptos podem incluir:
- Mensagens Perfil do usuário
- Informações Localização do usuário
- Histórico de bate-papo
- Preferências de idioma Hora e data
- Preferências do usuário
- Reconhecimento das emoções do usuário
Os agentes pegam informações de entrada para ajudá-los a tomar decisões ideais.
Um chatbot de atendimento ao cliente considerará as emoções do cliente, sua localização e seu histórico de bate-papo.
O que é um atuador?
Atuadores são mecanismos que permitem que agentes de IA interajam fisicamente com seu ambiente. Essas ações podem variar desde dirigir um carro autônomo até digitar texto em uma tela.
Atuadores podem ser considerados os músculos do agente de IA, mudando as decisões tomadas pela função do agente.
Exemplos de atuadores incluem: Geradores de resposta de texto são responsáveis por gerar e enviar respostas baseadas em texto aos usuários.
Eles pegam a resposta baseada em texto do chatbot e a entregam ao usuário por meio de uma interface de bate-papo.
Um chatbot pode precisar integrar um sistema – como o sistema CRM da empresa – para acessar dados do cliente, criar tickets de suporte ou verificar o status dos pedidos.
As APIs de integração de serviços permitem que o chatbot interaja com sistemas externos e recupere ou atualize informações conforme necessário.
Os atuadores podem enviar notificações e alertas, como notificações por e-mail ou mensagens SMS.
Eles podem ser usados para manter os usuários engajados e informados enviando notificações push para alertá-los sobre compromissos futuros, alterações de status de pedidos, promoções ou outras atualizações relevantes.
Notificações e alertas são uma maneira pela qual os agentes de IA interagem com seu ambiente.
O que é uma base de conhecimento?
A base de conhecimento é onde o agente de IA armazena seu conhecimento inicial sobre o ambiente. Esse conhecimento é normalmente predefinido ou aprendido durante o treinamento.
Ele serve como base para o processo de tomada de decisão do agente.
Por exemplo, um carro alugado pode ter uma base de conhecimento com informações sobre regras de trânsito e estatutos do condado.
Enquanto isso, um agente autônomo para atendimento ao cliente terá acesso a bancos de dados de produtos e políticas de devolução de uma empresa.
Qualquer empresa que utilize um agente de IA precisará treiná-lo com dados da empresa.
Enquanto um grande modelo de linguagem pode fazer uso da Internet de forma mais ampla, um agente com uma função específica solicitará criar uma saída específica para a jornada do usuário.
Aplicações de agentes de IA
Os agentes de IA têm uma ampla gama de aplicações – eles estão começando a fazer ondas em vários setores ao redor do mundo.
Aqui estão algumas das mais comuns:
Atendimento ao cliente Os chatbots de atendimento ao cliente são um dos tipos mais comuns de implantação de agentes de IA. Como eles podem ser conectados aos dados da empresa, uma empresa pode usar um agente de IA para atuar como um assistente de cliente.
Eles podem fornecer acesso diretamente ao dispositivo do usuário em qualquer lugar do mundo, incluindo uma página da web por meio do seu computador ou diferentes aplicativos (como WhatsApp ou Facebook Messenger).
O Botpress oferece conexões integradas que permitem que seu bot execute ações em todos os canais.
Esses chatbots e agentes virtuais podem direcionar os clientes para políticas específicas, dar a eles uma ideia de quais itens podem atender às suas necessidades ou até mesmo fornecer acesso à sua conta redefinindo uma senha.
É de se esperar que as empresas usem chatbots de atendimento ao cliente – a maioria é alimentada por grandes modelos de linguagem e pode concluir tarefas específicas.
Os melhores também são capazes de agir em nome de uma empresa, como reservar uma mesa ou atualizar o registro de um cliente.
Veículos autônomos
Um dos usos mais chamativos dos agentes de IA são carros blindados e drones.
Esses veículos podem operar com entrada humana limitada, graças ao poder dos agentes de IA.
Os agentes de IA são essenciais para seu funcionamento – eles percebem o ambiente do carro e tomam decisões informadas (como quando é seguro virar ou quando diminuir a velocidade).
Eles podem identificar quando o carro está se aproximando de um sinal de parada ou explorando um novo tipo de terreno, considerando as entradas ambientais.
O Tesla Autopilot é um sistema avançado de assistência ao motorista (ADAS), um veículo parcialmente (por enquanto) autônomo.
Assistentes virtuais Agentes como Siri, Alexa e Google Assistant (Gemini) usam IA para entender linguagem natural, auxiliar em tarefas, fornecer informações e controlar dispositivos inteligentes.
O conceito de assistente de IA já é familiar para nós.
Agentes de IA permitem o próximo passo do planejamento de emoções personalizadas – se você estiver esperando férias, ele pode não apenas sugerir locais para um novo destino e identificar hotéis, mas agir como um agente de viagens pessoal.
Como um agente de IA pode concluir tarefas de forma autônoma, um bot de viagens reserva apenas um momento para fazer reservas em seu nome, de passagens aéreas ao seu hotel.
Dispositivos domésticos inteligentes são um exemplo comum de agentes de IA.
Outras aplicações
Os agentes de IA podem controlar e neutralizar dispositivos domésticos inteligentes, como alterar a temperatura por meio do sistema de aquecimento ou configurar um alarme contra roubo.
Os agentes de IA são usados em robótica, pois podem executar tarefas complexas, como construção.
Uma vez que recebem uma tarefa, eles têm a capacidade de contê-la com base em sua própria avaliação das melhores práticas.
Semelhante ao uso em dispositivos domésticos inteligentes, os agentes de IA podem ser usados em segurança cibernética.
Eles são capazes de concluir ações como detecção de ameaças, identificação de anomalias e gerenciamento de segurança, defendendo-se contra ataques cibernéticos e garantindo a integridade do sistema.
Em processos de cadeia de suprimentos, os agentes de IA podem ser usados para gerenciar rotas, gerenciar estoque, prever demanda e aumentar a eficiência geral em operações de logística.
Eles podem identificar soluções que os humanos que os operam não podem ter visto anteriormente. Tipos de agentes de IA Existem alguns tipos diferentes de agentes de IA.
O ideal dependerá da tarefa em questão.
Agentes de reflexo simples
Esses agentes operam com base em um conjunto de regras de ação-condição predefinidas.
Eles reagem à percepção atual e não consideram o histórico de percepções anteriores.
Eles são adequados para tarefas com complexidade limitada e uma gama estreita de capacidades.
Um exemplo de um agente reflexo simples seria um termostato inteligente.
Termômetros inteligentes são um exemplo de agentes reflexos simples.
Agentes Reflexos
Baseados em Modelos Os agentes baseados em modelos têm uma abordagem mais avançada.
Eles mantêm um modelo interno do ambiente e tomam decisões com base na compreensão do modelo. Isso permite que eles lidem com tarefas mais complexas.
Eles são usados no desenvolvimento de tecnologia de carros autônomos, pois podem coletar dados como a velocidade do carro, a distância entre o carro da frente e um sinal de parada se aproximando.
O agente pode tomar decisões informadas sobre quando frear com base na velocidade do carro e nas capacidades de frenagem.
Agentes Baseados em Utilidade
Os agentes baseados em utilidade tomam decisões considerando a utilidade relativa de cada ação possível.
Eles geralmente são empregados em situações em que é essencial pesar diferentes opções e selecionar aquela com a maior utilidade possível.
Se você deseja que um agente recomende coisas – como um curso de ação ou diferentes tipos de computadores para uma tarefa específica – um agente baseado em utilidade pode ajudar. Agentes de Aprendizagem Esses agentes são recomendados para operar em ambientes desconhecidos.
Eles aprendem com suas experiências e adaptam suas ações ao longo do tempo. Aprendizado profundo e redes neurais são frequentemente usados no desenvolvimento de agentes de aprendizagem.
Eles são frequentemente usados em tecnologia de plataforma de e-commerce e streaming para sistemas alimentares de recomendação personalizada, já que aprendemos o que os usuários preferem ao longo do tempo.
Agentes Crença-Desejo-Intenção
Esses agentes modelam comportamento semelhante ao humano, trazem crenças sobre o ambiente, desejos e intenções.
Eles podem raciocinar e planejar suas ações de acordo, tornando-os adequados para sistemas complexos.
Agentes baseados em lógica
Agentes baseados em lógica usam raciocínio dedutivo para tomar decisões, normalmente sobre regras lógicas.
Eles são adequados para tarefas que exigem raciocínio lógico complexo.
Agentes baseados em objetivos
Esses agentes têm idade para atingir seus objetivos e podem adaptar suas ações de acordo.
Eles têm uma abordagem mais flexível para a tomada de decisões com base nas consequências futuras de suas ações atuais.
Uma aplicação comum para agentes baseados em objetivos é a robótica – como um agente que navega em um depósito.
Ele pode analisar caminhos potenciais e selecionar a rota mais eficiente para seu destino final.
Os depósitos podem utilizar agentes de IA para diversas tarefas, como transporte e construção.
O futuro dos agentes de IA
A era da IA está apenas começando.
E já percorreu um longo caminho – dos primeiros computadores à internet, ao primeiro grande modelo de linguagem, à nova tecnologia de agentes, a tecnologia expandiu nosso mundo a cada dia que passa.
O desenvolvimento da IA está definido para criar um novo mundo de negócios.
Conectar-se com um assistente de IA já se tornou a norma ao interagir com grandes empresas – conforme a tecnologia avança e os agentes se tornam mais capazes de concluir várias tarefas de forma independente, eles expandirão seu escopo em todos os setores. [/et_pb_text][/et_pb_column]
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