Inteligência Artificial

O que é Agente de IA, sua importância e exemplos comuns?

A quantidade de novas tecnologias que surgem o tempo todo, dificultam muito se manter informado e a par das novidades, não é mesmo?

Em meio a essa enxurrada de coisas, uma está cada vez mais presente no dia a dia e muito vem sendo falado a respeito – os agentes de IA.

Quer saber o que são, por que são importantes e os exemplos mais comuns? Então vem com a gente…

O que é um Agente de IA?

Um agente de IA, consiste de um sistema de inteligência artificial, que conta com a capacidade de aprender no desempenho das funções as quais ele é encarregado, além de ter autonomia para tomar decisões.

Ou seja, tal como os agentes humanos que já estamos acostumados (agente de trânsito, agente de turismo, agente comercial, etc), um agente de IA também tem um escopo de atuação bem definido.

Analogamente também aos agentes humanos, ele tem um nível de autonomia para tomar decisões relacionadas às ocorrências e situações mais comuns que surgem quotidianamente.

Diferentemente dos LLMs (Large Language Models, ou Grandes Modelos de Linguagem, em português) aos quais já estamos acostumados, como o ChatGPT, Gemini, Meta AI e Copilot, que são dotados de um vastíssimo conjunto de conhecimentos e, portanto, são generalistas, os agentes de IA podem ser considerados especialistas, já que seu treinamento e aprendizado é orientado para o conjunto de funções que ele desempenhará.

Mas cuidado! Isso não quer dizer que obrigatoriamente os LLMs citados, também não sejam agentes. Logo isso ficará mais claro.

Basicamente, podemos definir que um agente de inteligência artificial, é caracterizado por:

Recebem inicialmente um treinamento e aprendizado dirigido e restrito apenas aos conhecimentos necessários para o desempenho das suas funções;
Geralmente é dotado da capacidade de aprender e se aperfeiçoar continuamente, como resultado das interações e das tarefas que ele desempenha quotidianamente;
Tem um grau de autonomia para tomar decisões, mas geralmente há limites relativos a essa autonomia e que costumam estar relacionados às responsabilidades das suas funções;
Alguns agentes, também podem interagir com o ambiente (interno ou externo) e coletar dados externos ao seu funcionamento e, portanto, que não são fruto da sua atuação, como sensores, outros agentes, ou provenientes de outras fontes de dados, objetivando enriquecer o seu aprendizado e capacitá-los para tomar decisões melhores ou para resolver situações em cenários mais complexos;
Frequentemente um agente tem um conjunto de tarefas bem definido, bem como metas que precisam ser alcançadas e que estão relacionadas às tarefas que foram atribuídas, ou se preferir, precisam entregar um bom resultado final para cada tarefa designada.

Sendo assim, não é errado dizer que em linhas gerais, um bom agente de IA, da mesma forma que um agente humano, com o tempo e “vivência” na função, deve se tornar cada vez mais eficiente no desempenho das suas atribuições, alcançando ótimos resultados finais.

Por fim, mas não menos importante, eles podem ser físicos ou virtuais. No primeiro caso, pode ser um robô, por exemplo. No segundo, um assistente que responde dúvidas dos clientes em um chat de atendimento, os já conhecidos chatbots.

Por conta desse último parágrafo, você já conhece um exemplo de uma das mais populares formas de um agente de IA.

Como funciona um Agente de IA?

Antes de mais nada, é essencial ressaltar que os agentes de IA estão proliferando aos montes, o que significa dizer que há particularidades a depender das empresas que os disponibilizam. Ou seja, pode haver diferenças importantes de um fornecedor para outro.

Uma característica que costuma estar presente em muitos, é que são baseadas em inteligência artificial multimodal, que é aquela que consegue processar e combinar dados de diferentes formatos (texto, imagens, áudio, vídeo, etc), a fim de entregarem resultados mais precisos e abrangentes.

Outro aspecto importante, é o leque de capacidades ou habilidades que o agente possui, pois dependendo do que você quer que ele faça, ele terá que localizar, abrir e “ler” arquivos, criar ou responder e enviar mensagens de e-mail, ou seja, precisará atuar tal como um assistente humano.

A partir desses dois fundamentos, vem o processo de criação propriamente dito.

1. Definição das funções

O primeiro passo é definir qual será o seu “trabalho” e que se resume ao que se quer que ele faça, ou se preferir, quais são as tarefas e funções das quais ele será encarregado de executar.

Sendo assim, supondo que seu trabalho será dar suporte e esclarecer os clientes no e-commerce da empresa, o conjunto de suas possíveis atribuições pode compreender:

Responder às dúvidas dos clientes;
Ajudar os usuários a trocar produtos que estejam no carrinho;
Fornecer informações adicionais sobre determinados produtos;
Fazer recomendações de produtos, baseadas nas necessidades e desejos manifestados pelo cliente e em suas preferências e seus comportamentos em compras anteriores;
Localizar os produtos em ofertas ou alternativas de marcas e modelos;

Ou seja, as funções que o agente de IA devem estar alinhadas ao trabalho que ele fará, de modo equivalente se estivéssemos falando de um colaborador humano.

2. Seleção de dados

Novamente, assim como seria se fosse um humano, é preciso utilizar um conjunto de informações tão precisas quanto possível e que refletem realisticamente as funções quotidianas.

Nessa etapa, é essencial fornecer dados de alta qualidade, o que significa:

Quantidade – a quantidade de dados fornecidos, é tão importante quanto é no treinamento humano de qualquer atividade, afinal mais tempo de aprendizado, posteriormente influenciará no desempenho e na precisão;
Variedade / diversidade – a variedade dos dados, seja em termos de formatos, seja em termos de diferentes situações, enriquece o aprendizado e consequentemente o desempenho também;
Integridade – a integridade dos dados, refere-se ao quão precisos / corretos eles são, a fim de evitar que o agente aprenda errado e cometa erros posteriormente;
Rotulagem – a última preocupação, está relacionada à rotulagem dos dados e que consiste de adicionar tags (rótulos) a fim de adicionar metadados aos dados brutos, tornando-os mais relevantes e contextualizados.

3. Aprendizado

Na fase seguinte, faz-se a opção pela forma do aprendizado por parte do agente e que é conhecida como aprendizagem de máquina (machine learning).

O modo como ele ocorrerá, também é determinante no desempenho e precisão posteriores.

Grosso modo, dois modelos de aprendizagem são os mais comumente usados nos agentes:

Redes neurais – nesse modelo, o modelo é baseado em na forma como o cérebro humano funciona, sendo mais indicado quando houver grandes quantidades de dados, for necessário reconhecer padrões e especialmente nas tarefas que envolvem a linguagem humana, o chamado Processamento de Linguagem Natural (PLN).
Aprendizado por reforço – no aprendizado por reforço, o agente aprende por tentativa e erro, recebendo feedback positivo quando acerta e negativo, quando erra, sendo ideal nas situações nas quais o agente tem que decidir em meio a uma variedade de alternativas e quando na prática, ocorrerá interações constantes com os usuários.

Porém, conforme havíamos ressaltado, pode haver alternativas conforme o fornecedor do agente, como é o caso de empresas especializadas em um determinado segmento, onde é mais comum haver um pré-treinamento, de tal forma que bastará efetuar um treinamento complementar e adequado à realidade do negócio, com se fosse uma especialização.

4. Treinamento

É etapa análoga ao treinamento humano, ou seja, aqui os dados anteriormente selecionados, serão utilizados para treinar o agente de IA, a fim de que ele seja capaz de cumprir as tarefas sob sua responsabilidade.

No entanto, é preciso atentar para alguns aspectos, tais como:

O tipo de aprendizado, de acordo com as funções que serão atribuídas e conforme explicamos acima;
Os parâmetros de treinamento e que compreende fatores como:
- Taxa de aprendizado – determina a capacidade e velocidade do agente se ajustar diante dos eventuais erros cometidos;
- Conjunto de dados de treinamento – quantidade e variabilidade de dados submetidos e que é essencial para evolução e riqueza do treinamento;
- Repetições – tanto para ajustes, como para refinamento, é possível submeter o agente a repetições do treinamento, para torná-lo mais preciso no desempenho das tarefas e nas respostas que entrega.
Por fim, mas não menos importante, é crucial monitorar o treinamento e verificar erros, taxa de aprendizado e outras métricas que podem indicar a eficiência do aprendizado.

5. Testes e validação

A fase final, corresponde aos testes e à validação, com o objetivo de verificar se o agente apresenta desempenho conforme as expectativas.

Os testes aplicados – uma espécie de “prova final” – também podem variar em função dos objetivos e do uso final, mas geralmente consistem de:

Testes individuais – são averiguados o desempenho e precisão para tarefas isoladas, bem como capacidades individuais do agente;
Testes simulados – como o nome sugere, são feitas simulações de situações reais, em ambiente controlado, podendo envolver usuários reais e a diversidade das condições presentes em cenários reais;
Testes A/B – quando possível e desejável, é possível testar versões diferentes e comparar os resultados entregues por cada versão, avaliando qual o melhor.

Aprendizado contínuo

Uma característica do funcionamento dos agentes de inteligência artificial, é o aprendizado contínuo e como veremos logo mais, é uma das vantagens que justificam o seu uso.

Na sua atuação quotidiana e visando seu aprimoramento, o agente pode:

Após o agente elaborar suas respostas e fornecer aos usuários, ele armazena as informações eventualmente novas e que foram aprendidas, somadas ao feedback dado pelo usuário, com o propósito de ser mais eficiente e se ajustar às particularidades de cada usuário, no caso de atendimentos futuros;
Se houver outros agentes com funções e metas iguais, o feedback deles também pode ser utilizado e armazenado, para enriquecer e melhorar o aprendizado;
Os feedbacks que vários agentes recebem, contribui tanto para o conhecimento que se tem dos usuários, como para antever possibilidades, melhorando o “raciocínio” do agente para a diversidade de cenários reais, mecanismo conhecido como refinamento iterativo.
Dados relativos a eventuais erros, problemas mal solucionados, também são armazenados em uma base de conhecimento, com o objetivo de eliminar esse tipo resposta pouco ou nada eficiente.

Quais os tipos de agentes de IA?

Nesse ponto, que você já sabe o que são e como funcionam, é útil que você também saiba que eles costumam ser classificáveis em tipos, que variam de acordo com as situações que eles terão que lidar e com as habilidades que possuem.

Isso tem a ver com o tipo de especialização que é necessária, o grau de complexidade das tarefas, entre outros fatores.

Assim como em qualquer coisa na vida, os tipos têm características próprias e que podem ser mais adequadas ao uso que será dado a cada um, com as suas “qualidades e defeitos”, bem como o melhor cumprimento das exigências da função.

Podemos classificar os tipos mais comuns, conforme segue:

Agentes reativos / reflexivos – os agentes reativos, respondem de modo instantâneo e não consideram o histórico, ou seja, eventos passados não interferem na resposta, bem como não produzem aprendizado adicional;
Agentes baseados em modelo – comparativamente ao anterior, esse tipo dispõe de modelos internos do ambiente no qual operam, de modo que têm alguma capacidade de considerar novas alternativas, conforme os cenários mudam;
Agentes baseados em metas – tal como as pessoas, eles têm metas que lhe são impostas, as quais precisam ser consideradas ao apresentar soluções. Ou seja, esses agentes têm a capacidade de analisar a situação, para decidir a melhor sequência de ações para alcançar seus objetivos;
Agentes baseados em utilidade – são mais “inteligentes” que os tipos anteriores, uma vez que são capazes de estimar o valor agregado a cada decisão, calculando qual a mais vantajosa na busca pelo cumprimento das suas metas;
Agentes de aprendizagem – é o tipo no qual há o mecanismo de aprendizado contínuo. Com o passar do tempo, eles são capazes de refinar suas decisões com base na experiência acumulada e no feedback recebido, sendo indicados para cenários muito dinâmicos e mais complexos.

Vantagens dos agentes de IA

Por tudo o que explicamos, algumas das principais vantagens já são perceptíveis, todavia, para que não pairem dúvidas e fiquem bastante claros os benefícios, listamos os principais, enfatizando que os tipos mais simples, não devem entregar tudo:

Autonomia – da mesma forma que bons colaboradores, eles são capazes de tomar decisões boas e racionais com base em suas percepções e nos dados para produzir performance e resultados satisfatórios;
Eficiência – graças ao aprendizado contínuo, os melhores agentes podem entregar graus crescentes de eficiência;
Produtividade – agentes de aprendizagem, podem realizar uma grande quantidade de tarefas repetitivas e complexas, com velocidade, mas sem abdicar da precisão e qualidade;
Adaptabilidade – os modelos mais sofisticados, em função da sua capacidade de obter uma variedade de dados externos, adaptam-se de modo rápido e eficiente, aos mais diferentes cenários e ambientes;
Custos – há uma natural redução dos custos, por conta da elevada e crescente eficiência, aliada à alta produtividade, mas também da diminuição de erros humanos, processos ineficientes e/ou obsoletos, retrabalho e procedimentos manuais.

Exemplos de aplicações com agentes de IA

Conforme mencionamos anteriormente, os agentes de IA já podem ser encontrados em uma variedade de situações e usos do ambiente empresarial.

A seguir, listamos algumas das mais populares:

Chatbots – há muitos chatbots que são típicos agentes de IA;
Assistentes virtuais inteligentes – outro exemplo comum, são os assistentes virtuais inteligentes, como a Alexa, Siri e Copilot;
Veículos autônomos – embora ainda não sejam tão comuns, são típicos representantes, na medida que são capazes de colher muitos e variados dados, tomarem decisões com base neles e agir de modo autônomo;
GPT – naturalmente que o ChatGPT – desenvolvido pela OpenAI – é além de um modelo de linguagem poderoso, também um agente de IA.

Conclusão

À medida que as tecnologias associadas avançam e se tornam acessíveis, os agentes de IA tem se tornado presentes nas empresas, com eficiência e precisão.