O que é um agente de IA?

Como explicado acima, embora os principais recursos de um agente de IA sejam o raciocínio e a ação (conforme descrito no ReAct Framework), mais recursos evoluíram com o tempo.

• Raciocínio: esse processo cognitivo básico envolve o uso da lógica e das informações disponíveis para tirar conclusões, fazer inferências e resolver problemas. Agentes de IA com fortes capacidades de raciocínio podem analisar dados, identificar padrões e tomar decisões embasadas em evidências e contexto.
• Agir: a capacidade de agir ou realizar tarefas com base em decisões, planos ou entradas externas é crucial para que os agentes de IA interajam com o ambiente e alcancem as metas. Isso pode incluir ações físicas, no caso da IA incorporada, ou ações digitais, como enviar mensagens, atualizar dados ou acionar outros processos.
• Observação: coletar informações sobre o ambiente ou a situação por percepção ou detecção é essencial para que os agentes de IA entendam o contexto e tomem decisões conscientes. Isso pode envolver várias formas de percepção, como visão computacional, processamento de linguagem natural ou análise de dados de sensores.
• Planejamento: desenvolver um plano estratégico para alcançar metas é um aspecto fundamental do comportamento inteligente. Agentes de IA com recursos de planejamento podem identificar as etapas necessárias, avaliar possíveis ações e escolher o melhor curso de ação com base nas informações disponíveis e nos resultados desejados. Isso envolve prever estados futuros e considerar possíveis obstáculos.
• Colaboração: trabalhar de forma eficaz com outras pessoas, sejam elas humanas ou agentes de IA, para alcançar um objetivo comum é cada vez mais importante em ambientes complexos e dinâmicos. A colaboração exige comunicação, coordenação e a capacidade de entender e respeitar as perspectivas dos outros.
• Autoaprimoramento: a capacidade de autoaprimoramento e adaptação é uma característica dos sistemas avançados de IA. Agentes de IA com recursos de autoaprimoramento podem aprender com a experiência, ajustar o comportamento com base no feedback e melhorar continuamente o desempenho e os recursos com o tempo. Isso pode envolver técnicas de aprendizado de máquina, algoritmos de otimização ou outras formas de automodificação.

Assistentes de IA são agentes de IA criados como aplicativos ou produtos para colaborar diretamente com os usuários e realizar tarefas entendendo e respondendo a entradas e linguagem natural humana. Eles podem raciocinar e agir em nome dos usuários com supervisão.

Os assistentes de IA geralmente são incorporados ao produto que está sendo usado. Uma característica importante é a interação entre o assistente e o usuário nas diferentes etapas da tarefa. O assistente responde a solicitações ou comandos do usuário e pode recomendar ações, mas a tomada de decisão é feita pelo usuário.

• Autonomia: os agentes de IA têm o maior grau de autonomia, podendo operar e tomar decisões de forma independente para alcançar uma meta. Os assistentes de IA são menos autônomos e precisam de entrada e direcionamento do usuário. Os bots são os menos autônomos, geralmente seguindo regras pré-programadas.
• Complexidade: os agentes de IA são projetados para lidar com fluxos de trabalho e tarefas complexas, enquanto os assistentes de IA e os bots são mais adequados para tarefas e interações mais simples.
• Aprendizado: os agentes de IA geralmente usam o aprendizado de máquina para se adaptar e melhorar o desempenho ao longo do tempo. Os assistentes de IA podem ter alguns recursos de aprendizado, enquanto os bots geralmente têm aprendizado limitado ou nenhum.

Cada agente define seu papel, personalidade e estilo de comunicação, incluindo instruções específicas e descrições das ferramentas disponíveis. 

• Persona: uma persona bem definida permite que um agente mantenha um caráter consistente e se comporte de maneira adequada ao papel atribuído, evoluindo à medida que o agente ganha experiência e interage com o ambiente.
• Memória: o agente é equipado, em geral, com memória de curto, longo prazo, consenso e episódica. Memória de curto prazo para interações imediatas, memória de longo prazo para dados históricos e conversas, memória episódica para interações passadas e memória de consenso para informações compartilhadas entre agentes. O agente pode manter o contexto, aprender com as experiências e melhorar o desempenho ao lembrar interações anteriores e se adaptar a novas situações.
• Ferramentas: são funções ou recursos externos que um agente pode usar para interagir com o ambiente e aprimorar os próprios recursos. Elas permitem que os agentes executem tarefas complexas acessando informações, manipulando dados ou controlando sistemas externos e podem ser categorizadas com base na interface do usuário, incluindo interfaces físicas, gráficas e baseadas em programas. O aprendizado de ferramentas envolve ensinar os agentes a usar essas ferramentas de maneira eficaz, entendendo as funcionalidades e o contexto em que elas devem ser aplicadas.
• Modelo: os modelos de linguagem grandes (LLMs) servem como a base para a criação de agentes de IA, fornecendo a eles a capacidade de entender, raciocinar e agir. Os LLMs funcionam como o "cérebro" de um agente, permitindo que ele processe e gere linguagem, enquanto outros componentes facilitam o raciocínio e a ação.

Os agentes de IA podem ser categorizados de várias maneiras com base em recursos, papéis e ambientes. Confira algumas categorias principais de agentes:

Há diferentes definições de tipos e categorias de agentes. 

Uma forma de categorizar agentes é pela forma como eles interagem com os usuários. Alguns agentes interagem diretamente com o usuário, enquanto outros operam em segundo plano, realizando tarefas sem a entrada direta do usuário: 

• Parceiros interativos (também conhecidos como agentes de superfície): ajudam com tarefas como atendimento ao cliente, saúde, educação e descoberta científica, oferecendo suporte personalizado e inteligente. Os agentes de conversação incluem interações de perguntas e respostas, bate-papo e conhecimento do mundo com humanos. Eles geralmente são acionados por consultas do usuário e atendem a consultas ou transações do usuário.
• Processos de segundo plano autônomos (também conhecidos como agentes de segundo plano): trabalham nos bastidores para automatizar tarefas rotineiras, analisar dados para gerar insights, otimizar processos para aumentar a eficiência e identificar e resolver proativamente possíveis problemas. Eles incluem agentes de fluxo de trabalho e têm interação humana limitada ou nenhuma e geralmente são orientados por eventos e cumprem tarefas em fila ou cadeias de tarefas.

• Agente único: opera de forma independente para alcançar uma meta específica. Usa ferramentas e recursos externos para realizar tarefas, aprimorando as capacidades funcionais em diversos ambientes. Mais adequado para tarefas bem definidas que não exigem colaboração com outros agentes de IA. Pode processar apenas um modelo de fundação.
• Multiagente: vários agentes de IA que colaboram ou competem para alcançar um objetivo comum ou metas individuais. Esses sistemas aproveitam os diversos recursos e funções de agentes individuais para lidar com tarefas complexas. Os sistemas multiagentes podem simular comportamentos humanos, como comunicação interpessoal, em cenários interativos. Cada agente pode ter modelos de fundação diferentes que melhor se adaptam às necessidades.

Embora os agentes de IA ofereçam muitos benefícios, também há alguns desafios associados ao uso deles:

Tarefas que exigem empatia profunda / inteligência emocional ou que exigem interação humana complexa e dinâmica social: agentes de IA podem ter dificuldade com emoções humanas sutis. Tarefas como terapia, trabalho social ou resolução de conflitos exigem um nível de compreensão emocional e empatia que a IA atualmente não tem. Eles podem falhar em situações sociais complexas que exigem a compreensão de pistas não ditas.

Situações com alto risco ético: os agentes de IA podem tomar decisões com base em dados, mas não têm a bússola moral e o julgamento necessários para situações éticas complexas. Isso inclui áreas como aplicação da lei, saúde (diagnóstico e tratamento) e tomada de decisões judiciais.   

Domínios com ambientes físicos imprevisíveis: agentes de IA podem ter dificuldades em ambientes físicos altamente dinâmicos e imprevisíveis, em que a adaptação em tempo real e habilidades motoras complexas são essenciais. Isso inclui tarefas como cirurgias, certos tipos de obras de construção e resposta a desastres.

Aplicativos que exigem muitos recursos: desenvolver e implantar agentes de IA sofisticados pode ser caro em termos de computação e requer muitos recursos, o que pode torná-los inadequados para projetos menores ou organizações com orçamentos limitados.

Os agentes de IA, com a necessidade inerente de poder de computação flexível para lidar com raciocínio, planejamento e uso de ferramentas, podem ser uma excelente opção para o Cloud Run. Essa plataforma sem servidor totalmente gerenciada permite implantar o código do seu agente, geralmente empacotado em um contêiner, como um serviço ou job escalonável e confiável. Essa abordagem abstrai o gerenciamento da infraestrutura, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em refinar a lógica do agente.

O Cloud Run oferece vários recursos que são compatíveis diretamente com a arquitetura e as demandas de agentes de IA sofisticados:

• Escalonabilidade e custo-eficiência : o Cloud Run escalona automaticamente o número de instâncias de contêiner para atender ao pico de demanda e, o que é fundamental, pode reduzir a zero quando o agente está ocioso. Isso significa que você paga apenas pelos recursos de computação exatos consumidos durante a execução ativa do agente, o que o torna econômico para cargas de trabalho intermitentes e orientadas a objetivos.
• Orquestração e veiculação de agentes : a lógica principal do agente, que gerencia as chamadas de modelo, a seleção de ferramentas e o processo de raciocínio, é executada como um serviço do Cloud Run. Esse serviço fornece um endpoint HTTPS estável, tornando o agente facilmente acessível por meio de uma API para aplicativos voltados ao usuário ou para comunicação com outros agentes
• Agente para agente (A2A) : frameworks como o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) foram criados para se integrar perfeitamente ao Cloud Run para facilitar a implantação.

Ao aproveitar o ambiente seguro, flexível e com escalonamento automático do Cloud Run, as organizações podem operacionalizar sistemas complexos de agente único ou multiagente com eficiência.