A IA agêntica é uma forma avançada de inteligência artificial focada na tomada de decisões e ações autônomas. Ao contrário da IA tradicional, que responde principalmente a comandos ou analisa dados, a IA agêntica pode definir metas, planejar e executar tarefas com intervenção humana mínima. Essa tecnologia emergente tem o potencial de revolucionar vários setores ao automatizar processos complexos e otimizar fluxos de trabalho.
Os sistemas de IA agêntica são projetados para operar com um maior grau de autonomia. Ele funciona usando agentes de IA, que são essencialmente entidades autônomas projetadas para realizar tarefas específicas. Essa tecnologia é baseada em vários componentes principais:
A Vertex AI do Google Cloud oferece um conjunto abrangente de ferramentas para treinar, criar e implantar modelos de IA, incluindo APIs pré-treinadas para tarefas comuns e opções de treinamento personalizadas para casos de uso avançados. A Vertex AI também oferece ferramentas de MLOps para gerenciar todo o ciclo de vida do machine learning, desde a preparação de dados até o monitoramento de modelos, o que é essencial para o desenvolvimento e a melhoria contínuos de sistemas de IA baseados em agentes.
A IA agêntica e a IA generativa são formas de inteligência artificial e podem ser usadas juntas, mas têm funcionalidades distintas.
A IA generativa, como o nome sugere, é focada na criação de conteúdo novo, como texto, imagens, código ou música, com base em comandos de entrada. O LLM está no centro da IA generativa, e o valor é gerado pelo que o modelo pode fazer e por extensões simples das capacidades do LLM. Por exemplo, você pode gerar ou editar conteúdo e até mesmo realizar chamadas de função simples e encadear várias opções.
A IA agentiva é um subconjunto da IA generativa que se concentra na orquestração e execução de agentes que usam LLMs como um "cérebro" para realizar ações por meio de ferramentas. A IA agêntica vai além da criação de conteúdo e da chamada de função, executando ações em sistemas subjacentes para alcançar metas de nível superior.
Por exemplo, a IA generativa pode ser usada para criar materiais de marketing, enquanto a IA agêntica pode ser usada para implantar esses materiais, rastrear a performance deles e ajustar automaticamente a estratégia de marketing com base nos resultados. Dessa forma, a IA agêntica pode usar a IA generativa como uma ferramenta para alcançar as metas.
Embora os termos "IA agêntica" e "agentes de IA" sejam usados juntos com frequência, há uma diferença sutil entre eles. Agentes de IA são os elementos básicos da IA agêntica. Pense nos agentes de IA como ferramentas individuais em uma caixa, enquanto a IA agêntica é o uso coordenado dessas ferramentas para construir uma casa inteira.
Enquanto um agente de IA pode se concentrar em uma tarefa específica, a IA agêntica emprega vários agentes para lidar com fluxos de trabalho complexos. A IA agêntica atua como um sistema abrangente que coordena e gerencia esses agentes para alcançar objetivos mais amplos.
A IA agêntica está sendo aplicada em vários setores para automatizar tarefas e otimizar processos. Veja alguns exemplos:
Atendimento ao cliente
A IA agêntica pode ajudar os agentes humanos a lidar com problemas mais complexos, gerenciando consultas de clientes, resolvendo problemas e oferecendo suporte personalizado.
Gerenciamento de cadeias de suprimentos
Ao analisar dados de diversas fontes, como vendas, inventário e frete, a IA agêntica pode otimizar cadeias de suprimentos, prever a demanda e automatizar a logística.
Serviços de saúde
Médicos e pesquisadores podem usar a IA agêntica para ajudar no diagnóstico, no planejamento do tratamento e na descoberta de medicamentos, analisando registros médicos, artigos de pesquisa e ensaios clínicos.
Serviços financeiros
A IA agêntica pode ajudar a automatizar a detecção de fraudes, a avaliação de riscos e as estratégias de investimento analisando dados de mercado, comportamento do cliente e demonstrações financeiras.
Desenvolvimento de software
Ao automatizar a geração, a depuração e o teste de código, a IA baseada em agentes pode ajudar a acelerar o ciclo de desenvolvimento e melhorar a qualidade do código.
A implementação da IA agêntica em uma empresa exige uma análise cuidadosa. Conheça alguns dos principais fatores que você precisa ter em mente:
As empresas precisam avaliar cuidadosamente as necessidades e os recursos antes de implementar a IA agêntica. Elas também precisam estar preparadas para investir na infraestrutura, no conhecimento e no treinamento necessários para garantir a adoção bem-sucedida dessa tecnologia.
Há vários produtos e serviços do Google Cloud que podem ser usados para incorporar a IA com agentes na sua empresa.