Bem-vindo a Parte 5 da nossa jornada sobre Agentes de IA!
Nos artigos anteriores da série exploramos os fundamentos essenciais para criar Agentes de Inteligência Artificial e analisamos as ferramentas que tornam esse processo mais acessível.
Agora vamos focar nossa atenção no elemento central da arquitetura de Agentes de IA, os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), e como eles atuam como o “cérebro” por trás dos Agentes de IA.
A Importância dos LLMs Para os Agentes de IA
Os Agentes de IA precisam compreender o contexto, interpretar entradas do usuário e gerar respostas relevantes. Tradicionalmente, isso exigia regras complexas ou treinamento específico. Porém, os LLMs transformaram esse cenário, oferecendo uma capacidade robusta de interpretação de linguagem que se adapta a diversas tarefas com pouca personalização.
Ao integrar um LLM ao seu agente, você pode:
- Aprimorar a compreensão de linguagem: LLMs interpretam nuances da linguagem humana, respondendo a consultas complexas e entradas ambíguas com eficácia superior a sistemas baseados em regras.
- Personalizar interações: Graças à memória e ao reconhecimento de contexto, os agentes podem personalizar respostas para cada usuário, refletir conhecimentos específicos de uma organização e manter consistência nas mensagens ao longo do tempo.
- Aumentar a confiabilidade: Com treinamento em grandes volumes de dados diversos, os LLMs lidam melhor com situações inesperadas e casos extremos, minimizando a necessidade de atualizações constantes.
É importante destacar que muitas plataformas de desenvolvimento de Agentes de IA permitem escolher o LLM mais adequado ao seu desempenho, custo e domínio de atuação.
Como Funciona a Integração
Percepção por meio da linguagem: O agente envia a entrada do usuário para o LLM, que interpreta a intenção, extrai informações relevantes e devolve uma estrutura compreensível.
Raciocínio e planejamento: Com os dados processados, o agente usa o entendimento fornecido pelo LLM para tomar decisões, recuperar informações da memória e planejar ações que atendam aos objetivos estabelecidos.
Loop de ação e feedback: Após executar as ações, o agente utiliza novas informações ou feedback do usuário para refinar continuamente seu entendimento e decisões.
A Revolução da Chamada de Função
Um recurso-chave que amplifica o poder dos LLMs nos Agentes de IA é a chamada de função, que permite integração com APIs e ferramentas externas.
Em vez de respostas textuais livres, os LLMs podem gerar saídas estruturadas, como objetos JSON, garantindo que o agente compreenda os resultados de forma clara e consistente.
Com a chamada de função, o agente pode decidir, em tempo real, quais APIs ou funções externas utilizar para atender às solicitações do usuário. Por exemplo, ao consultar o clima, o LLM pode automaticamente acessar a API de previsão do tempo e incorporar os dados na resposta.
Ao limitar as funções disponíveis ao agente, você garante que as ações do LLM sejam confiáveis e seguras, reduzindo riscos operacionais.
A integração de chamadas de função transforma os Agentes de IA de respondentes passivos a solucionadores de problemas ativos, capazes de executar tarefas e buscar informações sob demanda.
Se você deseja escolher o melhor LLM para esse tipo de integração, o Berkeley Function-Calling Leaderboard avalia a precisão na utilização de ferramentas. Já o NPHardEval Leaderboard mede as capacidades de raciocínio dos LLMs em tarefas complexas.
Estamos apenas começando a explorar o potencial dessa tecnologia. Prepare-se para um futuro onde Agentes de IA desempenharão papéis cada vez mais autônomos e eficazes.
Seguiremos com a série sobre Agentes de IA na Parte 6.
David Matos
Referências:
1 thought on “Agentes de IA – Conceito, Arquitetura e Aplicações – Parte 5”